2024年07月23日
在迁移项目至另一台电脑后，使用git clone、npm install和npm run dev时遇到问题。尽管npm ls显示依赖版本一致，原电脑正常运行。解决方案包括删除node_modules和package-lock.json，重新运行，以及清除npm缓存。检查Git配置、本地环境、操作系统和Node.js版本是否一致。通过npm ci替代，清理全局缓存、更新npm版本，还可使用Yarn替代npm。检查npm源、Git配置、全局npm包是否一致，同时查看特定错误信息。确保项目配置文件一致，尝试在空白目录中重新克隆项目。若问题持续，深入研究具体错误信息和项目细节，检查两台电脑的其他配置差异。通过这些步骤逐一排查，有望解决项目在新电脑上运行时遇到的问题。
2024年07月23日
在这些年的工作之中，由于SQL问题导致的数据库故障层出不穷，而索引问题是SQL问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引，隐式转换。
1、无索引
当数据库中出现访问表的SQL无索引导致全表扫描，如果表的数据量很大，扫描大量的数据，应用请求变慢占用数据库连接，连接堆积很快达到数据库的最大连接数设置，新的应用请求将会被拒绝导致故障发生。
2024年07月23日
在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始，逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题，从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。
2024年07月23日
索引的目的在于提高查询效率，其功能可类比字典，通过该索引可以查询到我们想要查询的信息，因此，选择建立好的索引十分重要，以下是为Mysql优化选择最佳索引的方法步骤： 1. 首先列出查询中所有使用的表，并为查询中的每个子查询创建一个独立的列表。如果有一个包含 2 个 SELECT 子查询的 SELECT 查询，应该建立 3 个列表，每个列表包含引用在其中的表。在此过程结束时，就会在每个查询列表中为每个表添加一个列的列表。 2. 在任何索引中最左边的列应与查询相等比较匹配，可以添加多个列，只要所有列与常量进行比较相等即可。 3.选择一个列，这将是范围列，MySQL 在每个索引中只支持一个范围列，需使用范围运算符(<>, >, <, IN(), BETWEEN, LIKE)来查看所有的比较，并选择可以过滤最多行数的那个，将该列给该表添加为索引中的下一列。 4. 如果查询中不存在范围列，可以添加 GROUP BY 子句中的列。 5. 如果查询中不存在范围列，并且没有 GROUP BY 子句，则可以添加 ORDER BY 子句中的列。 6. 在某些情况下，创建一个独立的索引来保存 ORDER BY 子句的列是有意义的，因为 MySQL 有时会选择使用它。请注意，尽管如此，索引应该包含 ORDER BY 子句中的所有列，它们应该全部在 ORDER BY 子句中用相同的顺序(ASC / DESC)指定。这并不能保证数据库的优化器会选择这个索引而不是 WHERE 复合索引，但是值得一试。 7. 最后，从 SELECT 子句中添加相关的列，这可能允许 MySQL 使用索引作为覆盖索引。覆盖索引是包含过滤和查询子句中的所有列的索引。这样的索引允许数据库仅通过使用索引运行查询，而不需要访问表。在许多情况下，这种方法显然更快。 以上是Mysql优化选择最佳索引的方法，对于有这方面需求的人员来说，可以尝试一下，相信会有所收获！
2024年07月23日
在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢？当然不是的，两者完全不同。
2024年07月23日
来源：慕课网专栏《一线数据库工程师带你深入理解 MySQL》
地址：https://www.imooc.com/read/43
作者：马听老师
比如一本比较厚的书，我们需要找到对应的知识点，我们的习惯一般都是先看目录，根据目录去找到对应的知识点。试想一下，假如这本比较厚的书没有目录，我们就需要从前面到后面一页一页的找，直到找到对应的知识点，这个过程估计得耗费一段时间了。