在关系型数据库中，数据通常存储为二维表格（rows 和 columns）。然而，在实际业务中，很多场景下我们需要处理树状结构的数据，例如： 公司组织架构：从某个部门开始，查询其下属部门或员工。

无论你是Java、Go、PHP、Python、Node....任何语言的开发者，如若对数据库仅停留在基本的增删改查，那相信本系列的文章绝对能助力大家成为“码农Plus”，也一定值得诸位细读品鉴~

前言 我最近几年用MYSQL数据库挺多的，发现了一些非常有用的小玩意，今天拿出来分享到大家，希望对你会有所帮助。 1.group_concat 在我们平常的工作中，使用group by进行分组的场景，

前言如今互联网行业用的最多就是MySQL，然而对于高级Web面试者，尤其对于寻找30k下工作的求职者，很多MySQL相关知识点基本都会涉及，如果面试中，你的相关知识答的模糊和不切要点，基本大多稍好公司

国庆在家无聊，我随手翻了一下家里数据库相关的书籍，这一翻我就看上瘾了，因为大学比较熟悉的一些数据库范式我居然都忘了，怀揣着好奇心我就看了一个小国庆。 看的过程中我也做了一些小笔记，可能没我之前系统文章那么有趣，但是绝对也是干货十足，适合大家去回顾或者面试突击的适合看看，也不多说…

1. limit分页优化 当偏移量特别大时，limit效率会非常低。 如果我们结合order by使用。很快，0.04秒就OK。 因为使用了id主键做索引！当然，是否能够使用索引还需要根据业务逻辑来定，这里只是为了提醒大家，在分页的时候还需谨慎使用！ 有些业务逻辑进行查询操作时…