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1 La valeur de la colonne type dans l'instruction EXPLAIN
Maison base de données tutoriel mysql mysql explique le type de type de connexion, exemple

mysql explique le type de type de connexion, exemple

Feb 13, 2017 am 10:57 AM
mysql


Pour obtenir le plan d'exécution MySQL, nous pouvons le visualiser via la méthode expliquer La méthode expliquer semble simple, mais elle contient en fait beaucoup de contenu, notamment le type in. le résultat de sortie. Comprendre ces différents types est très important pour notre optimisation SQL. Cet article décrit uniquement la colonne type dans les résultats de sortie explicatifs et donne sa démonstration.

Pour une description complète de la sortie explian, veuillez vous référer à : Description des informations de sortie MySQL EXPLAIN SQL

1 La valeur de la colonne type dans l'instruction EXPLAIN

type:
    连接类型
    system          表只有一行    const           表最多只有一行匹配,通用用于主键或者唯一索引比较时
    eq_ref          每次与之前的表合并行都只在该表读取一行,这是除了system,const之外最好的一种,
                    特点是使用=,而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引
    ref             如果每次只匹配少数行,那就是比较好的一种,使用=或<=>,可以是左覆盖索引或非主键或非唯一键
    fulltext        全文搜索
    ref_or_null     与ref类似,但包括NULL
    index_merge     表示出现了索引合并优化(包括交集,并集以及交集之间的并集),但不包括跨表和全文索引。
                    这个比较复杂,目前的理解是合并单表的范围索引扫描(如果成本估算比普通的range要更优的话)
    unique_subquery 在in子查询中,就是value in (select...)把形如“select unique_key_column”的子查询替换。
                    PS:所以不一定in子句中使用子查询就是低效的!
    index_subquery  同上,但把形如”select non_unique_key_column“的子查询替换
    range           常数值的范围    index           a.当查询是索引覆盖的,即所有数据均可从索引树获取的时候(Extra中有Using Index);
                    b.以索引顺序从索引中查找数据行的全表扫描(无 Using Index);
                    c.如果Extra中Using Index与Using Where同时出现的话,则是利用索引查找键值的意思;
                    d.如单独出现,则是用读索引来代替读行,但不用于查找
    all             全表扫描
2, exemple de partie de type de connexion

1、all-- 环境描述
(root@localhost) [sakila]> show variables like &#39;version&#39;;
+---------------+--------+
| Variable_name | Value  |
+---------------+--------+
| version       | 5.6.26 |
+---------------+--------+
MySQL采取全表遍历的方式来返回数据行,等同于Oracle的full table scan
(root@localhost) [sakila]> explain select count(description) from film;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | film  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1000 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
2、index
MySQL采取索引全扫描的方式来返回数据行,等同于Oracle的full index scan
(root@localhost) [sakila]> explain select title from film \G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: film         
type: indexpossible_keys: NULL
          key: idx_title      
          key_len: 767          
          ref: NULL         
          rows: 1000        
          Extra: Using index1 row in set (0.00 sec)

3、  range
索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、<、>等的查询
等同于Oracle的index range scan
(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id>300 and customer_id<400\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: payment         
type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id          
key: idx_fk_customer_id      
key_len: 2          
ref: NULL         
rows: 2637        
Extra: Using where1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id in (200,300,400)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE        
  table: payment         
  type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id          
  key: idx_fk_customer_id      
  key_len: 2          
  ref: NULL         
  rows: 86        
  Extra: Using index condition1 row in set (0.00 sec)

4、ref
非唯一性索引扫描或者,返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找
(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id=305\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE        
  table: payment         
  type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id          
  key: idx_fk_customer_id      
  key_len: 2          
  ref: const         
  rows: 25        
  Extra: 1 row in set (0.00 sec)

idx_fk_customer_id为表payment上的外键索引,且存在多个不不唯一的值,如下查询
(root@localhost) [sakila]> select customer_id,count(*) from payment group by customer_id
    -> limit 2;
+-------------+----------+
| customer_id | count(*) |+-------------+----------+
|           1 |       32 ||           2 |       27 |
+-------------+----------+-- 下面是非唯一前缀索引使用ref的示例
(root@localhost) [sakila]> create index idx_fisrt_last_name on customer(first_name,last_name);
Query OK, 599 rows affected (0.09 sec)
Records: 599  Duplicates: 0  Warnings: 0(root@localhost) [sakila]> select first_name,count(*) from customer group by first_name 
    -> having count(*)>1 limit 2;
+------------+----------+| first_name | count(*) |
+------------+----------+| JAMIE      |        2 || JESSIE     |        2 |
+------------+----------+2 rows in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select first_name from customer where first_name=&#39;JESSIE&#39;\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  select_type: SIMPLE        
table: customer         
type: refpossible_keys: idx_fisrt_last_name          
key: idx_fisrt_last_name      
key_len: 137          
ref: const         
rows: 2        
Extra: Using where; Using index1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> alter table customer drop index idx_fisrt_last_name;
Query OK, 599 rows affected (0.03 sec)
Records: 599  Duplicates: 0  Warnings: 0--下面演示出现在join是ref的示例
(root@localhost) [sakila]> explain select b.*,a.* from payment a inner join    -> customer b on a.customer_id=b.customer_id\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: b         
type: ALLpossible_keys: PRIMARY
          key: NULL
      key_len: NULL          
      ref: NULL         
      rows: 599        
      Extra: NULL
      *************************** 2. row ***************************           
      id: 1  
      select_type: SIMPLE        
      table: a         
      type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id          
      key: idx_fk_customer_id      
      key_len: 2          
      ref: sakila.b.customer_id         
      rows: 13        
      Extra: NULL2 rows in set (0.01 sec)

5、eq_ref
类似于ref,其差别在于使用的索引为唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录与之匹配。
多见于主键扫描或者索引唯一扫描。
(root@localhost) [sakila]> explain select * from film a join film_text b 
    -> on a.film_id=b.film_id;
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref         | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | b     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL    | 1000 | NULL    |
|  1 | SIMPLE      | a     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 2       | sakila.b.film_id |    1 | Using where |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
(root@localhost) [sakila]> explain select title from film where film_id=5;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+|  1 | SIMPLE      
| film  | const | PRIMAR   | PRIMARY | 2       | const |    1 | NULL  |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+6、const、system:
当MySQL对查询某部分进行优化,这个匹配的行的其他列值可以转换为一个常量来处理。
如将主键或者唯一索引置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量
(root@localhost) [sakila]> create table t1(id int,ename varchar(20) unique);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

(root@localhost) [sakila]> insert into t1 values(1,&#39;robin&#39;),(2,&#39;jack&#39;),(3,&#39;henry&#39;);
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

(root@localhost) [sakila]> explain select * from (select * from t1 where ename=&#39;robin&#39;)x;
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | system | NULL          | NULL  | NULL    | NULL  |    1 | NULL  |
|  2 | DERIVED     | t1         | const  | ename         | ename | 23      | const |    1 | NULL  |
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

7、type=NULL
MySQL不用访问表或者索引就可以直接得到结果
(root@localhost) [sakila]> explain select sysdate();+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra          |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL | No tables used |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
1 row in set (0.00 sec)


Pour obtenir le plan d'exécution MySQL, nous pouvons le visualiser via la méthode expliquer La méthode expliquer. semble simple, mais contient en réalité beaucoup de contenu, en particulier la colonne type dans le résultat de sortie. Comprendre ces différents types est très important pour notre optimisation SQL. Cet article décrit uniquement la colonne type dans les résultats de sortie explicatifs et donne sa démonstration.

Pour une description complète de la sortie explian, veuillez vous référer à : Description des informations de sortie MySQL EXPLAIN SQL

1 La valeur de la colonne type dans l'instruction EXPLAIN

<🎜. >

2, exemple de partie de type de connexion
type:
    连接类型
    system          表只有一行    const           表最多只有一行匹配,通用用于主键或者唯一索引比较时
    eq_ref          每次与之前的表合并行都只在该表读取一行,这是除了system,const之外最好的一种,
                    特点是使用=,而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引
    ref             如果每次只匹配少数行,那就是比较好的一种,使用=或<=>,可以是左覆盖索引或非主键或非唯一键
    fulltext        全文搜索
    ref_or_null     与ref类似,但包括NULL
    index_merge     表示出现了索引合并优化(包括交集,并集以及交集之间的并集),但不包括跨表和全文索引。
                    这个比较复杂,目前的理解是合并单表的范围索引扫描(如果成本估算比普通的range要更优的话)
    unique_subquery 在in子查询中,就是value in (select...)把形如“select unique_key_column”的子查询替换。
                    PS:所以不一定in子句中使用子查询就是低效的!
    index_subquery  同上,但把形如”select non_unique_key_column“的子查询替换
    range           常数值的范围    index           a.当查询是索引覆盖的,即所有数据均可从索引树获取的时候(Extra中有Using Index);
                    b.以索引顺序从索引中查找数据行的全表扫描(无 Using Index);
                    c.如果Extra中Using Index与Using Where同时出现的话,则是利用索引查找键值的意思;
                    d.如单独出现,则是用读索引来代替读行,但不用于查找
    all             全表扫描

Ce qui précède est le contenu de l'exemple de type de connexion de type d'explication mysql Pour plus de contenu connexe, veuillez faire attention au site Web chinois PHP (www.php. cn) !
1、all-- 环境描述
(root@localhost) [sakila]> show variables like &#39;version&#39;;
+---------------+--------+
| Variable_name | Value  |
+---------------+--------+
| version       | 5.6.26 |
+---------------+--------+MySQL采取全表遍历的方式来返回数据行,等同于Oracle的full table scan
(root@localhost) [sakila]> explain select count(description) from film;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | film  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1000 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
2、index
MySQL采取索引全扫描的方式来返回数据行,等同于Oracle的full index scan
(root@localhost) [sakila]> explain select title from film \G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: film         
type: indexpossible_keys: NULL
          key: idx_title      
          key_len: 767          
          ref: NULL         
          rows: 1000        
          Extra: Using index1 row in set (0.00 sec)

3、  range
索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、<、>等的查询
等同于Oracle的index range scan
(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id>300 and customer_id<400\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: payment         
type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id          
key: idx_fk_customer_id      
key_len: 2          
ref: NULL         
rows: 2637        
Extra: Using where1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id in (200,300,400)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE        
  table: payment         
  type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id          
  key: idx_fk_customer_id      
  key_len: 2          
  ref: NULL         
  rows: 86        
  Extra: Using index condition1 row in set (0.00 sec)

4、ref
非唯一性索引扫描或者,返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找
(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id=305\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE        
  table: payment         
  type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id          
  key: idx_fk_customer_id      
  key_len: 2          
  ref: const         
  rows: 25        
  Extra: 1 row in set (0.00 sec)

idx_fk_customer_id为表payment上的外键索引,且存在多个不不唯一的值,如下查询
(root@localhost) [sakila]> select customer_id,count(*) from payment group by customer_id
    -> limit 2;
+-------------+----------+
| customer_id | count(*) |+-------------+----------+
|           1 |       32 ||           2 |       27 |
+-------------+----------+-- 下面是非唯一前缀索引使用ref的示例
(root@localhost) [sakila]> create index idx_fisrt_last_name on customer(first_name,last_name);
Query OK, 599 rows affected (0.09 sec)
Records: 599  Duplicates: 0  Warnings: 0(root@localhost) [sakila]> select first_name,count(*) from customer group by first_name 
    -> having count(*)>1 limit 2;
+------------+----------+| first_name | count(*) |
+------------+----------+| JAMIE      |        2 || JESSIE     |        2 |
+------------+----------+2 rows in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select first_name from customer where first_name=&#39;JESSIE&#39;\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: SIMPLE        
table: customer         
type: refpossible_keys: idx_fisrt_last_name          
key: idx_fisrt_last_name      
key_len: 137          
ref: const         
rows: 2        
Extra: Using where; Using index1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> alter table customer drop index idx_fisrt_last_name;
Query OK, 599 rows affected (0.03 sec)
Records: 599  Duplicates: 0  Warnings: 0--下面演示出现在join是ref的示例
(root@localhost) [sakila]> explain select b.*,a.* from payment a inner join    
-> customer b on a.customer_id=b.customer_id\G
*************************** 1. row ***************************           
id: 1  
select_type: 
SIMPLE        
table: b         
type: ALLpossible_keys: PRIMARY
          key: NULL
      key_len: NULL          
      ref: NULL         
      rows: 599        
      Extra: NULL
      *************************** 2. row ***************************           
      id: 1  
      select_type: SIMPLE        
      table: a         
      type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id          
      key: idx_fk_customer_id      
      key_len: 2          
      ref: sakila.b.customer_id         
      rows: 13        
      Extra: NULL2 rows in set (0.01 sec)

5、eq_ref
类似于ref,其差别在于使用的索引为唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录与之匹配。
多见于主键扫描或者索引唯一扫描。
(root@localhost) [sakila]> explain select * from film a join film_text b 
    -> on a.film_id=b.film_id;
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref              | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | b     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL          | 1000 | NULL   |
|  1 | SIMPLE      | a     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 2       | sakila.b.film_id |    1 | Using where |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
(root@localhost) [sakila]> explain select title from film where film_id=5;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | film  | const | PRIMARY       | PRIMARY | 2       | const |    1 | NULL  |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
6、const、system:
当MySQL对查询某部分进行优化,这个匹配的行的其他列值可以转换为一个常量来处理。
如将主键或者唯一索引置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量
(root@localhost) [sakila]> create table t1(id int,ename varchar(20) unique);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

(root@localhost) [sakila]> insert into t1 values(1,&#39;robin&#39;),(2,&#39;jack&#39;),(3,&#39;henry&#39;);
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

(root@localhost) [sakila]> explain select * from (select * from t1 where ename=&#39;robin&#39;)x;
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+|  
1 | PRIMARY     | <derived2> | system | NULL          | NULL  | NULL    | NULL  |    1 | NULL  ||  
2 | DERIVED     | t1         | const  | ename         | ename | 2
3      | const |    1 | NULL  |
+----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

7、type=NULL
MySQL不用访问表或者索引就可以直接得到结果
(root@localhost) [sakila]> explain select sysdate();
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra          |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL | No tables used |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
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Sécuriser MySQL avec des privilèges au niveau de l'objet Sécuriser MySQL avec des privilèges au niveau de l'objet Jul 29, 2025 am 01:34 AM

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Meilleures pratiques pour gérer les grandes tables MySQL Meilleures pratiques pour gérer les grandes tables MySQL Aug 05, 2025 am 03:55 AM

Lorsque vous traitez avec de grandes tables, les performances MySQL et la maintenabilité sont confrontées à des défis, et il est nécessaire de commencer à partir de la conception structurelle, de l'optimisation des index, de la stratégie de sous-table de tableau, etc. 1. Concevoir raisonnablement les clés et les index primaires: il est recommandé d'utiliser des entiers auto-incrémentés comme clés principales pour réduire les scintillement de pages; Utiliser les index de superposition pour améliorer l'efficacité de la requête; Analyser régulièrement les journaux de requête lents et supprimer les index non valides. 2. Utilisation rationnelle des tables de partition: partition en fonction de la plage de temps et d'autres stratégies pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance, mais l'attention devrait être accordée aux problèmes de partitionnement et de coupe. 3. Envisagez de lire et d'écrire la séparation et la séparation des bibliothèques: la séparation de lecture et d'écriture atténue la pression sur la bibliothèque principale. La séparation de la bibliothèque et la séparation des tableaux conviennent aux scénarios avec une grande quantité de données. Il est recommandé d'utiliser des middleware et d'évaluer les problèmes de requête des transactions et des magasins croisés. La planification précoce et l'optimisation continue sont la clé.

Optimiser MySQL pour les systèmes de gestion de contenu (CMS) Optimiser MySQL pour les systèmes de gestion de contenu (CMS) Jul 28, 2025 am 03:19 AM

ToimproveMySQLperformanceforCMSplatformslikeWordPress,firstimplementacachinglayerusingpluginslikeRedisorMemcached,enableMySQLquerycaching(ifapplicable),andusepagecachingpluginstoservestaticfiles.Second,optimizeMySQLconfigurationbyincreasinginnodb_buf

Comment utiliser les contraintes de vérification pour appliquer les règles de données dans MySQL? Comment utiliser les contraintes de vérification pour appliquer les règles de données dans MySQL? Aug 06, 2025 pm 04:49 PM

MySQL prend en charge les contraintes de contrôle pour forcer l'intégrité du domaine, efficace à partir de la version 8.0.16; 1. Ajoutez des contraintes lors de la création d'un tableau: utilisez crééTable pour définir les conditions de contrôle, telles que l'âge ≥ 18, salaire> 0, valeurs limites du département; 2. Modifiez le tableau pour ajouter des contraintes: utilisez alterTableAddConstraint pour limiter les valeurs de champ, telles que le nom non vide; 3. Utiliser des conditions complexes: Prise en charge la logique et les expressions multi-colonnes, telles que la date de fin ≥ Date et l'état d'achèvement doivent avoir une date de fin; 4. Supprimer les contraintes: utilisez alterTabledRopConstraint pour spécifier le nom à supprimer; 5. Remarques: MySQL8.0.16, Innodb ou Myisam doit être cité

Comment dépanner les erreurs de connexion MySQL courantes? Comment dépanner les erreurs de connexion MySQL courantes? Aug 08, 2025 am 06:44 AM

Vérifiez si le service MySQL est en cours d'exécution, utilisez SudosystemctlStatusMysQL pour confirmer et démarrer; 2. Assurez-vous que Bind-Address est défini sur 0,0.0.0 pour permettre les connexions distantes et redémarrer le service; 3. Vérifiez si le port 3306 est ouvert, vérifiez et configurez les règles de pare-feu pour permettre le port; 4. Pour l'erreur "AccessEnedy", vous devez vérifier le nom d'utilisateur, le mot de passe et le nom d'hôte, puis vous connecter à MySQL et interroger la table MySQL.User pour confirmer les autorisations. Si nécessaire, créez ou mettez à jour l'utilisateur et autorisez-le, comme l'utilisation de «votre_user» @ «%»; 5. Si l'authentification est perdue à cause de Caching_Sha2_Password

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Les méthodes de base pour réaliser le suivi des liens sanguins de données MySQL incluent: 1. Utilisez le binlog pour enregistrer la source de changement de données, activer et analyser le binlog et tracer des actions commerciales spécifiques en combinaison avec le contexte de la couche d'application; 2. Injecter les liens de sang dans le processus ETL et enregistrer la relation de mappage entre la source et la cible lors de la synchronisation de l'outil; 3. Ajouter des commentaires et des balises de métadonnées aux données, expliquez la source de champ lors de la construction du tableau et connectez-vous au système de gestion des métadonnées pour former une carte visuelle; 4. Faites attention à la cohérence de la clé primaire, évitez une dépendance excessive à l'égard de l'analyse SQL, des changements de modèle de données de contrôle de version et vérifiez régulièrement les données de liens sanguins pour assurer le suivi précis et fiable des liens de sang.

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