浅入浅出——MySQL索引
本文介绍了数据库索引的概念和各种索引结构，如哈希表、B+树、InnoDB引擎的索引运作原理等。还分享了覆盖索引、联合索引、最左前缀原则等优化技巧，以及如何避免索引误用，提高数据库性能。
MySQL进阶突击系列(06)MySQL有几种锁？| 别背答案，现场演示一下
本文详细解析了MySQL InnoDB存储引擎的锁机制，涵盖读锁、写锁、意向锁、记录锁、间隙锁和临键锁等8种锁类型。重点探讨了不同锁类型的加锁与释放方式，以及事务并发场景下的实战验证。通过具体示例，展示了在不同情况下锁的行为及其对事务的影响。文章还特别强调了锁的作用范围主要是索引，并解释了锁如何影响数据的读写操作。最后总结了并发事务中加锁规则，帮助读者深入理解MySQL的锁机制。
mysql慢查询每日汇报与分析
通过启用慢查询日志、提取和分析慢查询日志，可以有效识别和优化数据库中的性能瓶颈。结合适当的自动化工具和优化措施，可以显著提高MySQL数据库的性能和稳定性。希望本文的详解和示例能够为数据库管理人员提供有价值的参考，帮助实现高效的数据库管理。
深入剖析 OALP 与 OLTP：概念、区别、技术、场景
本文深入剖析了OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）的概念、区别、技术及应用场景。OLTP专注于实时业务操作，确保数据一致性和高效性，适用于金融、电商等行业；OLAP则侧重于历史数据分析，支持复杂查询和多维分析，助力企业决策。两者在数据特点、系统设计、用户类型及数据库设计上存在显著差异。合理结合OLTP和OLAP，可提升企业的运营效率和决策水平。
Druid 架构原理及核心特性详解
Druid 是一个分布式、支持实时多维OLAP分析的列式存储数据处理系统，适用于高速实时数据读取和灵活的多维数据分析。它通过Segment、Datasource等元数据概念管理数据，并依赖Zookeeper、Hadoop和Kafka等组件实现高可用性和扩展性。Druid采用列式存储、并行计算和预计算等技术优化查询性能，支持离线和实时数据分析。尽管其存储成本较高且查询语言功能有限，但在大数据实时分析领域表现出色。
ClickHouse 架构原理及核心特性详解
ClickHouse 是由 Yandex 开发的开源列式数据库，专为 OLAP 场景设计，支持高效的大数据分析。其核心特性包括列式存储、字段压缩、丰富的数据类型、向量化执行和分布式查询。ClickHouse 通过多种表引擎（如 MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree）优化了数据写入和查询性能，适用于电商数据分析、日志分析等场景。然而，它在事务处理、单条数据更新删除及内存占用方面存在不足。
Java快速入门之数组、方法
### Java快速入门之数组与方法简介
#### 一、数组
数组是一种容器，用于存储同种数据类型的多个值。定义数组时需指定数据类型，如`int[]`只能存储整数。数组的初始化分为静态和动态两种：
- **静态初始化**：直接指定元素，系统自动计算长度，如`int[] arr = {1, 2, 3};`
- **动态初始化**：手动指定长度，系统给定默认值，如`int[] arr = new int[3];`
数组访问通过索引完成，索引从0开始，最大索引为`数组.length - 1`。遍历数组常用`for`循环。常见操作包括求和、找最值、统计特定条件元素等。