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MySQL的EXPLAIN工具是SQL性能优化的关键，它能显示查询的执行计划而不实际执行SQL。该工具通过分析id、select_type、type等列信息，帮助开发者识别查询效率问题。重点包括：type列反映访问类型，应至少达到range级别；联合索引遵循最左前缀原则；避免在索引列上使用函数或计算；范围查询会导致右边列索引失效；LIKE以通配符开头会索引失效。MySQL 8.0优化器行为有所变化
不是一种索引，是一种查询方式，查询的结果字段在索引树都包含；2.
本文讲解了MySQL 索引与 SQL 优化，详解 B + 树原理、索引分类与语法，通过慢查询日志、explain等分析性能，拆解索引生效规则，提供插入、排序、分页等场景优化方案，解决数据库性能瓶颈。
文章阐述了GPU系统设计的五个层次：模型定义、并行化、运行时编排、编译与优化、硬件层面。核心观点是，GPU工程师不应一开始就专注于内核工程，而应先理解整个系统运作逻辑。不同层面有不同瓶颈，需从顶层开始，只在必要时深入底层。真正的行业缺口不是工具使用技能，而是系统设计能力，掌握这种能力才能有效解决大模型训练和推理中的性能问题。
MySQL 是一款开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），基于SQL（结构化查询语言）实现数据管理，广泛应用于Web开发（如PHP+MySQL、Python+MySQL），特点是轻量、高效、跨平台、免费（社区版）。基础操作：掌握数据库/表的CRUD，重点是SELECT查询（条件、分组、连接、子查询）。核心特性：事务（ACID）保证数据一致性，索引（合理创建+避免失效）提升查询性能，约束保证数据完
Every.to团队发现了一个反直觉的现象：当AI能在几分钟内生成完整功能时，开发速度并没有提升10倍。问题出在哪？有效性 = (行业知识) × (决策捕捉) × (经验应用)当AI Coding的代码速度接近即时或瞬间完成时，瓶颈转移到反馈质量和迭代频率验证正确吗？提取出经验了吗？理论上AI让开发快100倍，实际只有3-7倍。为什么？因为瓶颈不在"写代码"，在"验证+学习"。这就是为什么Kier
这将安装 MySQL 服务器的软件包 (mysql-community-server)，以及运行服务器所需的组件软件包，包括客户端软件包 (mysql-community-client)、客户端和服务器的通用错误消息和字符集 (mysql-community-common) 以及共享客户端库 (mysql-community-libs)。要从除最新 LTS 系列之外的特定系列安装最新发行版，请在运
【2026最新】基于Java+SpringBoo+Vue+MySQL的高校体育场馆预约系统，个性化推荐算法，数据可视化统计，场馆预约，订单评价，点赞收藏，个人中心等
InnoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，此时就会升级为表锁。行级锁是操作锁住对应的行数据，锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，分为行锁、间隙锁、临键锁。表级锁是操作锁住整张表，锁定粒度大，发生锁冲突的概率高，分为表锁、元数据锁，意向锁。行级锁
你想了解在Python操作MySQL时如何进行事务处理，我会先解释事务的核心概念，再通过具体代码示例展示完整的事务操作流程，让你清楚掌握事务的开启、提交、回滚等关键操作。
本文介绍了一个全栈项目实践，通过Python脚本从iCloud获取Apple设备信息（如电量、状态等），存储到MySQL数据库，并使用Node.js+Koa2构建RESTful API服务。项目提供了美观的Web监控大屏，支持实时展示多设备状态、历史记录查询和设备统计功能。技术栈涵盖Python(pyicloud)、Node.js、MySQL和前端技术(HTML5/Tailwind CSS)。系统
Flexus云服务器X实例是华为云推出的一款高性能、可扩展的虚拟服务器解决方案，专为满足企业和个人用户对高可靠性、灵活性和强大计算能力的需求而设计。该实例不仅具备卓越的硬件性能，还深度集成了对MySQL等数据库的优化支持，为用户提供了卓越的数据库应用体验。Flexus云服务器X实例-华为云Flexus云服务器X实例（Flexus X）是柔性算力，六倍性能，旗舰体验，覆盖高科技、零售、金融、游戏等行
首先，Oracle公司借助AI算力的浪潮，让Oracle Cloud跟上了时代热点，这直接推动Oracle公司的股价大幅上扬，最高公司市值曾突破9000亿美元。斯克里文负责制定Oracle的开源战略，并直接管理Oracle的开源产品，他的离任为Oracle的开源策略带来了变革的机遇。Oracle公司创立于1977年，也已经48年。Oracle MySQL研发团队和HeatWave团队的规模相仿，各
所以上面这个表整体字段的默认编码是utf8mb4_0900_ai_ci不区分大小写，但是其中的name字段编码为utf8mb3_bin区分大小写。列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的 ,不管是Linux系统还是Windows系统下MySQL的列名都默认不区分大小写.属性的讲解，我们发现windows中的值为1不区分大小写，而且创建的表名在数据库中是以小写存储的。表2大小写敏感，所以只能查询
文章探讨学习AI大模型的前提条件，指出普通人无需从零开始造模型，而是学习使用现有模型。分析常见学习障碍：数学恐惧、代码过敏、耐心缺失和硬件不足，并提供差异化学习路径：大学生应打好数学编程基础，积累实战经验；在职人士需认清现实，根据自身背景选择合适切入点，将AI技术与现有工作结合。
这些案例展示了如何通过不同优化策略提升MySQL查询性能，特别是在处理子查询时。创建合适的索引：经常用于WHERE和JOIN的字段应建立索引，避免在低选择性的字段上建立索引（如性别字段）。避免索引失效的情况：使用函数计算的字段不会使用索引，如应优化为。组合索引的最左前缀法则：确保查询条件从组合索引的最左列开始。使用EXPLAIN分析查询执行计划：通过EXPLAIN关键字可以帮助我们了解查询的执行计
本文系统介绍了MySQL数据库的基础知识，主要包括：数据库核心概念（DB、DBMS、SQL）；关系型数据库模型及表结构设计；SQL语言分类及语法特点；DDL（数据库/表操作）、DML（增删改）、DQL（复杂查询）等核心语句；数据类型、约束条件和多表查询（内外连接/子查询）；事务特性（ACID）及隔离级别。通过具体SQL示例演示了从数据库创建到复杂查询的全流程操作，为MySQL初学者构建了清晰的知识
本文深入剖析MySQL锁机制与死锁问题，指出90%线上事故源于锁顺序不一致。重点分析三种锁类型：行锁（InnoDB核心机制）、间隙锁（解决幻读）、临界区锁（性能杀手），通过真实案例展示死锁产生链路。
是查询语句现在二级索引的叶子节点处找到id值,然后拿着这个id值去聚集索引里面查询这个行数据就叫回表查询联合索引（也叫复合索引）是数据库中基于多个字段组合创建的索引，而非单一字段。它可以理解为把多个字段的值按顺序拼接后生成的索引结构，用于加速多字段组合条件的查询。子查询中，id是主键（默认会有主键索引），而查询字段只有id，此时主键索引就是覆盖索引（因为索引本身包含了查询所需的所有字段）。下节课讲
本文深入分析了MySQL事务与Spring事务的机制差异与协同工作方式。
本文全面解析MySQL事务机制，首先介绍事务的四大ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）及其在电商场景中的应用示例。随后详细讲解MySQL的显式/隐式事务控制方式、四种隔离级别（从READ UNCOMMITTED到SERIALIZABLE）及其可能引发的脏读、不可重复读和幻读问题。重点剖析InnoDB锁机制，包括共享锁/排它锁、表锁/行锁的区别，以及行锁基于索引的工作原理和Next-Key
本文详细介绍了MySQL主从复制的搭建与配置方法。主要内容包括：1) 主从复制原理（基于binlog日志和IO/SQL线程）；2) 环境准备要求（CentOS7+MySQL5.7）；3) 分步骤配置指南（主库开启binlog、创建复制账号，从库配置server-id等）；4) 同步验证方法；5) 常见问题解决方案；6) 生产环境优化建议（半同步复制配置）。文章提供了可直接复制的命令和详细的避坑指南
MySQL架构设计的核心在于分层解耦与安全闭环。其三层架构包括：连接层管理资源隔离，Server层处理SQL逻辑（解析器/优化器/执行器），存储引擎层实现数据持久化（InnoDB/MyISAM）。关键安全机制依赖redolog（物理日志保障崩溃恢复）和binlog（逻辑日志实现主从同步）的协同工作。
MySQL必备基础
本文深入解析MySQL索引失效的核心原因与优化策略。文章首先阐明索引失效本质是未理解B+树的物理存储逻辑，而非语法错误。通过对比B树和哈希表，指出B+树在范围查询和IO效率上的优势。重点剖析联合索引的"最左前缀"原则，列举三种常见失效场景（LIKE模糊查询、隐式类型转换、OR条件）。最后提出优化建议：使用覆盖索引避免回表、按区分度排序索引列、控制索引数量。全文强调索引设计应基于
可以将批量删除逻辑封装成存储过程，利用存储过程自动控制批量删除过程。方法适用场景优点缺点LIMIT分批删除需要简单分批删除逻辑简单，减少锁表时间需循环操作主键范围分批删除有连续主键的表高效，无偏移开销需手动指定范围自定义批量删除存储过程小批量删除自动化操作需要数据库支持存储过程临时表替换删除数据量非常大避免锁表，减少日志开销需要额外磁盘空间根据不同的业务场景和需求，选择合适的批量删除方式可以提高
本文深入解析了MySQL与Model Context Protocol（MCP）的集成方案，展示了从环境构建到AI驱动数据交互的全流程。2026年，MCP已成为连接大语言模型与外部数据源的标准协议，MySQL通过MCP集成可无缝支持自然语言到SQL的智能交互。文章详细介绍了MCP Server搭建（开源方案与Google Toolbox）、Spring AI Alibaba客户端配置，以及NL2S
MindSpore跑wizardcoder模型，dp:mp:pp=1:2:4，num_layer=16时可以跑通，但是当设置num_layer=20时出现如下报错。硬件环境(Ascend/GPU/CPU): Ascend。因此在多机并行时，只能采用离线切分的方法。执行模式（PyNative/ Graph）: 不限。MindSpore版本: 2.2。
替换SQL中的InnoDB引擎为MyISAM（适用于小型数据库）麒麟OS（KylinOS V10 ARM64版）：官方源可能无ARM版，需手动编译或使用麒麟仓库。：将x86平台的SQL文件迁移至ARM64环境。环境准备（ARM64+KylinOS简介）Docker及Nginx容器化部署。4GB以上内存，50GB存储。MySQL数据库安装与配置。飞腾/鲲鹏ARM架构处理器。数据迁移与小工具开发案例。
接着介绍 Atlas 300V Pro，V 就是 video 的缩写，是一张视频解析卡，它与 300I pro 显著的区别就是显存容量大，为48GB，大的显存可以在一定范围内提高系统的运行速度，能够处理的分辨率也越高，所以显存容量大了，其分辨率也越好，能够处理视频的路数也越多，Atlas 300V Pro 就是专门为 大容量、多路数视频解析场景而生的，这种场景在安防领域十分常见。全新一代的 Atl
下面是手册和提交截图，做题命令在上一篇文章，实验操作部分。
MySQL索引的核心是B+树数据结构，通过有序存储减少磁盘I/O，提升查询效率。InnoDB采用聚集索引，数据直接存储在叶子节点，而MyISAM使用非聚集索引，数据与索引分离。索引使用需遵循最左前缀原则，避免函数操作、类型转换等导致失效的场景。覆盖索引可减少回表查询，EXPLAIN命令能分析执行计划。索引设计要权衡读写开销，优先选择高选择性列。常见索引类型包括主键、唯一、普通、组合索引等，各有适用
rpc找不到之解决办法，网上给的都是下载安装依赖libtirpc-dev，但其实问题可能出在文件位置不对
基本介绍 || 快速入门 || 张量 Tensor || 数据集 Dataset || 数据变换 Transforms || 网络构建 || 函数式自动微分 || 模型训练 || 保存与加载 || 使用静态图加速张量（Tensor）是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 nnn 维空间内，有 n
由于不同 NUMA 节点之间的内存访问延迟可能相差 3～5 倍，如果数据库线程跨节点访问，会导致性能波动、吞吐下降。BoostKit 面向 MySQL、MariaDB、PostgreSQL 等主流关系型数据库，通过软硬件协同优化，实现极致性能。BoostKit 数据库优化套件针对 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 等主流关系型数据库进行深度优化，通过软硬协同实现极致性能。随着多核、
1 安装Porting-advisor使用以下命令下载安装完成后，登录porting-advisor，并设置初始密码。2 检查实验所需代码使用cp命令将解压后的文件2048下的文件拷贝到/opt/portadv/portadmin/sourcecode/目录下。
从芯片（鲲鹏）到操作系统（KylinOS），从数据库到运行时环境，中国技术栈已具备完整的生产力支撑能力！# 指定ARM架构镜像标签docker pull --platform linux/arm64 redis:6-alpine。docker run --rm arm64v8/alpine uname -m# 应输出 aarch64。# 安装基础编译库sudo apt install kylin-
摘要： 本文详细介绍了在ARM64架构服务器上使用Docker部署MySQL 8的完整流程。首先对比了ARM64与AMD64架构差异，强调镜像选择的重要性。然后提供了Docker离线安装方案，包括文件传输、安装步骤和MySQL镜像导入方法。接着讲解了MySQL容器的基本部署命令、自定义配置文件设置以及容器管理技巧。最后涵盖MySQL远程访问权限配置等实用操作。文章特别针对ARM64环境提供适配方案
原因示例解决方案对索引列做函数改成范围查询隐式类型转换WHERE phone=138xxx(数字)类型匹配LIKE %开头改前缀或用ESOR部分无索引都加索引或UNION最左前缀联合索引(a,b,c)查WHERE b=1调整索引或查询范围查询后的列调整索引顺序记住：写完SQL先EXPLAIN，养成习惯。
随着云计算的迅猛发展，企业对计算资源的需求不断增加，特别是在处理海量数据和支持高并发业务的场景中，选择一款高性能、稳定的云服务器成为了关键。华为云在近期的华为云828 B2B企业节活动中推出的Flexus X实例，凭借其弹性算力和出色的性能表现，迅速成为业界焦点。本文将分享开发者和运维人员在Flexus X实例上通过源码搭建MySQL服务的实际体验，并探讨其性能优势。在大规模数据处理和复杂查询的场
官方解释：Flexus 云服务器 X 实例是新一代面向中小企业和开发者打造的柔性算力云服务器，可智能感知业务负载，适用于电商直播、企业建站、开发测试环境、游戏服务器、音视频服务等中低负载场景。相较于 Flexus 应用服务器 L 实例，Flexus 云服务器 X 实例的优势包含：提供丰富的公共镜像、可灵活自定义 vCPU 内存配比、智能感知业务动态升降配，负载范围更高等。
在日常运维和开发过程中，MySQL数据库的稳定运行至关重要。然而，MySQL有时会因为配置文件错误或环境问题而启动失败。本文将以 MySQL 启动失败的案例为例，详细介绍如何通过查看日志文件，定位问题并解决 MySQL 启动异常。通过上述步骤，我们成功解决了 MySQL 启动失败的问题。首先，查看 MySQL 的错误日志文件，找到具体的错误信息。通过错误提示，确定配置文件中的问题所在。修改或注释掉
本文介绍了一个基于Agent2Agent架构的智能旅行助手系统，该系统整合了天气查询、票务查询与预订、景点推荐等功能。系统采用模块化设计，包括数据获取、数据库管理、MCP工具开发和Agent服务实现等核心模块。天气数据通过和风API获取并存储到MySQL数据库，票务信息则直接查询数据库。系统通过意图识别Agent分析用户查询，并路由到相应的专业Agent处理任务。各Agent使用LLM+Promp
规划模式让AI Agent学会"先规划后执行"，通过任务分解和动态调整将复杂目标拆解为可执行步骤。适用于复杂任务自动化、研究信息整合等场景，可与提示链、反思等模式结合使用，显著提升自主能力和适应性，但会增加延迟和成本。CrewAI和Deep Research API提供了具体实现。
title: 用尽每一寸GPU，阿里云cGPU容器技术白皮书重磅发布tags: 流弊技能keywords: NVIDIA vGPU，NVIDIA MPS，cGPU，阿里云存储, 阿里云description: 用尽每一寸GPU，阿里云cGPU容器技术白皮书重磅发布原文出自我的博客：胡汉三的博客背景云原生已经成为业内云服务的一个趋势。在云原生上支持异构计算，这个功能在标准的Docker上已经可以很好
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