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MySQL执行计划的filtered值是数据库优化关键指标,它表示预估查询条件过滤数据的百分比。在面试大厂数据库岗位时,filtered值常被考察,高值(90%+)代表索引高效,低值(10%以下)则需优化。通过explain分析filtered可发现慢查询问题,如模糊匹配导致低效时可改用精确查询或复合索引。实际优化案例中,调整索引可使filtered从30%提升至85%,显著提高性能。filtered值需结合rows列分析,数据倾斜或统计信息过期会影响其准确性,建议定期analyze table更新统计。掌握filtered原理能有效提升SQL优化能力,是Java开发者面试数据库优化的必备知识点。
MySQL执行计划缓存是数据库性能优化的关键机制,它通过缓存SQL查询的执行计划来避免重复解析,显著提升查询效率。在高并发场景下,合理配置query_cache_size参数和监控缓存命中率至关重要。本文深入解析执行计划缓存的工作原理、优化策略及常见面试问题,帮助开发者掌握调优技巧。通过实际案例演示如何排查缓存问题,并推荐使用EXPLAIN分析执行计划。访问面试鸭返利网获取更多数据库优化资源,购买会员还可享受25元返利优惠,助力你的技术面试准备。
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