常见八股
MySQL为何选择B+树作为索引结构？主要因其矮胖结构提升I/O效率，数据集中于叶子节点保证查询稳定性，且叶子节点有序支持高效范围查询。相较二叉树、红黑树、B树及哈希索引，B+树更适配磁盘存储并优化查询性能。对于深分页问题，可采用键集分页、延迟关联、限制分页深度或引入搜索引擎等方案提升效率。
终于有人把数据同步讲明白了
数据同步看似简单，实则涉及一致性、延迟与冲突等核心难题。本文深入解析其本质与三大典型场景，并手把手教你如何从0到1搭建稳定、高效的数据同步链路，助你避开常见坑，真正用好数据。
【赵渝强老师】PostgreSQL数据库的WAL日志与数据写入的过程
PostgreSQL中的WAL（预写日志）是保证数据完整性的关键技术。在数据修改前，系统会先将日志写入WAL，确保宕机时可通过日志恢复数据。它减少了磁盘I/O，提升了性能，并支持手动切换日志文件。WAL文件默认存储在pg_wal目录下，采用16进制命名规则。此外，PostgreSQL提供pg_waldump工具解析日志内容。
保障Redis与MySQL数据一致性的强化方案
在设计时，需要充分考虑到业务场景和系统复杂度，避免为了追求一致性而过度牺牲系统性能。保持简洁但有效的策略往往比采取过于复杂的方案更加实际。同时，各种方案都需要在实际业务场景中经过慎重评估和充分测试才可以投入生产环境。
mybatis批量插入对比
本文介绍了几种在 Spring Boot 项目中使用 MyBatis-Plus 进行批量插入操作的性能对比方法，包括手写循环插入、MyBatis-Plus 的 `saveBatch` 方法、自定义批量插入 SQL 以及开启 MySQL 的 `rewriteBatchedStatements=true` 参数的方式进行saveBatch对比。
为什么 MySQL 不推荐用 Docker 部署？
本文探讨了MySQL是否适合容器化的问题，分析了Docker容器在数据安全、性能瓶颈、状态管理及资源隔离等方面的挑战，并指出目前主流分布式数据库如TDSQL和OceanBase仍倾向于部署在物理机或KVM上。