JOIN

«结论先行：多表 JOIN 慢，十有八九不是「表太大」，而是优化器选错了「驱动表（外层表）」——它把过滤后仍剩千万行的大表放外层，让内表被嵌套循环扫描了千万次。这类问题 EXPLAIN 的 "rows" 看着都「正常」，真正的破绽藏在 "t

«结论先行："utf8mb4_general_ci" 和 "utf8mb4_0900_ai_ci" 都是「utf8mb4」，但它们是两套不同的比较规则（collation）。跨库 JOIN 时 collation 不一致，要么直接报 "Il

背景 做了 5 年大数据平台，我在不同团队见过同一个问题被讨论至少五次：一张订单表，到底是把商品名、商家名、收货人、支付渠道全冗余进去（宽表），还是只存外键、查询时 JOIN 四张表（窄表）？ 两种做法我都深度参与过。宽表那张 1.2 亿行