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mysql查询指定时间差的数据当处理大型表时，找出存在时间差的数据可能颇具挑战。如果没有便捷的开窗函数可用，可以使用以下方法：方法 1：使用临时变量set @tmp = '2000-1-1';select * from ( selec

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利用 mysql 的 find_in_set 函数查询字段包含指定值在 mysql 数据库中，当表字段包含以逗号分隔的多个值时，我们无法像模糊查询那样直接找到匹配指定值的记录。这时，find_in_set 函数可以帮助解决此问题。假设我们有

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MySQL中timestamp数据同步异常在一次数据同步任务中，用户从另一个服务器同步数据时遇到了问题。目标服务器中有一个"timestmp"类型字段，但在同步后却变成了"[B@5d1c8af1"这样的值。问题原因根据问题描述，该字段使用了

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MySQL表设置优化目前的博客系统表设计中，文章表和问答表共用一个收藏、评论和点赞表。由于存在不方便的情况，因此需要考虑是否要保留共享表。表设计规范当前的设计使用type字段来区分文章表和问答表。虽然这种方法可以实现区分不同类型的记录，但在

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MySQL 数据库常用基础命令对于需要管理和操作数据库的开发人员来说，了解 MySQL 的常用基础命令至关重要。本文将介绍一些最常见的 MySQL 创建表语句和功能型语句。创建表语句CREATE TABLE: 创建一个新的表。ALTER T

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百万数据量 mysql 模糊搜索提速在 mysql 中，当数据量达到百万级时，执行模糊查询可能会变得非常缓慢。本文提供的解决方案无需借助第三方中间件，即可在 512m 的 java 堆内存限制下显着提升模糊搜索的速度。 基于索引表的方案创建

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在 mybatis plus 中精准匹配纯数组和对象数组mybatis plus 是一款优秀的 orm 框架，但在匹配 json 数据时，其默认的 like 方法可能存在误匹配的情况，特别是当需要精准匹配纯数组或对象数组时。纯数组匹配对于纯

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如何优化 mysql 千万数据量的模糊搜索对于包含千万数据量的 mysql 数据库中模糊搜索的性能优化，一个简单的想法是创建类似下表的索引：索引表| 当前词 | 下一词 | 原记录主键 id ||---|---|---|| mysql |

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mysqli::real_connect()连接mysql数据库时出现(hy000/2002)错误使用laradock在本地连接mysql数据库时，你有可能遇到以下错误：mysqli::real_connect(): (hy000/2002

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精确匹配包含特定值的字段可以使用 mysql 的 find_in_set() 函数，以确定某个字段的值是否包含指定的子字符串。这对于查找包含逗号分隔值的字段特别有用，因为模糊查询无法准确匹配这些值。使用 find_in_set() 查询要使

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mybatis plus匹配纯数组与对象数组对于数据库中存储的json数组，使用like匹配会出现精准度问题。本文介绍了如何使用mysql 5.7.8及其之后的版本的原生json数据类型支持，通过json_contains来实现精准匹配。纯

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在 DISTINCT 查询中，如果不指定排序条件，排序结果可能因索引的使用而影响。在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，默认未指定排序条件时，排序将按照查询中使用的索引顺序。因此，当不使用索引时，排序将按照主键索引进行，即按省份 I

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如何用 mysql 查找包含特定值的字段？在 mysql 中，表中的某个字段值可能包含多种格式，例如空值、单一数字或以逗号分隔的数字字符串。假设我们有一个表名为 "my_table"，它的 "ids" 字段具有以下值：| ids || --

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解决百万条数据查询日期条件慢的问题问题描述：表中有 100 万条数据，需要查询其中 scantime 为当天的数据。但使用 date_format(scantime, '%y%m%d') 或者 between 运算符查询都很慢，分别耗时 1

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mybatis plus精准匹配纯数组和对象数组在 mybatis plus 中，匹配数组需要考虑数组的类型，分为纯数组和对象数组。纯数组纯数组是指元素类型为基本类型（如 int、float）的数组。对于纯数组，可以使用 like 方法进行

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mysql 长地址模糊查询匹配镇区在 mysql 中，通过模糊查询匹配长地址中的镇区时，可以使用 locate() 或 position() 函数。问题说明：给定如下表格：idtown1东镇2西镇3南镇4北镇需要从表中查询出与以下地址中匹配

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数据库同步中的 [b@5d1c8af1 值含义及其处理方法对于数据库同步任务中出现的 [b@5d1c8af1 形式的值，理解其含义至关重要。含义解析这种值一般出现在 mysql 数据库中，代表名为 "timestmp" 的字段数据类型为 t

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后端缓存与 Redis 应用在实际业务场景中，涉及到数据缓存时，Redis 作为一种高性能缓存工具，常被应用于提升系统性能和降低数据库负载。业务场景分析我们以一个简单博客系统为例。系统需要记录文章的点赞总数和用户是否点过赞。在采用 MySQ

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索引对 DISTINCT 排序的影响在不指定排序条件时，SQL 标准允许数据库系统根据底层存储引擎来决定排序顺序。在 MySQL 中，默认使用 InnoDB 存储引擎，其采用 B+ 树结构索引。不指定排序字段时，InnoDB 会基于查询所用

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后端与 python 爬虫可以通过以下方式交互：restful api：提供端点读取或写入数据，控制爬虫操作和配置。消息队列：传递数据，爬虫发布数据，后端消费处理数据。数据库：持久存储数据，爬虫写入，后端检索处理数据。websocket：双