前言 对于从事java开发工作的同学来说，Spring的事务肯定再熟悉不过了。 在某些业务场景下，如果一个请求中，需要同时写入多张表的数据。为了保证操作的原子性（要么同时成功，要么同时失败），避免数据

上周的一天，到公司接了杯水刚刚坐稳，就看到 DBA就在群里@ 某个研发帅哥，说“你的表已经有10个索引了，怎么这次还要再加呢？” 那我就在想：一张表到底建多少个索引才是合适呢？ 要搞懂这个问题，我们就

- 增删索引和字段会影响DML吗？会锁表吗？可以立即生效吗？ - 增删索引和字段时会导致主从延迟吗？还有哪些风险需要注意？ - MySQL 常见的DDL 工具、适用场景和原理。

一、存储高可用 对于需要存储数据的系统来说，整个系统的高可用设计关键点和难点就在于“存储高可用”，存储与计算相比，有一个本质上的区别：将数据从一台机器同步到另一台机器，需要经过线路进行传输。传输的速度

大家好，我是苏三~ 对于互联网公司来说，随着用户量和数据量的不断增加，慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询，意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景，可能会出现数据库连接被占满

故事 梅雨季，闷热的夜，令人窒息，窗外一道道闪电划破漆黑的夜幕，小猫塞着耳机听着恐怖小说，辗转反侧，终于睡意来了，然而挨千刀的手机早不振晚不振，偏偏这个时候振动了一下，一个激灵，没有按捺住对内容的好奇

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。

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

经过4次优化，将页面的加载时间控制在了1秒以内，实打实的提升了程序的秒开率，横向对比了Java中各种 IO流的性能。