社区
学习
工具库
AI工具
休闲
搜索
简体中文
目录
一、EXPLAIN 语句中type列的值
二、连接类型部分示例
首页 数据库 mysql教程 mysql explain type连接类型示例

mysql explain type连接类型示例

黄舟
黄舟
Feb 13, 2017 am 10:57 AM
mysql


对于MySQL执行计划的获取，我们可以通过explain方式来查看，explain方式看似简单，实际上包含的内容很多，尤其是输出结果中的type类型列。理解这些不同的类型，对于我们SQL优化举足轻重，本文仅描述explian输出结果中的type列，同时给出其演示。

有关explian输出的全描述，可以参考：MySQL EXPLAIN SQL 输出信息描述

一、EXPLAIN 语句中type列的值

type：
    连接类型
    system          表只有一行    const           表最多只有一行匹配，通用用于主键或者唯一索引比较时
    eq_ref          每次与之前的表合并行都只在该表读取一行，这是除了system，const之外最好的一种，
                    特点是使用=，而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引
    ref             如果每次只匹配少数行，那就是比较好的一种，使用=或<=>，可以是左覆盖索引或非主键或非唯一键
    fulltext        全文搜索
    ref_or_null     与ref类似，但包括NULL
    index_merge     表示出现了索引合并优化(包括交集，并集以及交集之间的并集)，但不包括跨表和全文索引。
                    这个比较复杂，目前的理解是合并单表的范围索引扫描（如果成本估算比普通的range要更优的话）
    unique_subquery 在in子查询中，就是value in (select...)把形如“select unique_key_column”的子查询替换。
                    PS：所以不一定in子句中使用子查询就是低效的！
    index_subquery  同上，但把形如”select non_unique_key_column“的子查询替换
    range           常数值的范围    index           a.当查询是索引覆盖的，即所有数据均可从索引树获取的时候（Extra中有Using Index）；
                    b.以索引顺序从索引中查找数据行的全表扫描（无 Using Index）；
                    c.如果Extra中Using Index与Using Where同时出现的话，则是利用索引查找键值的意思；
                    d.如单独出现，则是用读索引来代替读行，但不用于查找
    all             全表扫描
登录后复制
登录后复制

二、连接类型部分示例

1、all-- 环境描述
(root@localhost) [sakila]> show variables like &#39;version&#39;;
+---------------+--------+
| Variable_name | Value  |
+---------------+--------+
| version       | 5.6.26 |
+---------------+--------+
MySQL采取全表遍历的方式来返回数据行，等同于Oracle的full table scan
(root@localhost) [sakila]> explain select count(description) from film;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | film  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1000 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
2、index
MySQL采取索引全扫描的方式来返回数据行，等同于Oracle的full index scan
(root@localhost) [sakila]> explain select title from film \G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: film         
type: indexpossible_keys: NULL
          key: idx_title      
          key_len: 767          
          ref: NULL         
          rows: 1000        
          Extra: Using index1 row in set (0.00 sec)

3、  range
索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行，常见于between、<、>等的查询
等同于Oracle的index range scan
(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id>300 and customer_id<400\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: payment         
type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id          
key: idx_fk_customer_id      
key_len: 2          
ref: NULL         
rows: 2637        
Extra: Using where1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id in (200,300,400)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE        
  table: payment         
  type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id          
  key: idx_fk_customer_id      
  key_len: 2          
  ref: NULL         
  rows: 86        
  Extra: Using index condition1 row in set (0.00 sec)

4、ref
非唯一性索引扫描或者，返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找
(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id=305\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE        
  table: payment         
  type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id          
  key: idx_fk_customer_id      
  key_len: 2          
  ref: const         
  rows: 25        
  Extra: 1 row in set (0.00 sec)

idx_fk_customer_id为表payment上的外键索引，且存在多个不不唯一的值，如下查询
(root@localhost) [sakila]> select customer_id,count(*) from payment group by customer_id
    -> limit 2;
+-------------+----------+
| customer_id | count(*) |+-------------+----------+
|           1 |       32 ||           2 |       27 |
+-------------+----------+-- 下面是非唯一前缀索引使用ref的示例
(root@localhost) [sakila]> create index idx_fisrt_last_name on customer(first_name,last_name);
Query OK, 599 rows affected (0.09 sec)
Records: 599  Duplicates: 0  Warnings: 0(root@localhost) [sakila]> select first_name,count(*) from customer group by first_name 
    -> having count(*)>1 limit 2;
+------------+----------+| first_name | count(*) |
+------------+----------+| JAMIE      |        2 || JESSIE     |        2 |
+------------+----------+2 rows in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select first_name from customer where first_name=&#39;JESSIE&#39;\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  select_type: SIMPLE        
table: customer         
type: refpossible_keys: idx_fisrt_last_name          
key: idx_fisrt_last_name      
key_len: 137          
ref: const         
rows: 2        
Extra: Using where; Using index1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> alter table customer drop index idx_fisrt_last_name;
Query OK, 599 rows affected (0.03 sec)
Records: 599  Duplicates: 0  Warnings: 0--下面演示出现在join是ref的示例
(root@localhost) [sakila]> explain select b.*,a.* from payment a inner join    -> customer b on a.customer_id=b.customer_id\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: b         
type: ALLpossible_keys: PRIMARY
          key: NULL
      key_len: NULL          
      ref: NULL         
      rows: 599        
      Extra: NULL
      *************************** 2. row ***************************           
      id: 1  
      select_type: SIMPLE        
      table: a         
      type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id          
      key: idx_fk_customer_id      
      key_len: 2          
      ref: sakila.b.customer_id         
      rows: 13        
      Extra: NULL2 rows in set (0.01 sec)

5、eq_ref
类似于ref，其差别在于使用的索引为唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录与之匹配。
多见于主键扫描或者索引唯一扫描。
(root@localhost) [sakila]> explain select * from film a join film_text b 
    -> on a.film_id=b.film_id;
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref         | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | b     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL    | 1000 | NULL    |
|  1 | SIMPLE      | a     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 2       | sakila.b.film_id |    1 | Using where |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
(root@localhost) [sakila]> explain select title from film where film_id=5;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+|  1 | SIMPLE      
| film  | const | PRIMAR   | PRIMARY | 2       | const |    1 | NULL  |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+6、const、system：
当MySQL对查询某部分进行优化，这个匹配的行的其他列值可以转换为一个常量来处理。
如将主键或者唯一索引置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
(root@localhost) [sakila]> create table t1(id int,ename varchar(20) unique);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

(root@localhost) [sakila]> insert into t1 values(1,&#39;robin&#39;),(2,&#39;jack&#39;),(3,&#39;henry&#39;);
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

(root@localhost) [sakila]> explain select * from (select * from t1 where ename=&#39;robin&#39;)x;
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | system | NULL          | NULL  | NULL    | NULL  |    1 | NULL  |
|  2 | DERIVED     | t1         | const  | ename         | ename | 23      | const |    1 | NULL  |
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

7、type=NULL
MySQL不用访问表或者索引就可以直接得到结果
(root@localhost) [sakila]> explain select sysdate();+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra          |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL | No tables used |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
登录后复制


对于MySQL执行计划的获取，我们可以通过explain方式来查看，explain方式看似简单，实际上包含的内容很多，尤其是输出结果中的type类型列。理解这些不同的类型，对于我们SQL优化举足轻重，本文仅描述explian输出结果中的type列，同时给出其演示。

有关explian输出的全描述，可以参考：MySQL EXPLAIN SQL 输出信息描述

一、EXPLAIN 语句中type列的值

type：
    连接类型
    system          表只有一行    const           表最多只有一行匹配，通用用于主键或者唯一索引比较时
    eq_ref          每次与之前的表合并行都只在该表读取一行，这是除了system，const之外最好的一种，
                    特点是使用=，而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引
    ref             如果每次只匹配少数行，那就是比较好的一种，使用=或<=>，可以是左覆盖索引或非主键或非唯一键
    fulltext        全文搜索
    ref_or_null     与ref类似，但包括NULL
    index_merge     表示出现了索引合并优化(包括交集，并集以及交集之间的并集)，但不包括跨表和全文索引。
                    这个比较复杂，目前的理解是合并单表的范围索引扫描（如果成本估算比普通的range要更优的话）
    unique_subquery 在in子查询中，就是value in (select...)把形如“select unique_key_column”的子查询替换。
                    PS：所以不一定in子句中使用子查询就是低效的！
    index_subquery  同上，但把形如”select non_unique_key_column“的子查询替换
    range           常数值的范围    index           a.当查询是索引覆盖的，即所有数据均可从索引树获取的时候（Extra中有Using Index）；
                    b.以索引顺序从索引中查找数据行的全表扫描（无 Using Index）；
                    c.如果Extra中Using Index与Using Where同时出现的话，则是利用索引查找键值的意思；
                    d.如单独出现，则是用读索引来代替读行，但不用于查找
    all             全表扫描
登录后复制
登录后复制

二、连接类型部分示例

1、all-- 环境描述
(root@localhost) [sakila]> show variables like &#39;version&#39;;
+---------------+--------+
| Variable_name | Value  |
+---------------+--------+
| version       | 5.6.26 |
+---------------+--------+MySQL采取全表遍历的方式来返回数据行，等同于Oracle的full table scan
(root@localhost) [sakila]> explain select count(description) from film;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | film  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1000 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
2、index
MySQL采取索引全扫描的方式来返回数据行，等同于Oracle的full index scan
(root@localhost) [sakila]> explain select title from film \G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: film         
type: indexpossible_keys: NULL
          key: idx_title      
          key_len: 767          
          ref: NULL         
          rows: 1000        
          Extra: Using index1 row in set (0.00 sec)

3、  range
索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行，常见于between、<、>等的查询
等同于Oracle的index range scan
(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id>300 and customer_id<400\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: payment         
type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id          
key: idx_fk_customer_id      
key_len: 2          
ref: NULL         
rows: 2637        
Extra: Using where1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id in (200,300,400)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE        
  table: payment         
  type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id          
  key: idx_fk_customer_id      
  key_len: 2          
  ref: NULL         
  rows: 86        
  Extra: Using index condition1 row in set (0.00 sec)

4、ref
非唯一性索引扫描或者，返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找
(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id=305\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE        
  table: payment         
  type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id          
  key: idx_fk_customer_id      
  key_len: 2          
  ref: const         
  rows: 25        
  Extra: 1 row in set (0.00 sec)

idx_fk_customer_id为表payment上的外键索引，且存在多个不不唯一的值，如下查询
(root@localhost) [sakila]> select customer_id,count(*) from payment group by customer_id
    -> limit 2;
+-------------+----------+
| customer_id | count(*) |+-------------+----------+
|           1 |       32 ||           2 |       27 |
+-------------+----------+-- 下面是非唯一前缀索引使用ref的示例
(root@localhost) [sakila]> create index idx_fisrt_last_name on customer(first_name,last_name);
Query OK, 599 rows affected (0.09 sec)
Records: 599  Duplicates: 0  Warnings: 0(root@localhost) [sakila]> select first_name,count(*) from customer group by first_name 
    -> having count(*)>1 limit 2;
+------------+----------+| first_name | count(*) |
+------------+----------+| JAMIE      |        2 || JESSIE     |        2 |
+------------+----------+2 rows in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select first_name from customer where first_name=&#39;JESSIE&#39;\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: customer         
type: refpossible_keys: idx_fisrt_last_name          
key: idx_fisrt_last_name      
key_len: 137          
ref: const         
rows: 2        
Extra: Using where; Using index1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> alter table customer drop index idx_fisrt_last_name;
Query OK, 599 rows affected (0.03 sec)
Records: 599  Duplicates: 0  Warnings: 0--下面演示出现在join是ref的示例
(root@localhost) [sakila]> explain select b.*,a.* from payment a inner join    
-> customer b on a.customer_id=b.customer_id\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: 
SIMPLE        
table: b         
type: ALLpossible_keys: PRIMARY
          key: NULL
      key_len: NULL          
      ref: NULL         
      rows: 599        
      Extra: NULL
      *************************** 2. row ***************************           
      id: 1  
      select_type: SIMPLE        
      table: a         
      type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id          
      key: idx_fk_customer_id      
      key_len: 2          
      ref: sakila.b.customer_id         
      rows: 13        
      Extra: NULL2 rows in set (0.01 sec)

5、eq_ref
类似于ref，其差别在于使用的索引为唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录与之匹配。
多见于主键扫描或者索引唯一扫描。
(root@localhost) [sakila]> explain select * from film a join film_text b 
    -> on a.film_id=b.film_id;
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref              | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | b     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL          | 1000 | NULL   |
|  1 | SIMPLE      | a     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 2       | sakila.b.film_id |    1 | Using where |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
(root@localhost) [sakila]> explain select title from film where film_id=5;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | film  | const | PRIMARY       | PRIMARY | 2       | const |    1 | NULL  |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
6、const、system：
当MySQL对查询某部分进行优化，这个匹配的行的其他列值可以转换为一个常量来处理。
如将主键或者唯一索引置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
(root@localhost) [sakila]> create table t1(id int,ename varchar(20) unique);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

(root@localhost) [sakila]> insert into t1 values(1,&#39;robin&#39;),(2,&#39;jack&#39;),(3,&#39;henry&#39;);
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

(root@localhost) [sakila]> explain select * from (select * from t1 where ename=&#39;robin&#39;)x;
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+|  
1 | PRIMARY     | <derived2> | system | NULL          | NULL  | NULL    | NULL  |    1 | NULL  ||  
2 | DERIVED     | t1         | const  | ename         | ename | 2
3      | const |    1 | NULL  |
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

7、type=NULL
MySQL不用访问表或者索引就可以直接得到结果
(root@localhost) [sakila]> explain select sysdate();
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra          |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL | No tables used |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
登录后复制

以上就是mysql explain type连接类型示例的内容，更多相关内容请关注PHP中文网（www.php.cn）！

本站声明
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序，用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

显示更多

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么（黄色晶体）
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
刺客信条阴影：贝壳谜语解决方案
2 周前 By DDD
R.E.P.O.如果您听不到任何人，如何修复音频
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25：如何解锁Myrise中的所有内容
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
显示更多

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版，非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

显示更多

热门话题

gmail邮箱登陆入口在哪里
7513
15
CakePHP 教程
1378
52
steam的账户名称是什么格式
78
11
win11激活密钥永久
53
19
NYT连接提示和答案
19
64
显示更多
Related knowledge
MySQL：初学者的数据管理易用性 MySQL：初学者的数据管理易用性 Apr 09, 2025 am 12:07 AM

MySQL适合初学者使用，因为它安装简单、功能强大且易于管理数据。1.安装和配置简单，适用于多种操作系统。2.支持基本操作如创建数据库和表、插入、查询、更新和删除数据。3.提供高级功能如JOIN操作和子查询。4.可以通过索引、查询优化和分表分区来提升性能。5.支持备份、恢复和安全措施，确保数据的安全和一致性。

mysql：简单的概念，用于轻松学习 mysql：简单的概念，用于轻松学习 Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1）创建数据库和表：使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2）基本操作：INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3）高级操作：JOIN、子查询和事务处理。4）调试技巧：检查语法、数据类型和权限。5）优化建议：使用索引、避免SELECT*和使用事务。

phpmyadmin怎么打开 phpmyadmin怎么打开 Apr 10, 2025 pm 10:51 PM

可以通过以下步骤打开 phpMyAdmin：1. 登录网站控制面板；2. 找到并点击 phpMyAdmin 图标；3. 输入 MySQL 凭据；4. 点击 "登录"。

navicat premium怎么创建 navicat premium怎么创建 Apr 09, 2025 am 07:09 AM

使用 Navicat Premium 创建数据库：连接到数据库服务器并输入连接参数。右键单击服务器并选择“创建数据库”。输入新数据库的名称和指定字符集和排序规则。连接到新数据库并在“对象浏览器”中创建表。右键单击表并选择“插入数据”来插入数据。

MySQL和SQL：开发人员的基本技能 MySQL和SQL：开发人员的基本技能 Apr 10, 2025 am 09:30 AM

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统，SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎，SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询，如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题，可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。

navicat怎么新建连接mysql navicat怎么新建连接mysql Apr 09, 2025 am 07:21 AM

可在 Navicat 中通过以下步骤新建 MySQL 连接：打开应用程序并选择“新建连接”（Ctrl N）。选择“MySQL”作为连接类型。输入主机名/IP 地址、端口、用户名和密码。（可选）配置高级选项。保存连接并输入连接名称。

SQL删除行后如何恢复数据 SQL删除行后如何恢复数据 Apr 09, 2025 pm 12:21 PM

直接从数据库中恢复被删除的行通常是不可能的，除非有备份或事务回滚机制。关键点：事务回滚：在事务未提交前执行ROLLBACK可恢复数据。备份：定期备份数据库可用于快速恢复数据。数据库快照：可创建数据库只读副本，在数据误删后恢复数据。慎用DELETE语句：仔细检查条件，避免误删数据。使用WHERE子句：明确指定要删除的数据。使用测试环境：在执行DELETE操作前进行测试。

redis怎么使用单线程 redis怎么使用单线程 Apr 10, 2025 pm 07:12 PM

Redis 使用单线程架构，以提供高性能、简单性和一致性。它利用 I/O 多路复用、事件循环、非阻塞 I/O 和共享内存来提高并发性，但同时存在并发性受限、单点故障和不适合写密集型工作负载的局限性。

See all articles