【SQL 教程】基础查询入门：从表数据查询到连接测试全解析 一、SELECT语句基础用法 2.1 查询表中所有数据 语法格式： SELECT：关键字，标识查询操作 *：通配符，表示查询所有列 FROM

问题描述 昨天下班的时候，运营反馈了一个问题，明明设置的是两天后解封，为什么提示却是三天后呢。 比如今天(6.16)被拉入黑名单了，用户报名会提示 “6.19号恢复报名”，但是现在却提示6月20号才能

REPLACE INTO`是一个强大的 SQL 语句，但在使用时需要注意其依赖的唯一性约束、性能影响、数据完整性问题以及事务处理等。 他是插入或者删除插入，不是插入或者更新，别搞混了。

前言 写这篇文章的起因是近期碰到了需要与其他同事共同使用同一个数据库实例中不同数据库 的情况，之前都是大家直接使用 postgres 管理员账户，出于安全性考虑，避免其他同事动到不属于自己项目的数据库

痛点暴击⚡：我们的数据库怎么了？🤯 慢如蜗牛的查询🐢（用户体验杀手🔪）： 用户搜个商品要转圈5秒⏳，购物车加载比双十一抢红包🧧还难。后台报表生成？足够我下楼买杯咖啡☕再上来盯着进度条发呆🤯。

前言 😁没错，昨天5点下班了，看见同事还在焦头烂额！有个连表查询现在卡死了，执行了好几分钟都没出结果。 🤪这个简单，应该是执行计划出了问题，正常三个不到百万级别的数据链表查询，不会造成卡死的，执行一下

当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题 数据的插入,查询时长较长 后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大 表中的数据并不是所有的都为有效数

MyCat 作为一个数据库中间件，其核心功能围绕数据库的 分片、读写分离、高可用和分布式管理 展开。它自身核心设计可以归纳为以下 5 个核心方面： 1、数据库分片 (Sharding): 场景描述：

🧨5月16号，一条SQL把数据库服务器干爆了🧨 这个问题出现过好多次了,但是这次这个SQL是我写的，加上最近有重要的业务在开展，产生了很多脏数据。 当时气氛一下就紧张起来了，快！快！快！紧急修复

避免使用`SELECT *`、合理使用`WHERE`条件、优化`ORDER BY`和`GROUP BY`等常见基础SQL优化方法，结合实际案例，深入分析优化前后的性能差异，助力开发者写出高效的SQL.

很多人喜欢使用ON DUPLICATE KEY UPDATE，但是实际随着业务的增长，后续会非常容易踩坑。 个人建议，还是慎用，尽量不用。 特别强调：在大量或频繁遇到重复键冲突时，会导致性能下降。

基于 Docker、air 热加载并基于 Standard Go Project Layout 风格使用 Gin 框架搭建了一个完整的 Gorm Gen 开发环境，并创建了一个包含完整 CRUD 功能

本文主要围绕着 Undo Log 回滚日志、Redo Log 重做日志、和Binlog 二进制日志 三大核心日志的核心细节介绍

INSERT IGNORE`就像一个温柔的数据库管理员，遇到重复数据时不会大喊大叫抛出错误，而是默默跳过，继续处理下一条。 无论是批量导入数据、避免重复插入，还是处理日志重复上报，它都能轻松搞定。

前言 数据库唯一索引，保证索引字段的组合值在表中唯一，而且可以借助唯一索引，保证字段唯一性，使得重复数据不用重复插入 唯一索引使用 唯一索引 以下以MySQL为例子 插入数据 结果为 再次执行该语句，

🔥 新手村生存指南：MySQL从入门到面试求生（附通关秘籍） 各位预备役码农/被数据库折磨的准社畜： 你是否面对黑乎乎的终端窗口瑟瑟发抖？ 是否听见“写个联表查询”就想原地装死？ 别慌！本指南专治My

面试官：麻烦你好好看看这篇文章，再告诉我，每张表到底能存多少数据？ 实际情况下，每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因，它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同，需要手动计算才行。

同样的SQL同样的数据，迁移了服务器，升级了一个小的数据库版本之后，直接导致查询效率慢了100倍😱。

文章内容收录到个人网站，方便阅读：http://hardyfish.top/ 资料分享 最左前缀匹配原则，MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配，比如