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

Docker 可以轻松地从远程仓库拉取镜像，并快速部署应用，简单高效，极其方便。 曾经刚接触Docker的时候，一度以为一切皆可容器化，自己在使用Docker的时候，也是直接Docker部署。 但很多

MySQL索引数据结构是B+树，全量数据存储在主键索引，也就是聚簇索引的叶子结点上。B+树插入和查询的性能和B+树层数直接相关，2000W以下是3层索引，而2000w以上则可能为四层索引。

大家好呀，我是楼仔。 上周听到公司同事分享 MySQL 同步数据到 ES 的方案，发现很有意思，感觉有必要将这块知识点再总结提炼一下，就有了这篇文章。 本文会先讲述数据同步的 4 种方案，并给出常用数

大家，我是田螺。 最近在开发需求的时候，用到了select......for update。在代码评审的时候，一位同事说 ，唯一索引+一个非索引字段，是否可能会锁全表呢？本文田螺哥将通过9个实验证明

背景 本没想着写这篇文章的，因为我觉得这个东西大多数有经验的开发遇到过，肯定也了解过相关的原因，但最近我看到有几个关注的技术公众号在推送相关的文章。实在令我吃惊！

事务的隔离性由锁来实现。 1. 概述 锁是计算机协调多个迸程或线程并发访问某一资源的机制。多线程并发访问数据时，需要保证数据在任何时刻只有一个线程在访问，保证数据的完整性和一致性。在开发过程中加锁是为

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。