数据库优化指南 📊

索引优化 🔍

  • 合理使用索引：避免过度索引导致写入性能下降，如 SELECT * FROM table 时优先添加 WHERE 条件字段索引
  • 复合索引技巧：遵循最左前缀原则，例如 (user_id, create_time) 复合索引可优化 user_id=1 AND create_time>2023 查询
  • 维护索引：定期执行 ANALYZE TABLE 更新统计信息，提升查询优化器准确性
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查询优化 🚀

  • **避免 SELECT ***：仅查询必要字段，减少数据传输量
  • 优化 JOIN 操作：确保关联字段有索引，如 JOIN 条件使用 users.id = orders.user_id
  • 分页处理：使用 LIMIT + OFFSET 或 WHERE id > last_id 避免全表扫描
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表结构设计 🛠

  • 范式化 vs 反范式化：根据业务场景选择，如订单表可拆分为订单主表 + 订单明细表
  • 数据类型优化：使用 INT 替代 VARCHAR 存储数字，如用户年龄字段
  • 分区策略：按时间或地域分区，如 PARTITION BY RANGE (create_time)
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缓存策略 💡

  • 查询缓存：对高频且低变动的查询使用缓存，如 SELECT user_count FROM statistics
  • 应用层缓存：结合 Redis 或 Memcached 缓存复杂计算结果
  • 数据库连接池：通过 pgBouncer 或 HikariCP 降低连接开销
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