没有找到合适的视频，后面有用到在研究一下
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2025-02-18
Redis发布订阅案例
Redis 实战windows 安装 redis在 github 中找到 redis 的版本发布页面，选择相应的版本。点击链接：https://github.com/tporadowski/redis找到右边的 release ，点击跳转后，选择合适的版本下载安装（如*.zip）。 在Redis的安装目录下打开cmd窗口 查看版本： 1redis-server --version 然后执行命令来启动服务： 1redis-server.exe redis.windows.conf 打开Redis客户端进行连接使用redis-cli.exe命令来打开Redis客户端： 12redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379#windows 本地默认连接的话，可直接使用 redis-cli.exe，后面可省略 java8 订阅模式（JavaSE）添加maven依赖 12345<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis<...
2026-09-03
SQL分组查询
基本语法123SELECT column1, column2, ...FROM table_nameORDER BY column1 [ASC | DESC], column2 [ASC | DESC], ...; group by 意思就是通过什么分组，就是把某个字段A相同的值分成一个组。但是分组之后，变成了一行，字段A大家都一样，其他字段可能都不一样，零零散散的。这个时候，就需要用到聚合函数，将这些零散的数据算出一个结果。 1234567-- 没分组：查出所有明细SELECT score FROM exam; -- 返回 100行-- 分组后：每个学生只占一行SELECT student_id, AVG(score) FROM exam GROUP BY student_id; -- 返回 10行（10个学生） 执行顺序有关group by的sql执行顺序是：FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT 需要注意的是： WHERE 在分组前执行，过滤的是原始行（里面可以用普通字段，不能用聚合函数）...
2025-09-29
Mysql 存储引擎
概述在文件系统中，Mysql 将每个数据库（也可以称为 schema）保存为数据目录下的一个子目录。创建表示，Mysql 会在数据库子目录下创建一个和表同名的 .frm 文件保存表的定义。因为 Mysql 使用文件系统的目录和文件来保存数据库和表的定义，大小写敏感性和具体平台密切相关。Windows 中大小写不敏感；类 Unix 中大小写敏感。不同的存储引擎保存数据和索引的方式是不同的，但表的定义则是在 Mysql 服务层统一处理的。 MySQL 的存储引擎采用了插件的形式，每个存储引擎都面向一种特定的数据库应用环境。同时开源的 MySQL 还允许开发人员设置自己的存储引擎。 存储引擎相关操作查看存储引擎命令123456789101112# 查看支持的存储引擎SHOW ENGINES;# 查看默认的存储引擎SHOW VARIABLES LIKE 'storage_engine';# 查看某表所使用的存储引擎SHOW CREATE TABLE `table_name`;# 查看某数据库中的某表所使用的存储引擎SHOW TABLE STATUS LIKE ...
2026-05-28
pgSql入门
初识PostgreSQLpgsql相比mysql而言，更加的标准和强大。对sql标准的支持度很高，在mysql中偷懒的写法在这里会报错；其次是pgsql的功能丰富，有很多扩展是按需加载的。像是ai需要使用的向量数据库，有现成的pgvecotr扩展可以直接使用就。 认识pgsqlPGvector 是一个为 PostgreSQL 设计的开源扩展，支持存储和检索机器学习生成的嵌入向量。它提供多种功能，让用户既能进行精确最近邻搜索，也能进行近似最近邻搜索。该扩展旨在与 PostgreSQL 的其他特性（包括索引和查询）无缝协作。 集成springboot在项目中添加 PgVectorStore 启动器依赖： 123456<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-pgvector</artifactId> <version>2.0.0-M7</...
2025-09-30
Mysql 面试
基础EXISTS 和 IN 有什么区别？ EXISTS - 先对外表进行循环查询，再将查询结果放入 EXISTS 的子查询中进行条件比较，确定外层查询数据是否保留； IN - 先查询内表，将内表的查询结果作为条件，提供给外表查询语句进行比较； 索引是个前提，其实选择与否还是要看表的大小。你可以将选择的标准理解为小表驱动大表。在这种方式下效率是最高的。 比如下面这样： 12SELECT * FROM A WHERE cc IN (SELECT cc FROM B)SELECT * FROM A WHERE EXISTS (SELECT cc FROM B WHERE B.cc=A.cc) 当 A 小于 B 时，用 EXISTS。因为 EXISTS 的实现，相当于外表循环，实现的逻辑类似于： 123for i in A for j in B if j.cc == i.cc then ... 当 B 小于 A 时用 IN，因为实现的逻辑类似于： 123for i in B for j in A if j.cc == i.cc then .....
2026-09-29
MongoDB基础与入门
基本概念 文档：mongo存储的数据本质上就是类似JSON格式的字符串，叫document。每个文档都有一个_id字段，也叫主键ID，和MySQL的主键一个意思。 集合：一个文档，类似于mysql的一行数据。当很多个document组合在一起就是集合（collection），MySQL这边叫做表。 使用场景： 嵌套关系多的情况，这种在MySQL里面就是一对多，需要几张表。但是mysql一个集合就完事儿了。 存储mongo的存储本质上就是在JSON的基础上做Base64编码存储，叫BSON编码。这些BSON文档会组成为一个集合存储在磁盘上，后缀名是wt。 wt文件里面也有分页，为了加快读取。其实和mysql的分页很相似，索引也是使用的B+Tree的变种索引，需要注意的是： mysql的B+Tree写入数据的时候，会有行锁； 但是mongo采用的是copy on write，就是复制一页出来改，不影响读。这个分页其实就是变种索引的“变”。 还有缓存相关的东西，可以提高热点数据的访问速度。还有类似mysql的Binlog的日志叫，写前日志 Journal。用于保护缓存中...
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