有时候真的挺替MySQL鸣不平的，被最广泛地应用在各个系统中，却当着Redis、ES、Oracle的背景板，挨着最狠地骂。

前言 对于后端开发同学来说，访问数据库，是代码中必不可少的一个环节。 系统中收集到用户的核心数据，为了安全性，我们一般会存储到数据库，比如：mysql，oracle等。 后端开发的日常工作，需要不断的

我用 Navicat 的这些技能少加了好多班，也为公司挣了不少w 本文我将结合我过去的实践，给大家推荐一款数据库的运维工具。给大家呈现一下竟然可以用 Navicat 解决这些实际问题 。

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，

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。

MySQL的InnoDB存储引擎，是按数据页来读写的，数据页之间通过双向链表组织起来，数据页中的用户记录则是用单向链表的方式组织

为什么MySQL的索引有那么多的数据结构可选，偏偏选树结构？为什么那么多的树结构？为什么又偏偏采用 B+ 树作为索引?

①索引到底是什么； ②索引底层的实现； ③聚簇索引是什么？二级索引呢； ④最左前缀原则； ⑤如何设计索引，遵循的原则； ⑥索引相关语法；

帮助理解优化其背后的工作原理。希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。