前言   在信息技术的世界中，数据库是一个不可或缺的组成部分。其中，MySQL作为一种常用的开源关系型数据库管理系统，以其高性能、高可靠性和易用性赢得了众多开发者和企业的喜爱。在 MacOS 系统安装

为什么深度分页的效率很慢？因为对于深度分页的offset，MySQL必须一条一条数据读取，直到读取够offset条数据，然后从第offset+1条数据开始，取size条数据并返回 解决方法： 游标记录

在开发应用场景中，排序是成本高的操作，为了避免排序。会用到联合排序，覆盖排序。。。。。。。。。。。。

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。

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。

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。

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。

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。

千万级数据查询秒回，全靠它爬树！这棵树凭什么统治关系型数据库？B+树，三层身高镇住千万数据，磁盘I/O砍到两三次，叶子节点还手拉手排好队——范围查询如履平地。今天拆开来看看。

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。

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

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。

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

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。

一、引言 如果你已经有过几轮面试经验，肯定会遇到过类似的问题。 我们都知道，数据库分页查询很常见，尤其是展示列表的功能，基本上每个系统都有。 但是，如果你做过大流量、高并发的系统，就会知道，当数据量上

揭秘MySQL三大DDL算法（copy、inPlace、Instant Add Column），助你线上修改表结构不锁表、不宕机，轻松解决面试与生产难题！

作为开发人员，我们少不了要和数据库打交道，此时有一款好用的数据库管理工具会极大提高工作效率。最近发现了一款体验不输Navicat的数据库管理工具SQLark，界面直观易用，功能也很强大，分享给大家！

故事背景 最近我们遇到了一个看似简单但背后很有坑的需求：在千万级订单表中新增一个业务字段。需求来自隔壁项目组，他们需要这个字段做一些统计分析。 从开发角度看，这事很常见，**新增字段嘛，直接ALTER

dbsyncer —— 一款开源的数据同步中间件，提供 MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL 等同步场景