1.数字 A，数字 B，数字 c，第一次 ABC一次存入，记录存入次数；第二次，其后记录使用次数，要求最长的，使用次数最少的，达到1000次后，将被删除。(只能使用本地缓存，中间件和数据库没有)

1>(无需大脑解)创建一个全局性的 map集合，把数字和时间，随时间存入，到1000后进行，时间戳对比，以及相同的次数对比。

2>使用三个全局列表，统计次数各使用次数，最近使用时间，每次使用更新时间，当总和达到1000次后做时间对比和使用次数对比并删除。

(期待后续补充，提供几个最佳方案)

2. SQL优化

1>查询优化：建立索引时，应尽量避免全表扫描，首先考虑对 where和 orderby所涉及的列建立索引

2>很多时候用 exists替代 in是个不错的选择

3>适当地使用索引，索引可以提高相应 select的效率，同时降低插入和更新的效率，

由于 insert或 update时有可能重新生成索引，因此需要仔细考虑如何建立索引，这取决于具体情况。

4>一张表的索引数目最好不超过6个，如果索引过多，则需要考虑对某些不常用的列建立索引的必要性。

5>尽可能使用 varchar替代 char，因为首先变长的字段存储空间较小，从而节省存储空间，

第二种情况是查询，很明显，在相对较小的字段中搜索效率要高一些。

6>任何地方都不要使用 select* from t，

将"*"替换为特定字段列表，而不返回任何不能使用的域

7>合理使用临时表

8>避免使用游标，因为游标的效率很低，如果游标操作的数据超过10,000行，那么应该考虑重新编写

9>尽量避免大事务操作，提高系统的并发能力

10>尽量避免返回大容量的客户端，如果数据量太大，要考虑相应的需求是否合理。

3.在添加索引之后，如何使索引失效

最左匹配原则，后模糊不会使索引失效。

在 where子句中尽量避免

用！=或<>操作员，

判断该字段的值为空，

用 or连接条件、

还应谨慎使用 in和 not in

使用表达式操作字段、

用功能运算字段、

不对"="左侧执行函数、算术运算或其他表达式操作，否则引擎将放弃全表扫描以使用索引

结论：

有的是必须踏上的坑，有些是必须去做的，希望通过分享彼此进步，走过这条平凡的路。

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