使用SUM()函数结合GROUP BY子句可计算MySQL中按学生或课程等维度的总分，通过WHERE筛选原始数据、HAVING过滤聚合结果，并注意索引优化以提升性能。 要计算MySQL中的总分，最直接且核心的方法是...

处理SQL查询中的慢日志，本质上就是一场数据库性能的侦探游戏，它要求我们从海量的操作记录中，抽丝剥茧地找出那些拖慢系统响应的“元凶”。核心观点在于，慢日志是数据库自我诊断的宝贵工具，...

答案是将查询缓存与预计算结合，在保证数据准确性的前提下降低数据库负载、提升响应速度；查询缓存适用于读多写少、数据稳定的场景，通过存储结果避免重复计算，但需管理失效策略以防数据不一致...

减少SQL查询IO开销的核心是通过索引和分区技术降低数据扫描量。索引利用B-tree结构实现快速数据定位，避免全表扫描，覆盖索引可进一步避免回表操作；分区则通过分区剪枝机制，使查询仅扫描相关...

核心策略是通过索引和分区减少排序数据量。利用索引实现预排序，避免全表扫描；通过分区剪枝缩小查询范围，降低I/O与CPU开销；结合覆盖索引、分页优化及数据库参数调优，可显著提升大数据量下OR...

设计高效的mysql索引策略，核心是减少i/o和cpu消耗，必须基于查询模式和数据分布合理使用复合索引与覆盖索引，并通过explain持续优化；1. 理解b-tree索引的有序性，确保索引支持快速定位；2. 遵...

优化SQL的UPDATE操作需减少锁持有时间，核心是批量更新与索引优化。通过分批处理、JOIN或IN子句合并更新，减少事务开销；在WHERE和JOIN条件列建立索引，加速定位，缩短锁时，降低冲突。 优化SQL...

Canal和Debezium均通过解析MySQL的binlog实现数据同步。Canal是阿里开源的独立CDC工具，适用于轻量级、Java生态的实时同步场景；Debezium作为Kafka Connect连接器，深度集成Kafka，适合已使用Ka...

传统全量查询在数据量大时会“卡顿”，因为数据库需读取所有数据到内存并传输给应用服务器，消耗大量资源，导致性能急剧下降；2. 使用limit子句可解决此问题，仅返回当前页所需数据，减轻服务器...

答案：处理SQL重复数据需根据场景选择DISTINCT、GROUP BY或ROW_NUMBER()，并结合索引优化性能。DISTINCT适用于简单去重但大数据量下因排序开销大易成瓶颈；GROUP BY在需聚合时更高效；ROW_NUMBE...