通用
前端
- 前端效能優化 (UI 渲染)
- 高頻資料更新
後端
- 精通數據庫
- 正規化
- 各類型資料庫的不同以及選擇
- EXPLAIN
- Execution plan
- Full Table Scan
- Index 原理
- B+ Tree
- Hash
- Inverted Index
- 語法優化： 懂得如何優化複雜的 JOIN、Subquery，並善用 Window Functions、CTE（通用資料表運算式）。
- [ ]
- 資料庫設計
AI
- RAG
- 地端 LLM
⚡ 2. 極致的效能調校與優化 (Performance Tuning)
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執行計畫分析： 看到慢查詢（Slow Query）時，能讀懂 EXPLAIN 或 Execution Plan，找出全表掃描（Full Table Scan）並優化。
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索引（Index）底層原理： 理解 B+ Tree、Hash、Inverted Index（倒排索引）的底層結構，能設計出高效率的複合索引，並避免索引失效。
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語法優化： 懂得如何優化複雜的 JOIN、Subquery，並善用 Window Functions、CTE（通用資料表運算式）。
🛠️ 3. 底層原理與事務控制 (Internals & Transactions)
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ACID 與隔離級別： 深刻理解事務（Transaction）的 ACID 特性，以及 Read Uncommitted、Read Committed、Repeatable Read、Serializable 的區別與併發問題（髒讀、不可重複讀、幻讀）。
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鎖機制（Locking）： 掌握行鎖、表鎖、意向鎖、樂觀鎖與悲觀鎖的應用場景，具備排查並解決**死鎖（Deadlock）**的能力。
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儲存與日誌底層： 理解資料是如何寫入磁碟的（如 WAL、Buffer Pool、Redo/Undo Log、LSM Tree 等機制）。
🌐 4. 大規模架構與運維災備 (Architecture & High Availability)
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高可用架構： 具備主從複製（Replication）、讀寫分離、哨兵機制（Sentinel）或叢集（Cluster）的建置與維護經驗。
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分散式與擴展： 面對海量數據，能設計並實作分庫分表（Sharding & Partitioning），並理解分散式系統下的 CAP 定理。
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備份與恢復： 能制定完善的冷備份、熱備份、增量備份策略，並有實戰**災難恢復（Disaster Recovery）**與無痛變更結構（Online DDL）的經驗。