数据访问

sql连接查询慢的核心原因是索引不当、数据量过大、查询逻辑不合理等，1. 应优先为连接列和过滤列建立合适索引，尤其是复合索引和覆盖索引；2. 避免select *，只取必要字段以减少数据传输；3. 确保连接字段数据类型一致，防止索引失效；4. 使用inner join代替不必要的外连接以提升效率；5…

在centos上进行hdfs数据迁移的步骤如下： 评估迁移数据量：使用命令 hdfs dfs -du -h / 查看各个目录的总数据量，并根据业务划分，统计每个业务的数据总量。规划迁移节奏：鉴于数据量大且网络带宽有限，建议在文件变化之前按业务、分目录、分批进行迁移。选择迁移工具：利用Hadoop自带…

编写高效的 sql 查询首先要明确目标，避免选择不必要的字段，利用索引但避免过多索引影响写入性能，使用 explain 分析查询计划以发现性能瓶颈；例如在电商系统中，可通过将 join 查询改为带索引的子查询提升效率：1. 明确查询目标；2. 仅选择所需列；3. 合理使用索引；4. 使用 expla…

旁路缓存模式下写操作应先更新数据库再删除缓存，以避免并发读取时旧数据被重新加载至缓存导致长期不一致；该策略虽可能短暂读到旧数据，但能确保最终一致性，且结合TTL或重试机制可进一步降低风险。其他常见策略包括读写穿透、写回和消息队列异步通知，各自在一致性、性能与复杂度间权衡，适用于不同场景。 保证缓存和…

sql600不是标准sql错误码，也不属于主流数据库系统的通用错误前缀，而是特定应用或系统自定义的错误标识；2. 解决方案需从错误来源入手，依次检查应用程序日志、数据库连接配置、数据库服务器日志，并尝试通过简单客户端复现问题；3. 可能原因包括应用程序内部自定义错误码、orm框架封装、特定数据库版本…

SQL递归查询慢的根源在于重复计算、索引缺失、数据量膨胀及执行计划不佳，优化需从精准过滤数据、建立递归连接字段的索引、限制递归深度入手，同时避免递归部分的复杂操作，对于频繁查询的稳定层级结构，可采用物化视图、闭包表或物化路径等非递归方案提升性能，最终根据数据特征和业务需求选择最合适的策略以实现高效查…

Spring事务主要分为编程式和声明式两大类，前者通过PlatformTransactionManager或TransactionTemplate在代码中手动控制事务，后者通过@Transactional注解结合AOP实现事务管理，具有低侵入性和高可维护性，是现代Spring应用的首选方式。 Spr…

sql分区表通过将大表按规则拆分为多个物理部分来提升查询性能和管理效率。1. 分区表的核心优势在于提升查询性能（尤其在条件包含分区键时实现分区裁剪）、简化数据维护（如快速删除分区代替delete）和优化备份归档；2. 常见分区类型包括范围分区（适用于时间序列数据）、列表分区（适用于枚举值分类）和哈希…

Redis最常用的数据结构包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。字符串适合缓存和计数器；哈希用于存储对象，如用户信息；列表基于双向链表，适用于消息队列；集合支持去重和交并差运算，适用于关系分析；有序集合通过分数排序，广泛用于排行榜和范围查询。这些结构结合Redis的高性能内存操作，使其在缓存、会话…

在CentOS上搭建HDFS资源管理系统，核心依赖于YARN（Yet Another Resource Negotiator）。以下是实现HDFS资源管理的基本流程： 构建Hadoop运行环境：先安装Java环境，确保Hadoop能正常运行。设置SSH免密码登录功能，让各节点间可无缝通信。获取Had…