MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于查看 SQL 查询的执行计划，帮助分析查询如何使用索引以及优化查询性能。`EXPLAIN` 输出包括多个列，例如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`possible_keys`、`key`、`key_len`、`ref`、`rows` 和 `Extra`，这些列提供了关于如何处理查询的详细信息。

MySQL存储过程帮助我们在更新数据后获取旧记录，适用于审计和回滚操作。通过`BEFORE UPDATE`触发器和临时表，可以捕获并保存更新前的记录。示例展示了如何创建存储过程，当更新`employees`表时，将旧记录保存至临时表`old_records`。此外，还探讨了存储过程在数据版本控制、审计和回滚操作中的应用，以及如何与事务结合确保数据一致性。通过学习和使用存储过程，可以更有效地管理和保护数据库中的数据。

类的生命周期包括加载、连接（验证、准备、解析）、初始化、使用和卸载五个阶段。加载时，类加载器根据全限定名获取字节码，然后在方法区中创建InstanceKlass对象，并在堆上生成对应的Class对象。连接阶段验证字节码的正确性，准备阶段为静态变量分配内存并赋初始值，解析阶段将符号引用转换为直接引用。初始化阶段执行clinit方法，如静态变量赋值和静态代码块。类的初始化在访问静态成员、使用Class.forName、创建类实例或其子类时触发。

【5月更文挑战第12天】数据库事务确保数据的ACID特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。它们用于一组操作，要么全部成功，要么全部不执行，防止数据不一致。MySQL的InnoDB存储引擎严格支持事务。MySQL默认隔离级别为REPEATABLE READ

这篇文章介绍了IntelliJ IDEA中一些实用的神仙插件，包括RestfulTool（用于快速定位请求处理代码）、Translation（方便代码中的英文翻译）、Alibaba Java Coding Guidelines（遵循阿里巴巴编码规范）、Free MyBatis Tool（增强MyBatis支持）和Mybatis Log（整理SQL日志）。此外，还提到了Vue.js插件和可选装的Grep Console（日志高亮）、Maven Helper（解决Maven依赖冲突）以及Private Notes和Rainbow Brackets（代码注释和括号颜色标记）。

这篇文章介绍了IntelliJ IDEA中的一些高效插件，包括RestfulTool（用于快速定位API）、Translation（便捷的代码翻译工具）、Alibaba Java Coding Guidelines（代码规范检查）、Free MyBatis Tool（增强MyBatis开发体验）和Mybatis Log（SQL日志查看）。此外，还提到了Vue.js插件以及可选装的Grep Console（控制台日志分析）、Maven Helper（解决Maven依赖冲突）和Private Notes（源码注释管理）。作者提醒，虽然插件有用，但过多会影响IDE性能，应注重质量而非数量。

【5月更文挑战第11天】Redis缓存数据库采用多种数据结构，如动态字符串、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。动态字符串支持高效修改，链表用于列表，字典保存键值对，跳跃表实现有序集合，整数集合存储少量整数，压缩列表节省内存。Redis对象系统支持共享和内存管理，数据库通过键空间和过期策略管理键，过期键通过定时、惰性或定期删除。服务器使用文件事件处理器处理网络I/O，时间事件处理定时任务，如清理过期键。服务器以事件驱动方式运行，兼顾文件事件和时间事件。

在这个示例中，服务器端创建一个socket并监听本地的12345端口。当客户端连接后，服务器发送一条欢迎消息，然后关闭连接。客户端创建一个socket，连接到服务器，接收消息，然后关闭连接。

【5月更文挑战第9天】这篇文章探讨了数据库索引的高效使用，包括函数和表达式索引、查找和删除未使用的索引、安全删除索引、多列索引策略、部分索引以及针对通配符搜索、排序、散列和降序索引的特殊技巧。还介绍了部分索引在减少索引大小和处理唯一性约束中的应用，以及PostgreSQL对前导通配符搜索的支持。通过遵循简单的多列索引规则和利用特定类型的索引，如哈希和降序索引，可以显著提高查询性能。

在处理大量数据导出时遇到Java OutOfMemoryError（OOM）。最初使用公司内部工具直接查询全量数据写入Excel，导致OOM。改用阿里EasyExcel后，虽偶发OOM，但问题依旧存在。为解决此问题，采用了分页查询并分批次写入Excel的方法，有效避免了OOM。为简化此过程，封装了一个EasyExcelExport抽象类，包含分批次导出和不分批次导出的方法。使用时需实现getData()和convertSourceData2ExportEntity()方法。通过示例展示了如何利用这个工具类进行分批导出，避免了内存溢出，并减少了重复代码。

无论大中小公司，只要属于互联网公司，那公司的服务器必定安装着一台Redis服务器。为啥这么多公司如此青睐Redis？难道是别人有部署Redis我就要跟着有嘛，肯定不是的。既然有那么多公司青睐Redis，那它的业务场景又是什么。跟着我一起来看看看Redis有什么引人入胜的吸引力~

1.当数据库的一个表记录很多显然查询数据很慢。 2.当数据库的一个表记录不大，但是数据很大也可能很慢。 我们的一个用户表中一个building很大，当查询100条数据就会把服务器的内存搞爆掉。 当然查询时要查询筛选有用字段，不可以直接把记录的所有字段都查拆来。这样能减少内存消耗和提高查询速度。 3.在经常查询字段上建立索引。据说oracle上用索查询和不用索引查询在超多记录的情况下相差1000倍。 4.若出现嵌套查询显然会大大增加相应查询时间。要先预处理用管道操作把能合并的查询合并到一个查询中，然后生成map，然后再处理。这是标准的用空间换时间的方案。

如果你在 MongoDB 升级时需要协助，阿里云的专家还将为您提供升级规划建议，识别和缓解升级时可能出现的障碍、不兼容问题和潜在的性能问题。

在大流量系统中，数据并发竞争可能导致系统性能下降和崩溃。为解决此问题，可以采取加写回操作和互斥锁，确保数据一致性并减少写操作对缓存的影响。另外，保持缓存数据多个备份能降低并发竞争概率。通过实例展示了如何在电商网站中应用这些策略，从而提高系统稳定性和性能。关注微信公众号“软件求生”获取更多技术分享。

Prometheus Instant queries 是一种实时的查询接口，它允许你在 Prometheus 中立即查询时间序列数据，而不需要像使用 PromQL 表达式一样定义监控规则。虽然 Instant queries 提供了方便的实时数据查询功能，但也有一些缺点需要考虑： 性能影响：Instant queries 可能会对 Prometheus 服务器的性能产生影响，特别是在处理大量的并发查询时。因为实时查询需要即时计算时间序列数据，可能会增加服务器的负载，导致性能下降。 资源消耗：Instant queries 需要消耗服务器的资源，包括 CPU 和内存等。如果频繁进行大量的实时

本文以小白的视角使用通俗易懂的流程图深入浅出分析Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表

本文介绍了分布式锁的设计模型、运行原理以及具体用法，作者也在文中体现了自己的关于分布式锁的思考以及具体实践。

本文介绍了缓存穿透问题在分布式系统和缓存应用中的严重性，当请求的数据在缓存和数据库都不存在时，可能导致数据库崩溃。为解决此问题，提出了五种策略：接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、数据库查询优化和加强监控报警机制。通过这些方法，可以有效缓解缓存穿透对系统稳定性的影响。

Redis是一个基于内存的 key-value 结构数据库。 Redis 是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件。 Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。 它存储的value类型比较丰富，也被称为结构化的NoSql数据库。

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Redis是一个内存键值对数据库，所以对于内存的管理尤为重要。Redis内部对于内存的管理主要包含两个方向，过期删除策略和数据淘汰策略。内存淘汰策略指在Redis内存使用达到一定阈值的时候，执行某种策略释放内存空间，以便于接收新的数据。数据过期删除策略是指在数据的有效时间到期后，如何从内存中删除这些数据的规则。

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Redis事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

外观模式（Facade Pattern）是Java设计模式中的一种结构型模式，其目的是为了提供一个简化的接口，隐藏系统的复杂性，使得客户端能够更容易地使用系统。

现在进入国企或者事业单位做技术的网友越来越多了，随着去O的力度越来越大，很多国企单位都开始从Oracle向MySQL转移，相对于Oracle而言，MySQL最大的问题就是性能，所以，这个时候，在公司如果能够处理好MySQL的性能瓶颈，那么你也就很容易从人群中脱颖而出，受到老板的青睐。

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数据管理DMS（Data Management Service）是阿里云提供的数据库管理和运维服务，它支持多种数据库类型，包括RDS、PolarDB、MongoDB等。在使用DMS进行数据库操作时，可能会遇到各种报错情况。以下是一些常见的DMS操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。

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无论企业目前处于AI发展的哪个阶段，MongoDB均可提供支持

本教程将指导您如何快速创建实例并搭建网上商城的商品相关性分析程序。（ApsaraDB for Redis）是兼容开源Redis协议标准的数据库服务，基于双机热备架构及集群架构，可满足高吞吐、低延迟及弹性变配等业务需求。

Apache Doris 2.1.2 版本正式发布！该版本提交了若干改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验！

桥接模式（Bridge Pattern）是一种结构性设计模式，它将抽象部分与实现部分分离，使它们可以独立变化而互不影响。桥接模式通过组合而不是继承的方式来实现这种分离。

Redis的确是将数据存储在内存的，但是也会有相关的持久化机制将内存持久化备份到磁盘，以便于重启时数据能够重新恢复到内存中，避免数据丢失的风险。有三种持久化方式——RDB，AOF，混合持久化。RDB持久化是形成数据快照，把内存中的所有数据都记录到磁盘中，是全量持久化。AOF持久化是把Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件，是增量化持久。混合持久化则结合两者。