降低MySQL高CPU使用率的优化策略。
通过上述方法不断地迭代改进，在实际操作中需要根据具体场景做出相对合理判断。每一步改进都需谨慎评估其变动可能导致其他方面问题，在做任何变动前建议先在测试环境验证其效果后再部署到生产环境中去。
Python与MySQL：从基础操作到实战技巧的完整指南
Python操作MySQL凭借高效性能与成熟生态，广泛应用于Web开发、金融风控及物联网等领域。借助pymysql等库，开发者可快速实现数据库连接与增删改查操作，同时通过参数化查询、连接池及事务管理保障系统安全与稳定。本文详解环境搭建、实战技巧与性能优化，助你构建高并发应用。
SQL 判断是否“存在”？99% 的人还在写错！
在判断数据是否存在时，使用 `COUNT(*)` 会导致性能浪费，因为它会统计所有匹配记录，而我们只需知道是否存在即可。推荐使用 `EXISTS`，它在找到第一条匹配记录后立即返回，大幅提升查询效率。本文通过多个示例展示了 `EXISTS` 的用法，并对比了其与 `COUNT(*)` 的性能差异，帮助你写出更高效、优雅的 SQL 查询。
mysql理解
本文介绍了MySQL查询语句的书写顺序与执行顺序的区别，多表查询的实现方式，包括内连接、外连接的使用与差异，以及CHAR与VARCHAR字段类型的异同点，帮助开发者更好地理解和优化SQL查询。
杂项9
行锁在数据库中用于并发控制，当更新操作能通过索引精确定位到具体行时生效，如 MySQL InnoDB。若未使用索引，可能升级为表锁，影响并发性能。更新操作优先使用行锁以保证数据一致性和高效并发。
mysql杂项
MySQL常用存储引擎包括InnoDB和MyISAM，InnoDB支持事务和行锁，适合高并发写入；MyISAM不支持事务，仅支持表锁，适合只读场景。InnoDB支持64TB存储，MyISAM支持256TB。索引结构主要包括B+树、Hash和跳表，用于优化查询性能，减少磁盘I/O。InnoDB使用聚簇索引，MyISAM使用非聚簇索引。联合索引需遵循最左前缀原则，否则可能导致索引失效。常见索引失效原因包括使用函数、隐式转换、模糊查询前缀使用“%”等。可通过EXPLAIN命令分析SQL执行情况。MySQL性能优化包括表结构设计、SQL优化、主从复制、读写分离及分库分表。
MySQL事务
MySQL事务具有ACID特性，包括原子性、一致性、隔离性和持久性。其默认隔离级别为可重复读，通过MVCC和间隙锁解决幻读问题，确保事务间数据的一致性和并发性。
sql了解3
本文介绍了SQL中分组查询（GROUP BY）的规则，强调SELECT中的列必须是GROUP BY中的列或被聚合函数包裹的列。同时解释了非聚合列的定义及其在GROUP BY中的必要性，并通过代码示例展示了简单CASE WHEN和搜索CASE WHEN的用法，最后对比了两种模式的区别。
RabbitMQ
本内容介绍了使用RabbitMQ实现MySQL与Redis数据双写一致性的实践经验，涵盖消息高可用性、不丢失策略、消息堆积解决方案、幂等性保障及死信交换机与延迟队列的实现机制，适用于消息中间件的可靠性设计与优化。