MySQL窗口函數(shù)的具體使用
之前我給粉絲們搞過(guò)個(gè)投票,尋找MySQL中那個(gè)
最熟悉的陌生人
~~MySQL中哪些技術(shù)點(diǎn)是你既熟悉又陌生的?
前三名和我預(yù)料大差不差,分別是:
1、游標(biāo)2、窗口函數(shù)3、聚簇索引
這三個(gè)點(diǎn)雖然平時(shí)用得少,但在面試中卻常被問(wèn)到
。值得一提的是,很多面試官對(duì)問(wèn)題竟然也是一知半解。。
今天我想和你聊聊窗口函數(shù),MySQL從8.0開(kāi)始支持窗口函數(shù)
,或許你們公司的MySQL版本還無(wú)法讓你爽一把,但我建議你要在本地搞一個(gè)試試,真香!
好了,廢話不多說(shuō),老規(guī)矩,先上開(kāi)胃小菜,看看今天的測(cè)試表數(shù)據(jù)吧。
本文用來(lái)演示用的測(cè)試表是chh_baozipu
,翻譯過(guò)來(lái)就是emmm…陳哈哈的包子鋪。悄悄告訴你,哈哥今年盤(pán)了個(gè)包子鋪賣(mài)包子,這張表就是包子鋪這半年的利潤(rùn)~
mysql> SELECT * from chh_baozipu ; +----+--------------------+-------+---------+ | id | product | sales | month | +----+--------------------+-------+---------+ | 1 | 豬肉大蔥包子 | 600 | 2021-11 | | 2 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-10 | | 3 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-09 | | 4 | 豬肉大蔥包子 | 800 | 2021-08 | | 5 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-07 | | 6 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-06 | | 7 | 面餡兒包子 | 700 | 2021-11 | | 8 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-10 | | 9 | 面餡兒包子 | 300 | 2021-09 | | 10 | 面餡兒包子 | 0 | 2021-08 | | 11 | 面餡兒包子 | 100 | 2021-07 | | 12 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-06 | +----+--------------------+-------+---------+ 12 rows in set (0.00 sec)
怎么說(shuō)?什么時(shí)候來(lái)我店里,請(qǐng)大家吃面餡兒包子。
一、什么是窗口函數(shù)
1、怎么理解窗口?
其實(shí)窗口
的概念是非常重要的,要想學(xué)會(huì)窗口函數(shù),可不能只知其一不知其二;我們得搞清楚窗口
代表著啥,才知道什么時(shí)候該用它。
拿測(cè)試表舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,統(tǒng)計(jì)一下:包子鋪的豬肉大蔥包子這半年截至每月累計(jì)利潤(rùn)
。
SELECT *,SUM(sales) over(ORDER BY `month`) as 累計(jì)利潤(rùn) from chh_baozipu where product='豬肉大蔥包子';
mysql> SELECT *,SUM(sales) over(ORDER BY `month`) as 累計(jì)利潤(rùn) from chh_baozipu where product='豬肉大蔥包子'; +----+--------------------+-------+---------+--------------+ | id | product | sales | month | 累計(jì)利潤(rùn) | +----+--------------------+-------+---------+--------------+ | 6 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-06 | 1000 | | 5 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-07 | 2600 | | 4 | 豬肉大蔥包子 | 800 | 2021-08 | 3400 | | 3 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-09 | 4400 | | 2 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-10 | 6000 | | 1 | 豬肉大蔥包子 | 600 | 2021-11 | 6600 | +----+--------------------+-------+---------+--------------+ 6 rows in set (0.00 sec)
從這條SQL可以看出,對(duì)于第一行id=6這行的窗口
就是第一行,對(duì)于第二行id=5這行的窗口
就是前兩行,以此類(lèi)推(如下圖)。
可見(jiàn),窗口就是范圍的意思
,可以理解為一些記錄(行)的集合;窗口函數(shù)也就是在滿(mǎn)足某種條件的記錄集合上執(zhí)行計(jì)算
的特殊函數(shù)。
對(duì)于每條記錄都要在此窗口內(nèi)執(zhí)行函數(shù),有的函數(shù)隨著記錄不同,窗口大小都是固定的,這種屬于靜態(tài)窗口
;有的函數(shù)則相反,不同的記錄對(duì)應(yīng)著不同的窗口,這種動(dòng)態(tài)變化的窗口叫滑動(dòng)窗口
??赐瓯疚脑倩貋?lái)看這句話相信會(huì)理解的更透徹[手動(dòng)狗頭]。
2、什么是窗口函數(shù)
窗口函數(shù)也叫
OLAP函數(shù)
(Online Anallytical Processing),可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析處理。
窗口函數(shù)多用在什么場(chǎng)景?主要有以下兩類(lèi):
- 排名問(wèn)題,例如:查包子鋪利潤(rùn)月排名;
- TOPN問(wèn)題,例如:查每種包子利潤(rùn)最高的兩個(gè)月;
我們常見(jiàn)的窗口函數(shù)和聚合函數(shù)有這些:
- 專(zhuān)用窗口函數(shù):
rank()
,dense_rank()
,row_number()
- 聚合函數(shù):
max()
,min()
,count()
,sum()
,avg()
因?yàn)榫酆虾瘮?shù)也可以放在窗口函數(shù)中使用,因此窗口函數(shù)和普通聚合函數(shù)也很容易被混淆,二者區(qū)別如下:
聚合函數(shù)
是將多條記錄聚合為一條
;而窗口函數(shù)是每條記錄都會(huì)執(zhí)行,有幾條記錄執(zhí)行完還是幾條
。- 聚合函數(shù)也可以用于窗口函數(shù)中,這個(gè)我會(huì)舉例說(shuō)明。
二、窗口函數(shù)用法
基本語(yǔ)法:
<窗口函數(shù)> OVER (PARTITION BY <用于分組的列名> ORDER BY <用于排序的列名>); -- over關(guān)鍵字用于指定函數(shù)的窗口范圍, -- partition by 用于對(duì)表分組, -- order by子句用于對(duì)分組后的結(jié)果進(jìn)行排序。
注意:窗口函數(shù)是對(duì)where或者group by子句處理后的結(jié)果再進(jìn)行二次操作,因此會(huì)按照SQL語(yǔ)句的運(yùn)行順序,窗口函數(shù)一般放在select子句中(from前),例如上一條SQL,可以往上拖著看看~
窗口函數(shù)都有哪些?懶得畫(huà)了,借lulin916
老哥的導(dǎo)圖一用~~
- 序號(hào)函數(shù):row_number() / rank() / dense_rank()
- 分布函數(shù):percent_rank() / cume_dist()
- 前后函數(shù):lag() / lead()
- 頭尾函數(shù):first_val() / last_val()
- 其他函數(shù):nth_value() / nfile()
讓我們來(lái)分別舉例看一看:
1、序號(hào)函數(shù):row_number() / rank() / dense_rank()
ROW_NUMBER():順序排序 —— 1、2、3
RANK():并列排序,跳過(guò)重復(fù)序號(hào) —— 1、1、3
DENSE_RANK():并列排序,不跳過(guò)重復(fù)序號(hào) —— 1、1、2
mysql> SELECT *,ROW_NUMBER() over(ORDER BY sales desc) as pro_ROW_NUMBER,rank() over(ORDER BY sales desc) as pro_rank,DENSE_RANK() over(ORDER BY sales desc) as pro_DENSE_RANK from chh_baozipu where product='豬肉大蔥包子'; +----+--------------------+-------+---------+----------------+----------+----------------+ | id | product | sales | month | pro_ROW_NUMBER | pro_rank | pro_DENSE_RANK | +----+--------------------+-------+---------+----------------+----------+----------------+ | 2 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-10 | 1 | 1 | 1 | | 5 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-07 | 2 | 1 | 1 | | 3 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-09 | 3 | 3 | 2 | | 6 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-06 | 4 | 3 | 2 | | 4 | 豬肉大蔥包子 | 800 | 2021-08 | 5 | 5 | 3 | | 1 | 豬肉大蔥包子 | 600 | 2021-11 | 6 | 6 | 4 | +----+--------------------+-------+---------+----------------+----------+----------------+ 6 rows in set (0.00 sec)
如上述示例可見(jiàn),三個(gè)窗口函數(shù)服務(wù)與不同的三個(gè)典型業(yè)務(wù)需求,這三種足以應(yīng)對(duì)我們的排序統(tǒng)計(jì)。
以后同學(xué)們?cè)诿嬖嚮蚬P試時(shí)被問(wèn)到時(shí),請(qǐng)不要再說(shuō)自查詢(xún)嵌套之類(lèi)的lowB方案了,不然可別說(shuō)你認(rèn)識(shí)我~狗子們
2、分布函數(shù):percent_rank() / cume_dist()
這個(gè)分布函數(shù)基本不用,不講。有興趣的同學(xué)自行百度~
3、前后函數(shù):lag(expr,n) / lead(expr,n)
expr后面還會(huì)涉及到,統(tǒng)一解釋一下:expr可以是
表達(dá)式
,也可以是列名
前后函數(shù)常用于:返回位于當(dāng)前行的前n行(LAG(expr,n))或后n行(LEAD(expr,n))
的expr的值
應(yīng)用場(chǎng)景:查詢(xún)前n名同學(xué)的成績(jī)和當(dāng)前同學(xué)成績(jī)的差值
內(nèi)層SQL先通過(guò)LAG()函數(shù)得到前1名同學(xué)的成績(jī),外層SQL再將當(dāng)前同學(xué)和前1名同學(xué)的成績(jī)做差得到成績(jī)差值diff。
這里換成哈哥的測(cè)試表就有點(diǎn)尬了。。但你肯定明白這意思,來(lái),讓我們尬查一下:
mysql> SELECT *,lag(sales,1) over win as pro_lag,lead(sales,1) over win as pro_lead from chh_baozipu WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY sales desc); +----+--------------------+-------+---------+---------+----------+ | id | product | sales | month | pro_lag | pro_lead | +----+--------------------+-------+---------+---------+----------+ | 2 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-10 | NULL | 1600 | | 5 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-07 | 1600 | 1000 | | 3 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-09 | 1600 | 1000 | | 6 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-06 | 1000 | 800 | | 4 | 豬肉大蔥包子 | 800 | 2021-08 | 1000 | 600 | | 1 | 豬肉大蔥包子 | 600 | 2021-11 | 800 | NULL | | 7 | 面餡兒包子 | 700 | 2021-11 | NULL | 300 | | 9 | 面餡兒包子 | 300 | 2021-09 | 700 | 200 | | 8 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-10 | 300 | 200 | | 12 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-06 | 200 | 100 | | 11 | 面餡兒包子 | 100 | 2021-07 | 200 | 0 | | 10 | 面餡兒包子 | 0 | 2021-08 | 100 | NULL | +----+--------------------+-------+---------+---------+----------+ 12 rows in set (0.00 sec)
這里我想問(wèn)一下同學(xué)們是不是發(fā)現(xiàn)這條SQL和前面SQL不同?有哪幾個(gè)地方不同呢?
SELECT *, lag(sales,1) over win as pro_lag, lead(sales,1) over win as pro_lead from chh_baozipu where product='豬肉大蔥包子' WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY sales desc);
1、把窗口提取出來(lái)設(shè)置了別名
其實(shí),這種是把窗口提了出來(lái),設(shè)置別名為:win
,像我們寫(xiě)SQL時(shí)用別名一樣,這樣看起來(lái)會(huì)簡(jiǎn)潔舒服一些,是吧。
有人問(wèn)程序員要什么簡(jiǎn)潔?別人看不懂才會(huì)覺(jué)得代碼牛B啊。這種同學(xué)一看就是沒(méi)被社會(huì)毒打過(guò),等你遇到百年一見(jiàn)的祖?zhèn)鞔a時(shí)候,你就懂啥叫大道至簡(jiǎn)了(借胖哥圖一用)。
2、窗口中增加了PARTITION BY product
這個(gè)關(guān)鍵字在over子句中,也就意味著控制了窗口的內(nèi)容,在上面基礎(chǔ)語(yǔ)法中我告訴你over中有兩個(gè)個(gè)關(guān)鍵詞:
partition by
是對(duì)窗口內(nèi)容進(jìn)行分組處理;order by
是對(duì)窗口內(nèi)容分組后進(jìn)行排序;
其實(shí),還有更有意思的控制窗口范圍的方式~~
對(duì)于滑動(dòng)窗口的范圍指定
,有兩種方式,基于行和基于范圍,我跟你著重介紹常用的基于行
來(lái)控制窗口范圍;
通常使用BETWEEN frame_start AND frame_end語(yǔ)法來(lái)表示行范圍,frame_start和frame_end可以支持如下關(guān)鍵字,來(lái)確定不同的動(dòng)態(tài)行記錄:
- CURRENT ROW 邊界是當(dāng)前行,一般和其他范圍關(guān)鍵字一起使用
- UNBOUNDED PRECEDING 邊界是分區(qū)中的第一行
- UNBOUNDED FOLLOWING 邊界是分區(qū)中的最后一行
- expr PRECEDING 邊界是當(dāng)前行減去expr的值
- expr FOLLOWING 邊界是當(dāng)前行加上expr的值
來(lái)看幾個(gè)例子:
①計(jì)算當(dāng)前行與前n行(共n+1行)的聚合窗口函數(shù)
下例中控制窗口大小為當(dāng)前月+前兩個(gè)月的利潤(rùn)總和,來(lái)看一下效果:
SELECT *,SUM(sales) OVER win as '近三個(gè)月利潤(rùn)相加' FROM chh_baozipu WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY `month` ROWS 2 PRECEDING);
mysql> SELECT *,SUM(sales) OVER win as '近三個(gè)月利潤(rùn)相加' -> FROM chh_baozipu -> WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY `month` ROWS 2 PRECEDING); +----+--------------------+-------+---------+--------------------------+ | id | product | sales | month | 近三個(gè)月利潤(rùn)相加 | +----+--------------------+-------+---------+--------------------------+ | 6 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-06 | 1000 | | 5 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-07 | 2600 | | 4 | 豬肉大蔥包子 | 800 | 2021-08 | 3400 | | 3 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-09 | 3400 | | 2 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-10 | 3400 | | 1 | 豬肉大蔥包子 | 600 | 2021-11 | 3200 | | 12 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-06 | 200 | | 11 | 面餡兒包子 | 100 | 2021-07 | 300 | | 10 | 面餡兒包子 | 0 | 2021-08 | 300 | | 9 | 面餡兒包子 | 300 | 2021-09 | 400 | | 8 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-10 | 500 | | 7 | 面餡兒包子 | 700 | 2021-11 | 1200 | +----+--------------------+-------+---------+--------------------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
②計(jì)算當(dāng)前行與前n1行、后n2行的聚合窗口函數(shù)
下例中控制窗口大小為當(dāng)前月前一個(gè)月到后一個(gè)月的利潤(rùn)總和,來(lái)看一下效果:
SELECT *,SUM(sales) OVER win as '前三個(gè)月利潤(rùn)相加' FROM chh_baozipu WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY `month` ROWS BETWEEN n1 PRECEDING AND n2 FOLLOWING);
mysql> SELECT *,SUM(sales) OVER win as '前一個(gè)月到下一個(gè)月利潤(rùn)相加' FROM chh_baozipu WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY `month` ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING); +----+--------------------+-------+---------+--------------------------+ | id | product | sales | month |前一個(gè)月到下一個(gè)月利潤(rùn)相加| +----+--------------------+-------+---------+--------------------------+ | 6 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-06 | 2600 | | 5 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-07 | 3400 | | 4 | 豬肉大蔥包子 | 800 | 2021-08 | 3400 | | 3 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-09 | 3400 | | 2 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-10 | 3200 | | 1 | 豬肉大蔥包子 | 600 | 2021-11 | 2200 | | 12 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-06 | 300 | | 11 | 面餡兒包子 | 100 | 2021-07 | 300 | | 10 | 面餡兒包子 | 0 | 2021-08 | 400 | | 9 | 面餡兒包子 | 300 | 2021-09 | 500 | | 8 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-10 | 1200 | | 7 | 面餡兒包子 | 700 | 2021-11 | 900 | +----+--------------------+-------+---------+--------------------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
4、頭尾函數(shù):FIRST_VALUE(expr)、LAST_VALUE(expr)
頭尾函數(shù)應(yīng)用于:返回第一個(gè)或最后一個(gè)expr的值;
應(yīng)用場(chǎng)景:截止到當(dāng)前,按照日期排序查詢(xún)當(dāng)前最大月收入
和當(dāng)前最小月收入
。
SELECT *, FIRST_VALUE(sales) over win as '當(dāng)前最大月收入', LAST_VALUE(sales) over win as '當(dāng)前最小月收入' from chh_baozipu WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY `month`);
mysql> SELECT *,FIRST_VALUE(sales) over win as '當(dāng)前最大月收入',LAST_VALUE(sales) over win as '當(dāng)前最小月收入' from chh_baozipu WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY `month`); +----+--------------------+-------+---------+-----------------------+-----------------------+ | id | product | sales | month | 當(dāng)前最大月收入 | 當(dāng)前最小月收入 | +----+--------------------+-------+---------+-----------------------+-----------------------+ | 6 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-06 | 1000 | 1000 | | 5 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-07 | 1000 | 1600 | | 4 | 豬肉大蔥包子 | 800 | 2021-08 | 1000 | 800 | | 3 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-09 | 1000 | 1000 | | 2 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-10 | 1000 | 1600 | | 1 | 豬肉大蔥包子 | 600 | 2021-11 | 1000 | 600 | | 12 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-06 | 200 | 200 | | 11 | 面餡兒包子 | 100 | 2021-07 | 200 | 100 | | 10 | 面餡兒包子 | 0 | 2021-08 | 200 | 0 | | 9 | 面餡兒包子 | 300 | 2021-09 | 200 | 300 | | 8 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-10 | 200 | 200 | | 7 | 面餡兒包子 | 700 | 2021-11 | 200 | 700 | +----+--------------------+-------+---------+-----------------------+-----------------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
5、其他函數(shù):nth_value() / nfile()
nfile()不常用,不再贅述;這里我們只提一下NTH_VALUE(expr,n)
函數(shù);
NTH_VALUE用途:返回窗口中第n個(gè)expr的值。
應(yīng)用場(chǎng)景:截止到當(dāng)前,顯示陳哈哈包子鋪月利潤(rùn)榜中排名第2和第3的成績(jī)的利潤(rùn)。
SELECT *, nth_value(sales,2) over win as '當(dāng)前排名第二的月收入', nth_value(sales,3) over win as '當(dāng)前排名第三的月收入' from chh_baozipu WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY `month`);
mysql> SELECT *,nth_value(sales,2) over win as '當(dāng)前排名第二的月收入',nth_value(sales,3) over win as '當(dāng)前排名第三的月收入' from chh_baozipu WINDOW win as (PARTITION BY product ORDER BY `month`); +----+--------------------+-------+---------+--------------------------------+--------------------------------+ | id | product | sales | month | 當(dāng)前排名第二的月收入 | 當(dāng)前排名第三的月收入 | +----+--------------------+-------+---------+--------------------------------+--------------------------------+ | 6 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-06 | NULL | NULL | | 5 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-07 | 1600 | NULL | | 4 | 豬肉大蔥包子 | 800 | 2021-08 | 1600 | 800 | | 3 | 豬肉大蔥包子 | 1000 | 2021-09 | 1600 | 800 | | 2 | 豬肉大蔥包子 | 1600 | 2021-10 | 1600 | 800 | | 1 | 豬肉大蔥包子 | 600 | 2021-11 | 1600 | 800 | | 12 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-06 | NULL | NULL | | 11 | 面餡兒包子 | 100 | 2021-07 | 100 | NULL | | 10 | 面餡兒包子 | 0 | 2021-08 | 100 | 0 | | 9 | 面餡兒包子 | 300 | 2021-09 | 100 | 0 | | 8 | 面餡兒包子 | 200 | 2021-10 | 100 | 0 | | 7 | 面餡兒包子 | 700 | 2021-11 | 100 | 0 | +----+--------------------+-------+---------+--------------------------------+--------------------------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
本章小結(jié)
窗口函數(shù)就說(shuō)到這里,窗口函數(shù)是我接觸MySQL8以后發(fā)現(xiàn)的新東西,突然感覺(jué)MySQL開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)還是很靈性的,每個(gè)版本都會(huì)新增一些玩兒法,當(dāng)然也很實(shí)用,希望MySQL9.0會(huì)給我們帶來(lái)更多的驚喜。
到此這篇關(guān)于MySQL窗口函數(shù)的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL窗口函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
MySql分表、分庫(kù)、分片和分區(qū)知識(shí)深入詳解
這篇文章主要介紹了MySql分表、分庫(kù)、分片和分區(qū)知識(shí)深入詳解,如果有并發(fā)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)量較大的場(chǎng)景的可以看一下文章,對(duì)你會(huì)有或多或少的幫助2021-03-03MySQL如何處理InnoDB并發(fā)事務(wù)中的間隙鎖死鎖
這篇文章主要為大家介紹了MySQL如何處理InnoDB并發(fā)事務(wù)中的間隙鎖死鎖,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪2023-10-10在MySQL concat里面使用多個(gè)單引號(hào),三引號(hào)的問(wèn)題
今天小編就為大家分享一篇在MySQL concat里面使用多個(gè)單引號(hào),三引號(hào)的問(wèn)題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2020-03-03MySQL查詢(xún)?nèi)哂嗨饕臀词褂眠^(guò)的索引操作
這篇文章主要介紹了MySQL查詢(xún)?nèi)哂嗨饕臀词褂眠^(guò)的索引操作,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2021-03-03MySQL最常問(wèn)的十道面試題(2023年最新詳解版)
MySQL是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng),這是學(xué)習(xí)Java必學(xué)的知識(shí)點(diǎn),也是面試java崗位必考的題目,所以大家要有所重視,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于MySQL最常問(wèn)的十道面試題,是2023年最新詳細(xì)整理的,需要的朋友可以參考下2023-10-10MySQL處理DB讀寫(xiě)分離數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題的方案
在互聯(lián)網(wǎng)中大型項(xiàng)目中,讀寫(xiě)分離應(yīng)該是我們小伙伴經(jīng)常聽(tīng)說(shuō)的,這個(gè)主要解決大流量請(qǐng)求時(shí),提高系統(tǒng)的吞吐量,本文給大家介紹了MySQL處理DB讀寫(xiě)分離數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題的方案,需要的朋友可以參考下2024-02-02