1. 索引设计 🛠️

  • 选择性高字段优先：对查询频率高的列（如主键、唯一字段）建立索引，避免全表扫描
  • 避免过度索引：索引会增加写入开销，仅对高频查询条件添加
  • 复合索引优化：按查询条件顺序设计复合索引（如 (user_id, create_time) 比 (create_time, user_id) 更高效）
索引_设计

2. 查询优化 🔍

  • 减少SELECT字段：只选择必要字段（SELECT id, name 比 SELECT * 更高效）
  • 避免LIKE通配符：LIKE '%value%' 会导致索引失效，改用全文检索或ES
  • 合理使用JOIN：减少多表关联次数，优先通过子查询或中间表拆分逻辑
查询_优化

3. 缓存策略 🧠

  • 读多写少场景：使用Redis或Memcached缓存热点数据（如用户画像、商品信息）
  • 缓存更新机制：设置TTL（Time To Live）或用缓存雪崩策略避免服务崩溃
  • 本地缓存辅助：通过Guava或Caffeine在应用层缓存高频低变数据
缓存_策略

4. 硬件与配置 ⚙️

  • SSD替代机械盘：IOPS提升10倍以上，显著降低延迟
  • 内存扩容：增大缓存池和排序缓冲区（如innodb_buffer_pool_size）
  • 分布式架构：使用ShardingSphere或TiDB实现水平分库分表
数据库_性能

5. 定期维护 🛡️

  • 执行ANALYZE TABLE：更新统计信息，帮助优化器生成更优执行计划
  • 清理冗余数据：定期归档历史数据（如一年前的订单记录）
  • 监控慢查询日志：通过slow_query_log定位性能瓶颈
数据库_维护

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