MySQL 里查宽表，字段多了输出就会折行，列对应关系容易看乱。MySQL 的解法是在 SQL 末尾加 \G，把每行的字段竖着列出来。

“为什么这条 SQL 跑得这么慢？”——猎捕慢查询：执行计划的微观解析与索引调优实战 在过去的专栏里面，我们把数据库的安全问题搞了搞，像僵尸进程、行锁死锁，还有磁盘满的这些情况，都给处理了

刚换一套数据库，先别急着看复杂语法。日常开发里最先撞上的，往往还是那些普通条件：=、<>、like、in、between、is null、order by、limit、group by。

平时搞数据库运维的时候，比系统变慢更让人头疼的生产级灾难，其实就是这四个英文单词：No space left on device（磁盘空间不足）

湖仓的竞争正从「SQL 多快、存储多便宜」转向「Agent 回答多准确、权限执行多安全、业务任务多可靠」，核心KPI变为准确率、可信度、越权违规率和任务完成率。

你以为你能恢复。那咱们做运维交付，真正能拿得出手的东西，到底应该是啥呢？其实应该是一套能复制、能落地的闭环

随着 AI 应用和实时分析场景深入，进入数据平台的不再只是结构化业务表。日志、JSON、文本内容、行为事件、模型推理结果等半结构化和非结构化数据，正在成为实时分析的常见对象。 与此同时，分析链路中要完

SQL Server CDC 一定要从主库读取吗？本文解析 Always On 场景下的 CDC 增量读取原理，以及如何通过可读副本降低主库压力，实现最小权限运行。适合 DBA 和数据同步开发者参考。

🏆 本文收录于 《滚雪球学 Spring Boot 3.x》 专栏，专注 Spring Boot 3.x 系统学习与实战进阶，内容持续更新中。

后台订单列表这类接口很容易被低估。SQL 看起来通常不复杂：按用户过滤，按状态过滤，再按创建时间倒序取最新 20 条。

用一套模拟电商数据贯穿全文，讲清六种JOIN写法与底层执行原理，拆解两个最容易踩的经典坑，并附实用性能优化清单

关于本文档 本文围绕"高并发下如何保证数据更新不冲突"展开，从并发写入的痛点出发，逐步深入乐观锁的实现原理和各数据库差异，重点结合 Spring Boot 给出可直接复用的代码。

通常来说的话，日常运维里面最让人头疼的报警，其实也就是“系统卡顿”了，或者说“数据库连接池被打满”的情况

最近电科金仓出了新版本，其中 MySQL 兼容版变化不小。我服务器上正好还跑着一套旧的 标准版KingbaseES，这次借着电科金仓产品体验官活动，干脆把它彻底升一遍

分页别写太顺手，LIMIT 背后还有排序和边界 MySQL 里写分页，最常见的就是 limit。取前几条写 limit 10，分页写 limit 10 offset 20

如果我们现在在搭建新的业务架构，如果说你们未来的业务数据量会达到千万 或者上亿的级别 还在一股脑的使用分库分表的架构，那么你们的技术负责人真的就应该提前退休了

今天，我们就用金仓数据库里面那些现成的内部监控视图，还有诊断函数，带你在那一堆并发连接里面，把那个拿着锁不撒手的家伙给揪出来

先把环境落到一台机器上 接触一套新数据库，不能只盯着 SQL 语法。真正开始用的时候，最先碰到的往往是另一批问题：安装包怎么选，目录放哪里，数据库实例怎么初始化，服务怎么启停，客户端怎么连

先准备一个普通用户 app_user 和一个数据库 app_db。如果按 MySQL 的习惯看，很容易把事情理解成：连上 app_db，表就建在 app_db 下面。