本文深入剖析MySQL IN子句的底层执行逻辑，纠正常见误区（如“1000值硬限制”“IN=OR”），揭示大IN列表引发的性能、稳定性及安全风险，并提供分批查询、临时表JOIN、关联/EXISTS查询

一、MySQL大表的标准和定义 数据量维度：单表行数超过1000万行，或单表占用空间超过100GB（不同业务场景下阈值差异较大，如高并发业务中500万行可能就成为大表）； 并发场景性能维度：查询耗时稳

但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，他的不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就20万，每天活跃用户就1万，每天单表数据量就1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就10。 天哪！就这种系统，随便找一个…

昨天有个粉丝在群里吐槽，说面美团被挂得心服口服。 面试官问：“你们公司的订单表有 2 亿数据，怎么做的分库分表？ ” 他背得滚瓜烂熟：“简单！我们按用户 ID（user_id）取模

MyBatis-Plus不只是自动生成CRUD！本文分享15个真正实用的进阶技巧，从分页查询、批量操作到自动填充、逻辑删除，再到多租户、乐观锁等高阶用法，帮你告别手写SQL，写出更高效、更安全的代码！

前言 今天我们来聊聊让无数开发者又爱又恨的——数据库索引。 相信不少小伙伴在工作中都遇到过这样的场景： 明明已经加了索引，为什么查询还是慢？ 为什么有时候索引反而导致性能下降？ 联合索引到底该怎么设计

在如今IT开发行业中，系统访问量日涨、并发暴增、线上瓶颈等各种性能问题纷涌而至，性能优化成为了现时代中一个炙手可热的名词，无论是在开发、面试过程中，性能优化都是一个常谈常新的话题.....

很多人面试MySQL都会被问到一个经典问题：“你知道什么是水平分区吗？”听起来简单，其实这是数据库架构优化的灵魂题。今天，小米就给大家讲讲我被这个问题“教育”过的一次真实面试故事。

1. 开篇 MySQL 在查询数据时，对于 InnoDB 存储引擎而言，会先将磁盘上的数据以页为单位，先将数据页加载进内存，然后以缓存页的形式存放在「Buffer Pool」中。Buffer Pool 是 InnoDB 的一块内存缓冲区，在 MySQL 启动时，会按照配置的缓存…