索引优化 🛠️
- 合理使用索引：避免过度索引，定期分析查询模式并删除冗余索引
- 覆盖索引：为常用查询字段创建组合索引，减少磁盘I/O
- 索引类型选择：根据数据分布选择B-Tree、Hash或全文索引
查询优化 🔍
- **避免SELECT ***：仅查询需要的字段
- 分页处理：使用
LIMIT和OFFSET或基于游标的分页 - 连接优化：减少多表连接数量，优先使用子查询
缓存策略 ⚡
- 查询缓存：对高频读取数据启用缓存
- 应用层缓存：使用Redis或Memcached存储中间结果
- 数据库连接池：复用连接减少建立/销毁开销
架构调整 ⚙️
- 读写分离：通过主从复制分散负载
- 分库分表：按业务逻辑拆分大表
- 异步处理：将耗时操作放入消息队列
📌 想了解更多优化技巧？访问 数据库优化实践指南 获取进阶方案
图表辅助 📈
⚠️ 注意：所有操作需结合实际业务场景测试，建议从生产环境的备份数据开始验证
常见问题 FAQ ❓
- Q: 如何判断索引是否有效？
A: 通过EXPLAIN分析执行计划，观察Using index提示 - Q: 为什么添加索引反而变慢？
A: 索引会占用存储空间，插入/更新时需维护索引结构
📘 扩展阅读：SQL执行计划详解