MySQLDump est un outil commun pour effectuer des sauvegardes logiques des bases de données MySQL. Il génère des fichiers SQL contenant des instructions de création et d'insertion pour reconstruire la base de données. 1. Il ne sauvegarde pas le fichier d'origine, mais convertit la structure de la base de données et le contenu en commandes SQL portables; 2. Il convient aux petites bases de données ou à la récupération sélective et ne convient pas à la récupération rapide des données de niveau TB; 3. 4. Utilisez la commande MySQL pour importer pendant la récupération et peut désactiver les vérifications des clés étrangères pour améliorer la vitesse; 5. Il est recommandé de tester régulièrement la sauvegarde, d'utiliser la compression et de régler automatiquement.

Lors de la gestion des valeurs nuls dans MySQL, veuillez noter: 1. Lors de la conception du tableau, les champs clés sont définis sur Notnull et les champs facultatifs sont autorisés nuls; 2. ISNULL ou ISNOTNULL doit être utilisé avec = ou! =; 3. Les fonctions IFNULL ou Coalesce peuvent être utilisées pour remplacer les valeurs par défaut d'affichage; 4. Soyez prudent lorsque vous utilisez des valeurs nulles directement lors de l'insertion ou de la mise à jour, et faites attention aux méthodes de traitement de la source de données et du cadre ORM. NULL représente une valeur inconnue et n'égale aucune valeur, y compris lui-même. Par conséquent, soyez prudent lorsque vous interrogez, comptez et connectez les tables pour éviter les données manquantes ou les erreurs logiques. L'utilisation rationnelle des fonctions et des contraintes peut réduire efficacement les interférences causées par NULL.

Allumez les journaux de requête lente MySQL et analysez les problèmes de performances localisés. 1. Modifiez le fichier de configuration ou définissez dynamiquement Slow_Query_Log et Long_Query_time; 2. Le journal contient des champs clés tels que Query_time, Lock_time, ROWS_EXAMINE pour aider à juger les goulots d'étranglement de l'efficacité; 3. Utilisez les outils MySqlDumpSlow ou Pt-Query-digest pour analyser efficacement les journaux; 4. Les suggestions d'optimisation incluent l'ajout d'index, d'éviter la sélection *, le fractionnement des requêtes complexes, etc. Par exemple, l'ajout d'un index à user_id peut réduire considérablement le nombre de lignes numérisées et améliorer l'efficacité de la requête.

GroupBy est utilisé pour regrouper les données par champ et effectuer des opérations d'agrégation, et avoir une utilisation est utilisée pour filtrer les résultats après le regroupement. Par exemple, l'utilisation de groupByCustomer_ID peut calculer la quantité de consommation totale de chaque client; L'utilisation d'avoir peut filtrer les clients avec une consommation totale de plus de 1 000. Les champs non agrégés après sélection doivent appara?tre dans GroupBY, et avoir peut être filtré conditionnellement à l'aide d'un alias ou d'expressions d'origine. Les techniques courantes incluent le comptage du nombre de chaque groupe, le regroupement de plusieurs champs et le filtrage avec plusieurs conditions.

Les transactions MySQL et les mécanismes de verrouillage sont essentielles pour le contr?le et le réglage des performances simultanés. 1. Lorsque vous utilisez des transactions, assurez-vous d'exciter explicitement et de maintenir les transactions à court pour éviter l'occupation des ressources et les ballonnements undolog en raison de longues transactions; 2. Les opérations de verrouillage incluent des verrous partagés et des verrous exclusifs, SELECT ... Forupdate Plus X Locks, SELECT ... LOCKINSHAREMODE plus les verrous S, les opérations d'écriture automatiquement et les index doivent être utilisés pour réduire la granularité des verrous; 3. Le niveau d'isolement est lisible de manière répétitive par défaut, adapté à la plupart des scénarios et les modifications devraient être prudentes; 4. L'inspection de blocage peut analyser les détails de la dernière impasse via la commande showEngineInNodbStatus, et les méthodes d'optimisation incluent l'ordre d'exécution unifié, augmentent les index et introduisent des systèmes de file d'attente.

La pagination MySQL est généralement mise en ?uvre en utilisant la limite et le décalage, mais ses performances sont médiocres sous un grand volume de données. 1. Limit contr?le le nombre de chaque page, le décalage contr?le la position de départ et la syntaxe est limitedoffsetm; 2. Les problèmes de performance sont causés par des enregistrements excessifs et la suppression des analyses de décalage, entra?nant une faible efficacité; 3. Les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation de la pagination du curseur, de l'accélération d'index et du chargement paresseux; 4. Le curseur Paging localise le point de départ de la page suivante à travers la valeur unique du dernier enregistrement de la page précédente, en évitant le décalage, ce qui convient à l'opération "page suivante", et ne convient pas aux sauts aléatoires.

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Lorsque vous rencontrez des problèmes de docker, vous devez d'abord localiser le problème, qui est des problèmes tels que la construction d'images, le fonctionnement du conteneur ou la configuration du réseau, puis suivre les étapes à vérifier. 1. Vérifiez le journal des conteneurs (dockerlogs ou docker-composelogs) pour obtenir des informations d'erreur; 2. Vérifiez l'état du conteneur (docker) et l'utilisation des ressources (dockerstats) pour déterminer s'il existe une exception en raison de problèmes de mémoire ou de port insuffisants; 3. Entrez l'intérieur du conteneur (dockerexec) pour vérifier le chemin, les autorisations et les dépendances; 4. Revoyez s'il existe des erreurs de configuration dans le dockerfile et composer des fichiers, tels que l'orthographe des variables d'environnement ou les problèmes de chemin de montage de volume, et recommandez à CleanBuild éviter la sécheresse du cache