UPDATE 语句看起来简单，但稍不注意就可能把整张表给毁了。这篇说说 UPDATE 的常见事故和正确写法。

很多人写表结构的时候，习惯性地写 VARCHAR(255)，觉得 255 是标准值。为啥是 255？有啥讲究？这篇说清楚。

- 视图：保存好的 SQL 查询，像表一样使用-- 使用视图。

容器这东西，用上了就回不去了。比虚拟机轻，比装环境快，一套走天下。

MVCC 的核心是"多版本"——通过版本链保存数据的多个历史版本每一行数据有隐藏字段DB_TRX_ID（最后修改的事务 ID）和（指向 undo log）Read View（快照）记录了事务开始时，哪些事务是活跃的快照读时，会根据 Read View 判断哪个版本可见REPEATABLE READ 的 Read View 在第一次快照读时生成，READ COMMITTED 每次快照读都生成新的 R

B+ 树是 MySQL InnoDB 的索引底层结构，核心优势是矮胖（减少磁盘 I/O）和叶子节点链表（范围查询快）聚集索引的叶子节点存完整行数据，二级索引的叶子节点存主键值（需要回表）B+ 树一般 2~3 层，能撑起千万级数据量用自增主键能减少页分裂，提升插入性能索引不是越多越好，要用EXPLAIN验证如果你能把这些点讲清楚，面试的时候绝对是加分项。就算没面试，懂了这些，你也能更好地设计表结构和

我刚工作的时候，有个列表页做了分页，前两页秒开，翻到 100 页就卡死了。用户投诉说：“你们这破网站，翻页翻到第 100 页就转圈圈！—— 扫描了 1000010 行，然后丢弃前 1000000 行，只返回 10 行。今天咱们就来聊聊 MySQL 分页查询的优化，看完这篇，你就能让列表页飞起来。

表中的每一列都是。

有一次上线一个报表功能，SQL 里套了两层子查询，测试环境跑得挺快，上了生产直接把数据库干到 CPU 100%，整个系统卡了十分钟。如果 orders 表的 user_id 列有 NULL 值，整个结果集直接变成空的——这是 NOT IN 的经典坑，NULL 值会导致比较结果为 UNKNOWN，整行被过滤掉。今天这篇文章，我把常见的子查询优化手段梳理一遍，结合实际场景讲清楚什么时候该用子查询，什么

做搜索功能的时候，很多人第一反应是 LIKE ‘%关键词%’，数据量小的时候没问题，数据一大直接全表扫描。全文索引是 MySQL 内置的搜索方案，适合中小规模的搜索需求。关键点就三条：中文用 ngram 分词器，查询用布尔模式精确控制，搜索长度注意最小值限制。如果你的搜索需求很复杂（拼音搜索、同义词、高亮等），还是得上 Elasticsearch，MySQL 全文索引搞不定。搜索的是"数据库"和"