软件求生

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。

上周末面试一家互联网公司，面试官问我：“说说垂直分表？”我脱口而出一句“把大表拆成多表”，他笑了笑：“这只是皮毛。”于是我一脸尴尬。今天，我就来讲讲这道题背后的门道——以及我后来是怎么靠这个问题反杀拿

当一张表的数据从几十万涨到几千万时，查询速度慢得让人想哭。面试官一句“你知道垂直分区吗？”足以让无数开发人心跳加速。本文，小米带你用通俗易懂的方式，彻底搞懂MySQL垂直分区的原理、玩法与坑点！

最近我在折腾 SpringAI 时，意外发现 Google 的 VertexAI 多模态向量模型，能同时理解文字和图片！它就像 AI 的“大脑”，能听、能看、还能思考。今天就带你一起，用 Spring

当我第一次用上 Google 的 Vertex AI 文本向量模型时，那种感觉就像是喝到了一口冰可乐——清爽、丝滑、上头。今天，我们就来聊聊 Spring AI 如何和 Vertex AI 搭配，让你

在智能搜索和知识库构建中，向量模型是核心。相比调用外部 API，PostgresML 把 Embedding 直接塞进 PostgreSQL，天然支持存储与检索，性能更强。本文小米带你用 Spring

面试中被问到“某张表有千万数据，CRUD很慢怎么优化？”很多人一时语塞，其实套路很清晰：从索引、SQL入手，到冷热分离、分库分表，再到缓存与异步化，逐层展开，思路完整才能打动面试官。

面试时被问到“MySQL数据库CPU飙升到500%怎么办？”你慌不慌？其实这考察的不是死记答案，而是你的排查思路与实战经验。本文通过故事分享与步骤清单，带你系统梳理应对流程，助你面试从容答题！

很多兄弟一听到“数据库优化”就头大，面试时张口就是“加索引”，结果被面试官秒看穿。其实优化的核心不止索引，还有结构设计、SQL 调优、缓存与分库分表。本文结合我亲身面试经历，帮你梳理一套高分回答思路，