学完数据库基础后，却发觉面试老是被卡住，你所欠缺的并非死记硬背，而是那种能将零散知识点串联构建成一套体系的能力，下面这一套从收藏夹直至生产系统的进阶路线，会助力你切实弄明白数据库究竟该如何运用。
从收藏夹到数据表
许多人觉得Excel便是数据库，这样的认知仅仅对了一部分。在2025年由Stack Overflow所做的调查表明，百分之七十八的企业系统依旧在运用关系型数据库，然而其早已并非仅仅是存储个人歌单那般简易。就拿淘宝后台处理订单来说，每一秒都要进行数万条数据的读写操作，仅仅依靠单一表格是根本无法承受的。
事实上专业的做法是进行拆表存储，就拿音乐App来说，歌手表存储艺人编号以及姓名，专辑表存储唱片相关信息，歌曲表则关联两者的ID，这样的设计能够避免数据冗余，也就是说你不必在每首歌的记录当中重复书写“皇后乐队”的全名 根据2024年字节跳动公开课所讲，合理地拆表能够为企业节省超过30%的存储成本。
两种数据库的适用边界
要抉择是选MySQL还是MongoDB，重点在于看业务场景，关系型数据库在一致性方面表现突出，像银行转账、机票预订这类容错率低的操作必定得用它，非关系型数据库在灵活扩展方面占优势，比如微信朋友圈的点赞记录，每日有几亿条写入，采用Redis缓存更划算。
CREATE DATABASE MyMusicCollection; -- 创建一个新的数据库
USE MyMusicCollection; -- 选择这个数据库
CREATE TABLE Music ( -- 创建一个新的表格
ID int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
Artist varchar(255),
Album varchar(255),
Song varchar(255),
Release_Year int,
PRIMARY KEY (ID)
);
INSERT INTO Music (Artist, Album, Song, Release_Year)
VALUES ('Queen', 'Greatest Hits', 'Bohemian Rhapsody', 1981); -- 添加一首歌
SELECT * FROM Music; -- 展示所有歌曲
存在一个真实的案例，在2023年的时候，某生鲜电商处于高峰期，订单数量急剧暴涨，MySQL承受不住写入所带来的压力，技术团队临时在商品详情页面添加了Redis缓存，页面加载的速度从3秒降低到了0.5秒，然而核心支付环节依旧保留在MySQL，因为没有人愿意看到出现扣款成功却显示“未支付”这样的纠纷。
SQL语句的隐形陷阱
新手极易犯下的错乃是滥用DELETE，假定你打算将“皇后乐队”的所有歌曲删除，径直执行WHERE Artist=‘Queen’的话，或许错误删除了同名艺人的数据，正确的做法是先对Artist ID进行查询确认，或者增添软删除字段来标记状态，2022年GitLab出现过删库的事故，那正是由一条未加限制的DELETE语句所引发的。
SELECT Tracks.TrackName, Albums.AlbumName
FROM Tracks
INNER JOIN Albums ON Tracks.AlbumID = Albums.AlbumID;
2024年，有一位身处跨境电商领域的运营人员，打算给全部商品提升价格百分之十，却因WHERE条件遗漏 使得整个库存单价变为两倍，在半小时内造成了两百万的损失，而UPDATE语句同样存在危险性。行业里的严格准则指明，在生产环境内执行修改型SQL之前，一定要先进行备份操作，并且运用SELECT去验证条件范围。
SELECT AlbumName
FROM Albums
WHERE AlbumID IN (SELECT AlbumID FROM Tracks GROUP BY AlbumID HAVING COUNT(TrackID) > 10);
索引不是越多越好
索引的确能够起到提速的作用，然而要是建得过多，反倒会使写入性能受到拖垮。举例来说，以社交平台的用户状态更新表为例，每当发布动态的时候，需要同时对内容、时间戳以及位置这三个索引进行更新。在2025年的时候，某短视频平台披露，在他们的性能调优工作当中，有40%的工作内容是删除那些毫无用处有索引。
CREATE PROCEDURE CountTracks()
BEGIN
SELECT COUNT(*) FROM Tracks;
END;
究竟该如何进行取舍呢？那是由查询频率来决定一切的。就好比音乐库当中的歌曲名称，每一次进行搜索的时候都需要用到，所以必须要建立索引；然而购买日期仅仅只是在财务对账的时候查询一次，那完全是没有必要建立索引的。要记住这样一个原则：索引是为高频查询提供服务的，并非是用来给所有字段发放通行证的。
存储过程和触发器的现代应用
CREATE TRIGGER IncreaseTrackCount
AFTER INSERT ON Tracks
FOR EACH ROW
UPDATE Albums SET TrackCount = TrackCount + 1 WHERE AlbumID = NEW.AlbumID;
十年之前的时候，存储过程是颇为流行的，然而到了现在，大厂却会谨慎地去使用它。这是因业务逻辑被写在了数据库里，版本管理会麻烦些，迁移成本也是比较高的，而不过在某些场景当中依旧是属于刚需的，就好比银行月底进行计息的时候，几千行的计算运用存储过程来跑，会比应用层代码快3倍还要多。
更适宜自动化监控的是触发器，在2024年时，有某物流公司借助触发器达成异常预警，即当运输表存有“温度超过 -18℃”的记录之际，会自动去插入审计日志，并且推送报警，这样的场景无需人工进行干预，由数据库自行形成闭环是最为可靠的。
CREATE INDEX idx_AlbumName
ON Albums (AlbumName);
事务和锁的实战思维
即便将ACID原则背诵得极为熟练，也比不上对死锁如何解决的理解。在2023年双十一期间，某电商的库存系统出现了大量超卖的情况，经过排查发现，是在高并发的状况下，两个事务彼此持有对方所需要的锁。最终的方案是，将更新语句统一按照商品ID升序来执行，死锁率下降了99%。
隔离开的级别之中，也并非是毫无头脑地去选择可重复这份读取。就好比内容方面的推荐系统，允许了不多的一些脏读现象存在，通过采用读已经提交的情况，能够显著增强那般并发。美团进行的实践中分享过，不是金融类型的业务，采用更低的一些隔离开级别，数据库整体所产生的吞吐量能够提升百分之二十五。
你可曾有过自身所撰写的SQL致使数据库运行速度减慢的经历呀？那时又是怎样寻觅到问题根源的呢？诚邀在评论区分享你的排查经过。凡有用的经验皆值得被更多人瞧见。
START TRANSACTION;
UPDATE Accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;
UPDATE Accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 2;
COMMIT;
Comments NOTHING