当副本因损坏或漂移而失效时，如果无法使用 pt-table-sync，标准解决方案是从主数据库的全新副本重建副本。

今天遇上了一件郁闷的事：生产环境有个导出接口，反馈说查出来的数据总是少一部分，明明后台列表能正常看到所有数据，数据库里也确认有对应数据，可导出文件就是“漏数”。更奇怪的是，测试环境用相同的SQL、相同

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。

文章总结了去哪儿网在数据库监控方面的进化之路，通过从Push到Pull模式的转变，优化了数据采集和告警系统。

MySQL 通过重新思考外键约束和级联的管理方式，迈出了重要一步。 从 MySQL 9.6 开始，外键检查和级联操作将由 SQL 引擎 直接处理，而非 InnoDB 存储引擎。

安装依赖 创建.env环境变量文件，内容如下： 配置链接mongodb，主要修改可以看下方截图 开发环境使用.env npm run start:dev运行项目显示如下图所示即为成功

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。

在 MySQL 性能调优和数据库原理学习中， “逻辑读”（Logical Read） 和 “物理读”（Physical Read） 是两个核心但常被混淆的概念。它们直接关系到查询性能、缓存效率以及磁盘

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。

前面的章节（社区专栏《SQL调优》）我们已经写了很多篇幅关于 MySQL 执行计划的解读，今天我们来继续延伸介绍执行计划的链路跟踪功能，也就是 MySQL 的 Optimizer Trace。

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。

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。

数据库的三大范式，它是数据库设计中最基本的三个规范，那么，三大范式是什么？在实际开发中，我们一定要严格遵守三大范式吗？这篇文章，我们一起来聊一聊。

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。

最近接了个外包，和另外两个哥们一起开发。因为他们的时间更充裕，所以前期的表结构都是他们来设计，我没有参与。等我空下来开始做我的部分时，两眼一抹黑，光看表名完全不知道是什么东西。 我不理解，但大受震撼

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。

千万级数据大概就是MySQL查询的天花板了。这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂，业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。

如果你注意到在 MySQL 中 ORDER BY DESC 查询比 ORDER BY ASC 稍微慢一些，不用担心 —— 这是已知且符合预期的行为。

在日常的软件开发工作中，存储时间是一项基础且常见的需求。无论是记录数据的操作时间、金融交易的发生时间，还是行程的出发时间、用户的下单时间等等，时间信息与我们的业务逻辑和系统功能紧密相关。因此，正确选择