一、引言 如果你已经有过几轮面试经验，肯定会遇到过类似的问题。 我们都知道，数据库分页查询很常见，尤其是展示列表的功能，基本上每个系统都有。 但是，如果你做过大流量、高并发的系统，就会知道，当数据量上

数据库的三大范式，它是数据库设计中最基本的三个规范，那么，三大范式是什么？在实际开发中，我们一定要严格遵守三大范式吗？这篇文章，我们一起来聊一聊。

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

本文主要针对需要进行模糊匹配的业务场景，大体总结了解决问题的三种方案，重点描述了如何使用MySQL实现需求

前言 最近我在公司优化了一些慢查询SQL，积累了一些SQL调优的实战经验。 我之前写过一些SQL优化相关的文章《聊聊SQL优化的15个小技巧》和《explain | 索引优化的这把绝世好剑，你真的会用

本文从EXPLAIN分析SQL的执行计划开始，进行示例展示，并对输出结果进行解读，同时总结了EXPLAIN可产生额外的扩展信息以及EXPLAIN的估计查询性能，整篇文章基于MySQL 8.0编写，理论

大家好，我是田螺。 金三银四很快就要来啦，准备了索引的15连问，相信大家看完肯定会有帮助的。一起加油~

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~

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。