MySQL 对ORDER BY的处理主要分为索引排序和文件排序两种方式，二者的性能差异巨大，也是优化ORDER BY的核心切入点。

MySQL 的日志体系是其高可用、可恢复、可监控的核心基础，不同日志承担着故障恢复、数据审计、性能调优、主从同步等不同核心职责。

升级MySQL8.0.44后登录报错，经排查故障原因为系统表不支持'MyISAM'存储引擎，手动升级系统表后恢复。

MySQL 锁机制是数据库并发控制的核心，用于解决多事务同时操作数据时的脏读、不可重复读、幻读以及数据不一致问题，是保障数据一致性和高并发处理能力的基础。

本文将从索引分类、效率对比、优化方案、源码实现到实战场景，全面拆解 MySQL 索引的设计与使用，助力开发者打造高效数据库。

分页查询最常见的写法是 LIMIT + OFFSET： 在数据量小的时候它很正常；但是数据量到千万级后，它会变得越来越慢，常见表现是延迟随页码增长明显上升，CPU/IO 抖动，甚至出现临时表落盘。

一、引言 索引并非与生俱来就是B+树结构，但大多数人与MySQL打交道时，都默认了索引=B+树的认知。我们往往记住了最终的结论，却忽略了背后的迭代历程——它为何会从早期的查找树，一步步演化成如今的B+

作为后端开发，我们经常需要使用数据库管理工具来操作数据库，比较常用的有Navicat。今天给大家分享一款比它界面更现代化，提示更智能的数据库管理工具，集成AI功能可以实现报错分析。

今天咱们聊个MySQL入门必学、职场高频用到的知识点——索引。不管是日常开发查数据，还是面试被问“怎么优化慢查询”，索引都是绕不开的核心。这篇文章我会摒弃复杂高阶内容，用通俗语言+实战SQL，带你从0

大家好，我是地鼠哥，最近和我们就业陪跑训练营学员日常答疑的时候聊到一个有趣的话题，就像标题中说的，你们正在用什么DB呢？为什么呢？也欢迎在文末留言区交流。 最近几年，关注国内信创产业或数据库领域的人会

为什么这些大厂不选择同样流行的 MySQL，而是纷纷押注 PostgreSQL？这背后，是 PostgreSQL 在多个关键技术维度上的显著优势。

🎯 最近在部署服务时发现 Docker Hub 拉取镜像异常缓慢，严重影响开发效率。本文分享一套完整的 国内镜像加速方案 与 容器化部署实战。

面试最怕不是不会写SQL，而是被盯着问：“死锁咋查？咋解？SHOW ENGINE INNODB STATUS 输出能读？哪个事务该杀？”——这一刻比生产事故还窒息。死锁真的像两辆车互相堵在窄巷谁都不倒

面试官常问：MySQL 数据表上亿时，limit 1000000,10 这种超大分页该怎么优化？本质是避免“扫描+丢弃”。本文从索引、延迟关联、游标分页到业务层面与 MySQL8.x 新特性全面解析。

如果你翻阅过《阿里巴巴 Java 开发手册》，在 MySQL 数据库规约中，一定见过这条醒目的“红线”：【强制】不得在 database 中使用 ORDER BY RAND() 进行随机排序。

SELECT只是起点！掌握WITH子句、条件聚合、EXISTS优化等10个实用技巧，让你的SQL不仅跑得快，还写得优雅。真实项目验证，拿来即用。

新功能要上线，产品经理说要加个字段。你一看表结构，倒吸一口凉气——这表已经30多个字段了，而且好几个字段还是用逗号分隔存一堆值。改还是不改？这是个问题。

在Java开发中，日志表、流水表等业务表会随时间快速膨胀，定期清理过期数据（如删除30天前数据）是保障数据库性能的常规操作。本文针对MySQL8.0环境，详细讲解两种定时删除方案......

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。