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“写笔记”支持四种格式——Word 文档、Excel 表格、Markdown、纯文本，起稿或二次编辑时都能随时切换，同一篇笔记想用哪种形态来记，都由你说了算。
md、txt、csv、json 这类纯文本则原样载入，不做多余加工。拿一张现成的表倒进来、改几笔、再导出去，等于白用一台免费的格式转换器。
要带走就在右上角点“下载”，可导出 PDF、Word、Markdown、Excel、TXT 等格式；列表卡片“⋯”菜单里，也有同样的下载入口。
在“工具”页点“＋ 上传工具”即可发布：填好名称与链接，再用 Markdown 把使用方法写清楚——能解决什么问题、怎么装、怎么用，比堆介绍实在。
要分发安装包就一并上传压缩包（ZIP、RAR、7Z、TAR.GZ，最大 35MB），别人在详情页一键下载；只放链接不带附件也可以。
工具按大家的收藏热度排序，好用的自然会被顶上来。发布后可在详情页或卡片菜单里编辑、下架。
写笔记时勾上“隐藏”，这篇就只存在于你自己的账号里：不进列表、不进搜索、不上首页精选，也不会出现在任何公开的页面，链接发给别人同样打不开。
适合放密码、草稿、日记这类只给自己看的内容；想公开，去“发布”打开它，把“隐藏”的勾去掉再保存，之后编辑会默认保持原状态，不会悄悄变回公开。
不想公开、只想临时给人看：点“分享”生成一条带密码和有效期的链接，到期自动失效，你也能随时撤销。
你的内容会同时保存在多个副本上，系统定期做备份与完整性校验，再配合异地容灾机制：就算某台机器出问题，数据也不会丢，可以长期放心存放；特别重要的资料，仍建议你另外再留一份备份。
全站跑在容器化、模块化的现代架构上，更新、部署、回滚都很快，扩展性和稳定性都按长期运营的标准来设计（Built for reliability, designed to scale）。
这个网站最早只是一个人的笔记仓库，后来慢慢长成现在的知识中枢。设计上很克制——没有广告、没有追踪、没有推荐算法，只是干干净净地存放一些东西；既然做好了，就公开出来，万一有人用得上呢。
不做大而全，不做平台梦，保持简单、保持克制、保持好奇。所有内容都由用户贡献、由用户维护：不会突然冒出付费墙，不会在角落塞广告位，也不会把你的数据卖给第三方。
产品会持续迭代，站内日志页记录着每一次改动，改了什么都有迹可循；想了解这个站是怎么一步步走到今天的，翻翻日志就能看到来龙去脉。
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趋势
手机号查询没加引号，2000 万行全表扫
分享一个又蠢又常见的慢查询原因：where 条件里字符串列没加引号，导致索引白建。
背景：用户表 t_user 两千多万行，phone 字段是 varchar(20)，上面建了普通索引 idx_phone。某天运营那边一个查询接口突然超时，抓出来的 SQL 是这条：
SELECT id, nickname FROM t_user WHERE phone = 13800138000;
单独执行一次要二十多秒。EXPLAIN 一下：
EXPLAIN SELECT id, nickname FROM t_user WHERE phone = 13800138000;
type 是 ALL，key 是 NULL，rows 显示两千多万，Extra 里只有 Using where，全表扫。phone 上明明有索引，为什么不用？问题就出在等号右边那个数字没加引号。phone 是 varchar，右边的 13800138000 是数字字面量，MySQL 的转换规则是：把字符串列转成数字去比较，等价于对 phone 列做了隐式的 CAST(phone AS SIGNED)。索引列上套了转换，索引就失效了。
加上引号立刻走索引：
SELECT id, nickname FROM t_user WHERE phone = '13800138000';
EXPLAIN 变成 type=ref，key=idx_phone，rows 变成 1，执行时间从二十秒掉到几毫秒，差了四个数量级。
这个坑藏得深，是因为光看 SQL 很难一眼发现。数字字符串写不写引号，人眼觉得没差别，对 MySQL 优化器却是两回事。类似的还有几类，一并记下：
int 列和 varchar 列做 join，如果两边类型不一致，同样会有一边索引失效。比如订单表的 user_id 是 bigint，用户表的 user_id 是 varchar，join 的时候 MySQL 会把 varchar 转成数字去比，varchar 那侧的索引就废了，大表 join 直接变慢。
日期列和字符串比较，date_col = '2026-09-01' 没问题；但写成 date_col = 20260901 这种纯数字，MySQL 对日期的容错比较迷，我不建议依赖，老老实实写标准字符串。
在索引列上套函数也一样废索引，比如 WHERE DATE(create_time) = '2026-09-01'，create_time 上的索引用不上，得改写成范围查询：
WHERE create_time >= '2026-09-01 00:00:00'
AND create_time < '2026-09-02 00:00:00'
排查的时候有个笨办法：把慢日志里 rows 特别大的 SELECT 逐条拿出来 EXPLAIN，重点看 type 是不是 ALL，possible_keys 有值但 key 是 NULL——这种“有索引可选却没用”的，八成就是类型不匹配或者列上套了函数。以前我总怀疑是统计信息过期，ANALYZE TABLE 跑了好几遍没用，后来才意识到是写法问题，白折腾。
还有一种情况也遇到过：同样的 SQL 在开发库几万行没感觉，一上生产两千多万行就暴露。这类问题最好在测试环境就养成习惯——EXPLAIN 出来 type 不是 ref 或 eq_ref 而是 ALL 的查询，先怀疑是不是类型不匹配。建索引时也可以顺带考虑覆盖：这条查询只取 id、nickname 两列，把索引建成 (phone, nickname)，查询就能走覆盖索引，Extra 里出现 Using index，连回表都省了。手机号是 varchar 还得记住排序规则，如果表和查询端的 collation 不一致，等值比较也可能出问题，跟之前字符集那个坑是一路的。改完后我在测试环境加了个约定：写 SQL 的人对自己写的 where 条件先跑一遍 EXPLAIN，type 是 ALL 的不许上生产，成本很低，效果比事后巡检好。
从根上防，一是 ORM 里参数类型要对上实体字段。Java 里 phone 是 String，传参就别传 Long，PreparedStatement 参数类型错了同样会触发隐式转换，虽然比直接拼 SQL 好一点。二是代码规范里定死：字符串类型的条件一律带引号，别图省事。也想过干脆把 phone 建成数字列，但手机号可能带 +86 前缀或者 0 开头，建成数字会丢前导零，只能老老实实 varchar 加引号。最后补一条自查：拿 information_schema 扫一遍整库，找找有没有 int 列和 varchar 列混用 join 的地方，能提前排掉一批雷。