数据库专家之路

引言：为什么需要锁？ 在多用户并发访问数据库时，锁机制是保障**数据一致性（Consistency）和隔离性（Isolation）**的核心手段。MySQL提供了三个层次的锁，对应不同的并发场景： 一

一、4012 是谁抛的？ Django 本身没有 4012 错误码，它是 OceanBase 的“杀手”信号： 二、两条红线长啥样？ 变量名 默认阈值 计时对象 触发后果 ob_query_timeo

在 MySQL 中，覆盖索引（Covering Index） 是一种非常重要的查询优化技术。它的核心思想是：一个索引包含了查询所需的所有字段，因此 MySQL 可以直接从索引中获取数据，而无需回表（即

在工作中，被分配了一个django中，进行db查询优化的任务，该任务是解决db连接的问题，某个数据库信息查询任务大概每15分钟执行2200次，会有几次查询失败，需要定位解决 1 现象 2 问题定位 3

一、先建立统一语言：如何判断“没有命中索引” 拿到执行计划 看 key 列 NULL：优化器认为无可用索引 有值但 rows 很大：用了索引但过滤性几乎为零（半失效） 再看 type 列 ALL 全表

最小可运行、可复现的「MySQL + Redis 协同」示例，场景选最经典的 「缓存击穿/穿透保护 + 读写并发」： 用户表在 MySQL。 热点用户查询先走 Redis，缓存未命中再回源 MySQL

实现一段 “开箱即用” 的 Python 脚本，只用 Redis 原生 Sorted Set（zset） 实现： 实时积分榜（可扩展到任何带分数的排行榜） 支持 并列排名（相同分数同榜）、获取 Top

在高并发系统中，缓存（如 Redis）与数据库（如 MySQL）配合使用是提升性能的关键手段。但若设计不当，会引发四类经典问题：双写不一致、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿。下面逐一详解其原理、危害及解决

MySQL 和 Redis 是现代应用架构中经典的 “持久存储 + 高速缓存” 组合。它们各自优势互补： MySQL：强一致性、事务支持、持久化，适合存储核心业务数据（如用户信息、订单）。 Redis

在 Redis 中使用 Lua 脚本实现分布式锁 是一种高效、原子、安全的方式。由于 Lua 脚本在 Redis 中是单线程、原子执行的，可以避免多个客户端在加锁/解锁时出现竞态条件（Race Con

基于想提升自身代码基础的考虑，从网络上获取redis的面试题，来进行对redis基础的学习 1 redis 为什么快 Redis的速度⾮常的快，单机的Redis就可以⽀撑每秒十几万的并发，相对于MyS

最近对mysql的基础知识很感兴趣，所以希望通过查询网络上的面试题来巩固下基础，所以如下 1 普通索引跟唯一索引应该如何选择 在 MySQL（InnoDB）里，“普通二级索引（KEY）”和“唯一索引（

在掘金看到一篇文章，讲的是千万级订单表如何新增字段，里面介绍了一些方法，我正好学习了一下，同时结合ai的回答，整理成一篇博客，记录一下操作指南。 针对千万级订单表新增字段，需要综合考虑业务连续性、锁表

因为我的机器使用的是mysql容器，所以可以打印环境环境获取登录账密 下面用「Django + MySQL」的视角，把 开发/上线 99% 会踩的 MySQL 典型错误 汇总成一张“踩坑地图”。 每个

创建一个完整的索引影响查询速度的示例demo，通过实际对比可以直观感受索引的强大作用。 一、测试环境准备 1. 创建测试数据库和表 2. 插入大量测试数据 二、性能对比测试 测试1：基本查询对比 测试

MySQL JOIN 详解 1. JOIN 基本概念 JOIN 用于在两个或多个表之间，根据相关的列来合并数据行。它是关系型数据库实现表间关系查询的核心机制。 2. 示例表结构准备 JOIN 类型详解

SQLite 文件数据库详解 SQLite 是一个轻量级、嵌入式的关系型数据库，它将所有数据存储在单一的文件中，无需独立的服务器进程。广泛应用于移动端、桌面软件、嵌入式设备和小型 Web 项目。 1.