大家好，我是苏三，又跟大家见面了。 前言 场景痛点：某电商平台的MySQL订单表达到7亿行时，出现致命问题： 核心矛盾： B+树索引深度达到5层，磁盘IO暴增。 单表超200GB导致备份时间窗突破6小

在关系型数据库中，数据通常存储为二维表格（rows 和 columns）。然而，在实际业务中，很多场景下我们需要处理树状结构的数据，例如： 公司组织架构：从某个部门开始，查询其下属部门或员工。

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。

SQL 写不好 加班少不了 日常工作中SQL 是必不可少的一项技术 但是很多人不会过多的去关注SQL问题 一是数据量小 二是没有意识到索引的重要性 本文主要是整理 SQL失效场景 如果里面的细节