作为后端开发，我们经常需要设计数据库表。整理了21个设计MySQL表的经验准则，分享给大家，大家看完一定会有帮助的。

大家好，捡田螺的小男孩。 SQL调优这块呢，大厂面试必问的。最近金九银十嘛，所以整理了SQL的调优思路，并且附几个经典案例分析。

刚换了新工作，用了两周时间准备，在 3 天之内拿了 5 个 offer，最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer，昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题，也借此机会跟大家分享下。

子查询 （Subquery）的优化一直以来都是 SQL 查询优化中的难点之一。关联子查询的基本执行方式类似于 Nested-Loop，但是这种执行方式的效率常常低到难以忍受。当数据量稍大时，必须在优化

面试官： 我看你的简历上写着精通MySQL，问你个简单的问题，MySQL联合索引有什么特性？ 心想，这还不简单，这不是问到我手心里了吗？ 听我给你背一遍八股文！

redis、mysql双写缓存不一致： 但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案

背景介绍 优化方式 SQL语句执行效率的主要因素 优化思路 减少数据扫描（减少磁盘访问） 尽量在查询中加入一些可以提前过滤数据的谓词条件，比如按照时间过滤数据等，可以减少数据的扫描量，对查询更友好；

故事从好多年前说起。 想必大家也听说过数据库单表**建议最大2kw**条数据这个说法。如果超过了，性能就会下降得比较厉害。 巧了。 我也听说过。

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?