MyBatis 用过吗？一二级缓存清楚吗？什么是最左匹配原则？

最大前缀匹配原理的解释：当MySQL构建关节索引时，将遵循最左侧的优先原则，即匹配是从关节索引的最左侧字段开始。
例如，如果有一个学生表，则基于大学的编号和班级建立了联合索引索引索引index_magor_class（magor，class），索引树结构从左侧的大学编号开始，然后根据课程进行分类。
如果查询条件仅包含类信息，则不能使用联合指数，但是大学编号可能与联合指数相匹配。
设计索引时的策略：使用覆盖索引来避免表返回操作，例如在查询主要密钥学生编号时通过主密钥索引直接获得数据，并避免其他查询。
设计独特的索引在业务中具有独特的特征，即使将字段组合在一起，也应建立独特的索引。
避免加入三个以上表的操作，确保相关字段具有索引，并优化SQL性能。
在索引VARCHAR字段时，根据实际文本歧视设置索引长度，并平衡索引长度和歧视。
页面搜索避免了完全模糊的查询，应通过搜索引擎解决，并且应使用该索引的最左前缀匹配特性来优化查询效率。
SQL性能优化目标至少达到范围级别，追求REF级别，并在可能的情况下追求const级别以提高查询速度。
Mybatis缓存机制：Mybatis第一级缓存是SQLSession级别，具有相同的SQLSession的范围，它实现了查询结果缓存并减少了数据库访问。
第二级缓存是映射器级的缓存，需要手动启用映射器的相应查询结果，以减少数据库的重复查询。
MySQL Master-Slave同步的原理：主数据库记录BinaryLog日志，从属数据库启动I/O线程以连接到主数据库以获取更改的日志，将其保存到其自己的RelayLog日志文件中，然后Slavesql TREEDS TREECTS定期检查RelayLog更新数据。
数据库和表分割策略和目的：数据库和表分为是减少数据库压力并减少查询时间。
它适用于单个表中的行数超过5 00万行或单个表的容量超过2 GB的情况。
常见的图书馆和表分区策略包括垂直分裂，水平拆分，中间件的使用等。
需要根据业务需求和数据特征选择特定策略，例如用户IDS选择Modulo选择，固定位拆分，哈希分割，范围拆分，业务领域拆分，独立的大型田野，大型田地的独立存储以及不同使用的领域的独立存储。
处理不同的字段查询：如果将用户ID用作数据库子桌，但是有必要根据电话号码查询。
您可以创建一个单独的电话号码索引表并存储电话号码和用户ID。
查询时，您首先根据电话号码获取USERID，然后通过用户ID查询数据，该数据类似于表Back Logic。

过年没有回老家，在出租屋里整理了一些思维导图

MySQL知识位置基于MySQL的语法分为四个部分。
连接到数据库中的数据库。
例如，SQL基本信息，安装实施原则；实施原则是通过地图实施的。
相同的SQLSession以相同的方式释放了相同的SQL，并从缓存中拖动。
如果执行的操作无法清除缓存。
第二步缓存基于映射器（相同的名称空间）。
缓存，您需要配置自己。
查询结果POJO使用usecache =“ false”。
需要Java.io.Serializable接口。
MySQL第1 00亿部分共享MySQL第1 亿个数据分页查询查询优化。
在适当的查询页面上适当的查询页面上适当的查询页面上的适当查询页面上的最新ID使用适当情况的适当情况。
2 MyMysQL从过去一半中检索了数据。
整个数据库需要通过BINLOG记录和BINLOG记录来恢复。
3 你是个好主意。
MySQL交易的孤独水平的特征。
这是。
不承诺（RU）：可以看到交易。
B.阅读CONS提交（RC）。
付款后查看更改。
C.重复阅读（RR）：数据与交易一致。
d.serialization-读取同一行上的锁以避免配置。
4 独特的索引和常规索引性能。
独特的参考可能会影响更新的效率。
5 订单查询的最佳数量。
在桌子和桌子上的表上分开。
使用雪花算法按时间分裂和生成ID。
Mybetis第1 部分：Mybatis是否支持懒惰的帖子？实施原则。
支持收集和收集的懒惰加载。
使用CGLIB创建一个代理对象。
基于方法调用。
单击SQL查询按钮。
2 这是个好主意。
＃{}和$ {{}之间的区别。
＃{} preachmiled处理，$ {{{}字符串，＃{}更安全。
3 你是个好主意。
使用Mybatis的映射器接口来调用需求。
清楚的接口方法与SQL匹配。
4 如何在Mybatis中进行操作？使用前面标签实施。
Forach旨在建立SQL条件并收集收集以执行操作。
在写作结束时，技术道路向前发展。
记住要遵守

请教一下大家,关于mysql百万数据量的count(*)查询如何

在改进数据库时，查询性能问题（*）具有MySQL数据的大小为1 00万个共同点。
通过分析不同存储引擎的属性，我们可以找到有效的改进策略。
本文将通过对绩效差异（*）的理解以及改进和比较绩效的方法来解释，以帮助每个人更好地理解和解决它们。
首先，了解计数（*）中的性能问题。
在MySQL中，计数（*）实现的效率与使用的存储引擎密切相关。
在Myisam存储引擎中，由于它节省了磁盘上的行总数，因此仅在使用计数（*）时才需要读取值，这在性能方面非常有效。
但是，在InnoDB存储引擎中，由于支持交易和MVC，因此可以同时恢复不同的交易。
因此，在实施计数（*）时，必须从存储引擎及其积累中读取数据，这会导致性能下降，尤其是在大数据大小的情况下。
为了提高计数（*）的性能（*），我们可以从以下方面开始：增加Redis的缓存：对于某些较小的计数要求（*），例如计算浏览总数或人数总数，可以直接通过REDIS的缓存直接实现，以避免高负载实际时间统计。
当用户到达页面时，该号码会在缓存中的实际时间更新，这大大提高了查询的效率。
但是，有必要注意高同步下的缓存和数据库数据之间的潜在一致性。
使用次要存储：对于在工作场景中是大统计和复杂查询的方案，可以提供二级存储机制，例如使用咖啡因或番石榴通过有效的说明性注释和Kashki来管理缓存。
对于特定的混合物，存储内存查询的结果，从而有效提高了查询的效率。
多线程实现：在某些情况下，必须同时计算有效和无效数据。
对于不同的SQL信息，对多 - YARCH的同时实现了不当，并最终总结了结果以提高查询界面的性能。
减少加入操作：当没有很多数据而是很多表时，请改善SQL查询策略以避免不必要的关联。
例如，在询问产品信​​息时，您可以认为直接根据产品时间表直接在查询中，以减少其他链接计划的使用并提高查询的效率。
使用ClickHouse：对于具有许多传入表的情况，无法避免，您可以考虑将数据存储在Clickhouse中。
ClickHouse取决于列的存储，并且具有较高的查询性能，适用于大型数据组的快速信息。
通过收听MySqlBinlog记录，然后使用Count（*），数据同步到Clickhouse可以显着提高性能。
简而言之，计数（*）绩效改进策略主要集中于减少计算负担，提高数据访问效率以及使用临时存储机制。
通过分析不同情况下的特定要求和数据结构并选择适当的改进方法，可以改善查询的性能，并可以减少数据库，并可以改善系统的一般性能。

如何在MySQL中禁用缓存设定mysql不使用缓存设定

如何在MySQL中禁用缓冲区安装？ MySQL是一个关系数据库管理系统，通常与不同的缓冲机制一起使用，在访问大量数据时可以提高性能。
但是，在某些特殊情况下，缓冲区可能会影响查询结果，因此需要禁用垫子。
本文介绍了如何禁用MySQL中的缓冲区设置。
第一个方法：通过MySQL变量禁用查询缓冲区，其系统变量称为“ query_cache_type”，控制查询缓冲区类型。
有三个值：0（表明结果未保存在缓存中），1 （表明如果查询是缓冲区，则存储结果，无论结果是否有效）和2 （表示结果集的有效组件存储）。
默认值为1 如果我们需要关闭查询缓冲区，则可以在会话中设置此变量。
使用以下命令：setSessionquery_cache_type = 0;这将中和查询缓存，并将其放入“无结果缓冲区”中。
第二种方法：通过配置文件禁用查询缓冲区，并使用MySQL配置文件关闭查询缓冲区的另一种方法。
根据Ubuntu的说法，MySQL配置文件放在/ETC/Mysql/my.cnf中。
可以找到以“ query_cache_type”开头的行并将其放入0中，如下所示：query_cache_type = 0保存并关闭文件，然后重新启动mysql Server：sudosososvicemysqlrestart第三种方法：关闭所有cacha内存。
使用以下命令：setSessionquery_cache_type = off; setSessionquery_cache_size = 0; setSessionquery_cache_limit = 0;在查询语句之前设置这些命令，以确保禁用所有缓冲区。
以上结论是如何禁用MySQL中的缓冲区安装。
禁用缓冲区可以确保查询结果的准确性，无论是在调试期间还是在某些特殊情况下。
因此，在这种情况下，使用这些技术似乎是一个更好的选择。