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这里我为大家详细讲解下“CentOS下MySQL的彻底卸载的几种方法”的完整攻略。 前言 先通过下列命令找到需要删除的相关文件 rpm -qa mysql* whereis mysql find / -name mysql 需要上传的命令介绍 删除 MySQL 数据目录 rm -rf /var/lib/mysql 删除配置文件 rm -rf /etc/my.cnf 删除 MySQL 用户和组 groupdel mysqluserdel -r mysql 删除 MySQL 安装目录 rm -r
2024-10-22 -
背景介绍 布隆过滤器可以帮助我们解决Redis缓存雪崩的问题，那什么是布隆过滤器、布隆过滤器又是如何使用如何解决缓存雪崩的问题的，让我们带着这一系列的问题去详细了解布隆过滤器。 概念说明 布隆过滤器是一种用于快速判断一个元素是否属于一个集合的数据结构。它通常用于大规模数据集合中，可以快速判断一个元素是否可能存在于集合中，但不能确定一定存在。布隆过滤器的主要优点是占用内存少、查询速度快，并且可以容忍一定的误判率。 Redis 布隆过滤器的原理和实践 一、简介 1 布隆过滤器的定义 布隆过滤
2024-10-22 -
Redisson实现集群环境下的分布式锁十分简单： 引入依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://m
2024-10-22 -
一、定义 1.1、什么是大key 大 key 指的是一个键中包含了大量的数据。（总结一个字就是大） 占用空间：大key 通常指的是一个键包含了大量的数据，使得该键对应值的占用的内存超出了正常范围。这个大小的阈值并不是固定的，而是相对于 Redis 实例的可用内存而言。当一个键的大小超出了 Redis 实例可用内存时，就可以认为它是一个大key。 操作耗时：如果对一个 key 的操作所需的时间过长，导致性能下降或者影响其他请求的处理速度，也可以说这个 key 是 大key 。因为这种情况通常是由于
2024-10-22 -
首先，分为两种场景： 一. 针对读场景： （1） A请求查询数据，如果命中缓存，那么直接取缓存数据返回即可。如果请求中不存在，数据库中存在，那么直接取数据库数据返回，然后将数据同步到Redis中。不会存在数据不一致的情况。（2） 在高并发的情况下，A请求和B请求一起访问某条数据，如果缓存中数据存在，直接返回即可，如果不存在，直接取数据库数据返回即可。无论A请求B请求谁先谁后，本质上没有对数据进行修改，数据本身没变，只是从缓存中取还是从数据库中取的问题，因此不会存在数据不一致的情况。 因此，单独的
2024-10-22 -
跳表的基本思想 Skip List(跳跃列表)这种随机的数据结构，可以看做是一个二叉树的变种，它在性能上与红黑树、AVL树很相近；但是Skip List(跳跃列表)的实现相比前两者要简单很多，目前Redis的zset实现采用了Skip List(跳跃列表)。 特点 1、分层，每层由有序链表构成2、头节点在每层出现3、某个节点如果在上层出现，那在下层也出现4、节点的层数是随机的 节点与结构 跳跃表节点zskiplistNode /* ZSETs use a specialized version
2024-10-22 -
在MySQL中，我们可以通过WITH AS方法创建临时结果集，这些结果集可以在后续的SELECT、DELETE和UPDATE语句中被使用。通过使用WITH AS，我们可以将复杂的语句和功能分解为更小的、更易于管理的部分，从而提高SQL语句的可读性和可维护性。 一、WITH AS 方法的基本语法 WITH AS的基本语法如下： WITH cte_name (column1, column2, ...) AS ( -- CTE 的定义，即一个 SELECT 语句 SELE
2024-10-22 -
前言 当我们单表数据量比较大的时候，单表查询的IO较大。这个时候，我们是不是可以将表的数据分成多个文件，按照某个条件进行单文件的查询，这样避免了大量的IO操作。通过分而治之的思想，减少IO操作，提升查询效率。本文主要是讲述MySQL中分区表，看MySQL是如何实现分区表的。 什么需要分区表 MySQL从5.1版本开始支持分区功能，分区是将一个表的数据按照某种方式分别存储，比如按照时间上的月份，分成多个较小的，更容易管理的部分，但是逻辑上仍是一个表。还没出现分区表的时候，所有的数据都是存放在一
2024-10-22 -
redis redistemplate序列化对象配置 @Configuration public class RedisConfig { /** * 重写Redis序列化方式，使用Json方式: * 当我们的数据存储到Redis的时候，我们的键（key）和值（value）都是通过Spring提供的Serializer序列化到数据库的。RedisTemplate默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer，StringRedisTe
2024-10-22 -
postgresql查询重复计数及去重查询 1、重复计数 SELECT id, name, email, count(*) over (partition by email) cnt FROM people 2、字段相同值计数排序 SELECT id, name, email, row_number() over (PARTITION BY email ORDER BY id DESC) AS row_num FROM people 3、去重查询 3.1、 select distinct
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