>[info] MySQL 開發規范
### **一、數據庫命令規范**
* 所有數據庫對象名稱必須使用小寫字母并用下劃線分割
* 所有數據庫對象名稱禁止使用mysql保留關鍵字(如果表名中包含關鍵字查詢時,需要將其用單引號括起來)
* 數據庫對象的命名要能做到見名識意,并且最后不要超過32個字符
* 臨時庫表必須以tmp\_為前綴并以日期為后綴,備份表必須以bak\_為前綴并以日期(時間戳)為后綴
* 所有存儲相同數據的列名和列類型必須一致(一般作為關聯列,如果查詢時關聯列類型不一致會自動進行數據類型隱式轉換,會造成列上的索 引失效,導致查詢效率降低)
*****
### **二、數據庫基本設計規范**
**1、所有表必須使用Innodb存儲引擎**
沒有特殊要求(即Innodb無法滿足的功能如:列存儲,存儲空間數據等)的情況下,所有表必須使用Innodb存儲引擎(mysql5.5之前默認使用Myisam,5.6以后默認的為Innodb)Innodb 支持事務,支持行級鎖,更好的恢復性,高并發下性能更好
**2、數據庫和表的字符集統一使用UTF8**
兼容性更好,統一字符集可以避免由于字符集轉換產生的亂碼,不同的字符集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效
**3、所有表和字段都需要添加注釋**
使用comment從句添加表和列的備注 從一開始就進行數據字典的維護
**4、盡量控制單表數據量的大小,建議控制在500萬以內**
500萬并不是MySQL數據庫的限制,過大會造成修改表結構,備份,恢復都會有很大的問題
可以用歷史數據歸檔(應用于日志數據),分庫分表(應用于業務數據)等手段來控制數據量大小
**5、謹慎使用MySQL分區表**
分區表在物理上表現為多個文件,在邏輯上表現為一個表 謹慎選擇分區鍵,跨分區查詢效率可能更低 建議采用物理分表的方式管理大數據
**6、盡量做到冷熱數據分離,減小表的寬度**
MySQL限制每個表最多存儲4096列,并且每一行數據的大小不能超過65535字節 減少磁盤IO,保證熱數據的內存緩存命中率(表越寬,把表裝載進內存緩沖池時所占用的內存也就越大,也會消耗更多的IO)更有效的利用緩存,避免讀入無用的冷數據 經常一起使用的列放到一個表中(避免更多的關聯操作)
**7、禁止在表中建立預留字段**
預留字段的命名很難做到見名識義 預留字段無法確認存儲的數據類型,所以無法選擇合適的類型 對預留字段類型的修改,會對表進行鎖定
**8、禁止在數據庫中存儲圖片,文件等大的二進制數據**
通常文件很大,會短時間內造成數據量快速增長,數據庫進行數據庫讀取時,通常會進行大量的隨機IO操作,文件很大時,IO操作很耗時 通常存儲于文件服務器,數據庫只存儲文件地址信息
**9、禁止在線上做數據庫壓力測試**
在線上沒有實際運行情況下,可以壓力測試,方可知道數據庫的承受壓力,如果在運行期間,就不要壓力測試,很容易造成用戶不能訪問數據庫報錯。
*****
### **三、數據庫字段設計規范**
**1、優先選擇符合存儲需要的最小的數據類型**
**· 原因:**
列的字段越大,建立索引時所需要的空間也就越大,這樣一頁中所能存儲的索引節點的數量也就越少也越少,在遍歷時所需要的IO次數也就越多, 索引的性能也就越差。
**· 方法:**
1. 將字符串轉換成數字類型存儲,如:將IP地址轉換成整形數據。
mysql提供了兩個方法來處理ip地址。
插入數據前,先用inet\_aton把ip地址轉為整型,可以節省空間。顯示數據時,使用inet_ntoa把整型的ip地址轉為地址顯示即可。
2. 對于非負型的數據(如自增ID、整型IP)來說,要優先使用無符號整型來存儲,因為:無符號相對于有符號可以多出一倍的存儲空間。
VARCHAR(N)中的N代表的是字符數,而不是字節數
使用UTF8存儲255個漢字 Varchar(255)=765個字節。過大的長度會消耗更多的內存
**2、避免使用TEXT、BLOB數據類型,最常見的TEXT類型可以存儲64k的數據**
**·**?建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴展表中
Mysql內存臨時表不支持TEXT、BLOB這樣的大數據類型,如果查詢中包含這樣的數據,在排序等操作時,就不能使用內存臨時表,必須使用磁盤臨時表進行。
而且對于這種數據,Mysql還是要進行二次查詢,會使sql性能變得很差,但是不是說一定不能使用這樣的數據類型。
如果一定要使用,建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴展表中,查詢時一定不要使用select * 而只需要取出必要的列,不需要TEXT列的數據時不要對該列進行查詢。
**·**?TEXT或BLOB類型只能使用前綴索引
因為MySQL對索引字段長度是有限制的,所以TEXT類型只能使用前綴索引,并且TEXT列上是不能有默認值的。
**3、避免使用ENUM類型**
* 修改ENUM值需要使用ALTER語句
* ENUM類型的ORDER BY操作效率低,需要額外操作
* 禁止使用數值作為ENUM的枚舉值
**4、盡可能把所有列定義為NOT NULL**
* 索引NULL列需要額外的空間來保存,所以要占用更多的空間;
* 進行比較和計算時要對NULL值做特別的處理
**5、使用TIMESTAMP(4個字節)或DATETIME類型(8個字節)存儲時間**
TIMESTAMP 存儲的時間范圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。
TIMESTAMP 占用4字節和INT相同,但比INT可讀性高
超出TIMESTAMP取值范圍的使用DATETIME類型存儲。
經常會有人用字符串存儲日期型的數據(不正確的做法):
* 缺點1:無法用日期函數進行計算和比較
* 缺點2:用字符串存儲日期要占用更多的空間
**6、同財務相關的金額類數據必須使用decimal類型**
* 非精準浮點:float,double
* 精準浮點:decimal
Decimal類型為精準浮點數,在計算時不會丟失精度。占用空間由定義的寬度決定,每4個字節可以存儲9位數字,并且小數點要占用一個字節。可用于存儲比bigint更大的整型數據。
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### **四、索引設計規范**
**1、限制每張表上的索引數量,建議單張表索引不超過5個**
索引并不是越多越好!索引可以提高效率同樣可以降低效率。
索引可以增加查詢效率,但同樣也會降低插入和更新的效率,甚至有些情況下會降低查詢效率。
因為mysql優化器在選擇如何優化查詢時,會根據統一信息,對每一個可以用到的索引來進行評估,以生成出一個最好的執行計劃,如果同時有很多個索引都可以用于查詢,就會增加mysql優化器生成執行計劃的時間,同樣會降低查詢性能。
**2、禁止給表中的每一列都建立單獨的索引**
5.6版本之前,一個sql只能使用到一個表中的一個索引,5.6以后,雖然有了合并索引的優化方式,但是還是遠遠沒有使用一個聯合索引的查詢方式好
**3、每個Innodb表必須有個主鍵**
Innodb是一種索引組織表:數據的存儲的邏輯順序和索引的順序是相同的。
每個表都可以有多個索引,但是表的存儲順序只能有一種 Innodb是按照主鍵索引的順序來組織表的。
不要使用更新頻繁的列作為主鍵,不適用多列主鍵(相當于聯合索引) 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作為主鍵(無法保證數據的順序增長)。
主鍵建議使用自增ID值。
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### **五、常見索引列建議**
* 出現在SELECT、UPDATE、DELETE語句的WHERE從句中的列
* 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
* 并不要將符合1和2中的字段的列都建立一個索引,通常將1、2中的字段建立聯合索引效果更好
* 多表join的關聯列
*****
### **六、如何選擇索引列的順序**
建立索引的目的是:希望通過索引進行數據查找,減少隨機IO,增加查詢性能 ,索引能過濾出越少的數據,則從磁盤中讀入的數據也就越少。
* 區分度最高的放在聯合索引的最左側(區分度=列中不同值的數量/列的總行數);
* 盡量把字段長度小的列放在聯合索引的最左側(因為字段長度越小,一頁能存儲的數據量越大,IO性能也就越好);
* 使用最頻繁的列放到聯合索引的左側(這樣可以比較少的建立一些索引)。
*****
### **七、避免建立冗余索引和重復索引**
因為這樣會增加查詢優化器生成執行計劃的時間。
* **重復索引示例:** primary key(id)、index(id)、unique index(id)
* **冗余索引示例:** index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
*****
### **八、優先考慮覆蓋索引**
對于頻繁的查詢優先考慮使用覆蓋索引。覆蓋索引:就是包含了所有查詢字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引。
覆蓋索引的好處:
**·**?避免Innodb表進行索引的二次查詢
Innodb是以聚集索引的順序來存儲的,對于Innodb來說,二級索引在葉子節點中所保存的是行的主鍵信息,
如果是用二級索引查詢數據的話,在查找到相應的鍵值后,還要通過主鍵進行二次查詢才能獲取我們真實所需要的數據。而在覆蓋索引中,二級索引的鍵值中可以獲取所有的數據,避免了對主鍵的二次查詢 ,減少了IO操作,提升了查詢效率。
**·**?可以把隨機IO變成順序IO加快查詢效率
由于覆蓋索引是按鍵值的順序存儲的,對于IO密集型的范圍查找來說,對比隨機從磁盤讀取每一行的數據IO要少的多,因此利用覆蓋索引在訪問時也可以把磁盤的隨機讀取的IO轉變成索引查找的順序IO。
*****
### **九、索引SET規范**
**盡量避免使用外鍵約束**
**·**?不建議使用外鍵約束(foreign key),但一定要在表與表之間的關聯鍵上建立索引;
**·**?外鍵可用于保證數據的參照完整性,但建議在業務端實現;
**·**?外鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低性能。
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### **十、數據庫SQL開發規范**
**1、建議使用預編譯語句進行數據庫操作**
預編譯語句可以重復使用這些計劃,減少SQL編譯所需要的時間,還可以解決動態SQL所帶來的SQL注入的問題 只傳參數,比傳遞SQL語句更高效 相同語句可以一次解析,多次使用,提高處理效率。
**2、避免數據類型的隱式轉換**
隱式轉換會導致索引失效。如:`select name,phone from customer where id = '111';`
**3、充分利用表上已經存在的索引**
**·**?避免使用雙%號的查詢條件。
如a like '%123%',(如果無前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的)
**·**?一個SQL只能利用到復合索引中的一列進行范圍查詢
如:有 a,b,c列的聯合索引,在查詢條件中有a列的范圍查詢,則在b,c列上的索引將不會被用到,在定義聯合索引時,如果a列要用到范圍查找的話,就要把a列放到聯合索引的右側。
使用left join或 not exists來優化not in操作
因為not in 也通常會使用索引失效。
**4、數據庫設計時,應該要對以后擴展進行考慮**
**5、程序連接不同的數據庫使用不同的賬號,進制跨庫查詢**
**·**?為數據庫遷移和分庫分表留出余地
**·**?降低業務耦合度
**·**?避免權限過大而產生的安全風險
**6、禁止使用SELECT * 必須使用SELECT 查詢**
原因:
**·**?消耗更多的CPU和IO以網絡帶寬資源
**·**?無法使用覆蓋索引
**·**?可減少表結構變更帶來的影響
**7、禁止使用不含字段列表的INSERT語句**
如:insert into values ('a','b','c');
應使用insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');
**8、避免使用子查詢,可以把子查詢優化為join操作**
通常子查詢在in子句中,且子查詢中為簡單SQL(不包含union、group by、order by、limit從句)時,才可以把子查詢轉化為關聯查詢進行優化。
子查詢性能差的原因:
**·**?子查詢的結果集無法使用索引,通常子查詢的結果集會被存儲到臨時表中,不論是內存臨時表還是磁盤臨時表都不會存在索引,所以查詢性能 會受到一定的影響;
**·**?特別是對于返回結果集比較大的子查詢,其對查詢性能的影響也就越大;
**·**?由于子查詢會產生大量的臨時表也沒有索引,所以會消耗過多的CPU和IO資源,產生大量的慢查詢。
**9、避免使用JOIN關聯太多的表**
對于Mysql來說,是存在關聯緩存的,緩存的大小可以由join\_buffer\_size參數進行設置。
在Mysql中,對于同一個SQL多關聯(join)一個表,就會多分配一個關聯緩存,如果在一個SQL中關聯的表越多,所占用的內存也就越大。
如果程序中大量的使用了多表關聯的操作,同時join\_buffer\_size設置的也不合理的情況下,就容易造成服務器內存溢出的情況,就會影響到服務器數據庫性能的穩定性。
同時對于關聯操作來說,會產生臨時表操作,影響查詢效率Mysql最多允許關聯61個表,建議不超過5個。
**10、減少同數據庫的交互次數**
數據庫更適合處理批量操作 合并多個相同的操作到一起,可以提高處理效率
**11、對應同一列進行or判斷時,使用in代替or**
in的值不要超過500個in操作可以更有效的利用索引,or大多數情況下很少能利用到索引。
**12、禁止使用order by rand() 進行隨機排序**
會把表中所有符合條件的數據裝載到內存中,然后在內存中對所有數據根據隨機生成的值進行排序,并且可能會對每一行都生成一個隨機值,如果滿足條件的數據集非常大,就會消耗大量的CPU和IO及內存資源。
推薦在程序中獲取一個隨機值,然后從數據庫中獲取數據的方式
**13、WHERE從句中禁止對列進行函數轉換和計算**
對列進行函數轉換或計算時會導致無法使用索引。
?**· 不推薦:**

?**· 推薦:**

**14、在明顯不會有重復值時使用UNION ALL而不是UNION**
**·**?UNION會把兩個結果集的所有數據放到臨時表中后再進行去重操作
**·**?UNION ALL不會再對結果集進行去重操作
**15、拆分復雜的大SQL為多個小SQL**
**·**?大SQL:邏輯上比較復雜,需要占用大量CPU進行計算的SQL
**·**?MySQL:一個SQL只能使用一個CPU進行計算
**·**?SQL拆分后可以通過并行執行來提高處理效率
*****
### **十一、數據庫操作行為規范**
**1、超100萬行的批量寫(UPDATE、DELETE、INSERT)操作,要分批多次進行操作**
**·**?大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲
主從環境中,大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲,大批量的寫操作一般都需要執行一定長的時間,而只有當主庫上執行完成后,才會在其他從庫上執行,所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況
**·**?binlog日志為row格式時會產生大量的日志
大批量寫操作會產生大量日志,特別是對于row格式二進制數據而言,由于在row格式中會記錄每一行數據的修改,我們一次修改的數據越多,產生的日志量也就會越多,日志的傳輸和恢復所需要的時間也就越長,這也是造成主從延遲的一個原因。
**·**?避免產生大事務操作
大批量修改數據,一定是在一個事務中進行的,這就會造成表中大批量數據進行鎖定,從而導致大量的阻塞,阻塞會對MySQL的性能產生非常大的影響。
特別是長時間的阻塞會占滿所有數據庫的可用連接,這會使生產環境中的其他應用無法連接到數據庫,因此一定要注意大批量寫操作要進行分批。
**2、對于大表使用pt-online-schema-change修改表結構**
**·**?避免大表修改產生的主從延遲
**·**?避免在對表字段進行修改時進行鎖表
對大表數據結構的修改一定要謹慎,會造成嚴重的鎖表操作,尤其是生產環境,是不能容忍的。
pt-online-schema-change它會首先建立一個與原表結構相同的新表,并且在新表上進行表結構的修改,然后再把原表中的數據復制到新表中,并在原表中增加一些觸發器。
把原表中新增的數據也復制到新表中,在行所有數據復制完成之后,把新表命名成原表,并把原來的表刪除掉。
把原來一個DDL操作,分解成多個小的批次進行。
**3、禁止為程序使用的賬號賦予super權限**
當達到最大連接數限制時,還運行1個有super權限的用戶連接super權限只能留給DBA處理問題的賬號使用。
**4、對于程序連接數據庫賬號,遵循權限最小原則**
程序使用數據庫賬號只能在一個DB下使用,不準跨庫 程序使用的賬號原則上不準有drop權限。
- PHP
- ThinkPHP5
- 變量修飾符:input()
- 常用函數封裝
- 01. 數據集轉為樹(Tree)
- 02. 生成訂單號
- 03. 將時間戳轉換為日期時間
- 04. 將字節轉換為可讀文本
- 05. 首字母頭像
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- 14. StrRand 隨機生成字符類
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- 19.日期轉換為時間戳
- 20.excel導入日期格式問題
- 21.取整數函數常用的四種方法
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- 34.根據時間戳獲取本月開始-結束日期
- 35.循環每次查詢指定數據集
- 36.判斷日期是否符合范圍
- Laravel6
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- 01.laravel 安裝擴展包
- 02.創建端點
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- 02.EasyTask環境安裝
- 03.EasyTask基礎入門
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- 1.EasySwoole介紹
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- 03.基于binlog不影響業務搭建主從
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- 03.mycat 切片規則
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- RabbitMQ
- 01.rabbitMQ 快速入門
- 1. 認識 RabbitMQ
- 4. 消費者生產者代碼實例
- 3. 安裝 amqp 擴展
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- 1. 高級特性前言
- 2. 高級特性之一ack comfirm機制
- 3. 高級特性之二如何保證消息的100%接收(一)
- 4. 高級特性之二如何保證消息的100%接收(二)
- 5. 高級特性之三冪等性
- 6. 高級特性之四 return機制
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- 8. 高級特性之六 重回隊列
- 9. 高級特性之七 TTL
- 10. 高級特性之八 死信隊列
- 03.tp6簡單應用 RabbitMQ
- 04.fanout 訂閱/廣播模式
- 05.topic 通配符模式
- Composer
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- Compsoer 基礎使用
- Composer require 忽略依賴
- 微信公眾號
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- layuiAdmin框架模板
- Swoole
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- 1.阻塞與非阻塞,同步與異步
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- 1.短鏈接與長連接
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- 1.linux內核與用戶空間調度
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- 4.理解stream系列函數
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- 6.補充
- 06.實現io復用與信號模型
- 07.實現異步io模型與Reactor模型
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- 09.詳解task進程
- 10.swostar之http與websocket
- 11.think-swoole使用
- 12.swostar之構建基礎核心結構
- 99.其他
- 西部數碼
- 01.NginxSLB搭建
- 02.windows 服務器取消多登錄
- PHP中高級面試題
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- MySQL面試題
- Redis面試題
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- 魔鬼訓練營
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- 01.干貨題庫(一)
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- 03.MySQL 常見面試題(1-25)
- 04.MySQL 常見面試題(26-58)
- Redis(2010期)
- 01.認識redis和安裝
- 02.Redis數據類型與string類型與list類型
- 03.Redis數據類型之hash類型與zset類型
- 04.Redis數據類型之set類型與性能檢測
- 05.Redis事務
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- 07.Redis-lua腳本
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- 09.緩存穿透,雪崩問題
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- 999.redis 常用命令
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- string(字符串)
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- Redis 發布訂閱
- 事例
- Docker
- 1.docker快速入門
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- 01.常用命令(鏡像容器)
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- 4.portainer可視化面板安裝
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- 6.commit鏡像
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- 01.容器數據卷基本使用
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- 03.容器數據卷具名掛載和匿名掛載
- 04.多個容器數據卷數據共享
- 8.dockerFile
- 01.Dockerfile介紹
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- 03.發布鏡像到dockerhub
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- 999.Dockerfile示例
- 01.Dockerfile構建 centos 鏡像
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- 03.Dockerfile構建 redis 鏡像
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- 01.理解docker0
- 02.容器互聯-link
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- 999.redis集群部署實戰
- 10.docker composer容器編排
- 01.docker-compose 介紹
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- 999.docker-compose示例
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- 11.docker swarm集群
- 12.ci/cd之jenkins
- 01.jenkins介紹
- 02.jenkins安裝(docker-compose)
- 13.k8s
- 01.什么是k8s
- 02.k8s使用場景
- 03.k8s部署架構分析
- 04.k8s運行架構分析
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- 02.gitlab安裝配置以及項目創建
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- 04.如何把團隊弄進來一起開發
- 05.git基礎操作,練習命令
- 06.如果你讓三毛自己新建分支,并在上面開發這個時候三毛該怎么辦呢?
- 07.在分支開發完畢之后,如何合并到master
- 08.2個分支合并,發生沖突的演示,以及如何解決?
- 09.為什么要用git工作流,git工作流的好處
- 999.git常用命令
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- 01.大型互聯網架構演進過程
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