索引优化 🔍
- 避免过度索引：每个索引都会占用存储空间并降低写入速度，仅在频繁查询的列创建索引
- 使用合适的数据类型：例如用
INT代替VARCHAR存储数字，减少磁盘空间和内存消耗 - 定期分析索引使用情况：通过
EXPLAIN语句查看执行计划，删除未使用的索引
查询优化 ⚡
- 减少SELECT字段数量：只查询需要的列，避免使用
SELECT * - 优化JOIN操作：确保JOIN字段有索引，减少数据扫描量
- 使用缓存机制：对高频查询结果进行缓存，降低数据库负载
表设计 🧱
- 范式化与反范式化平衡：根据业务场景选择合适的数据模型
- 合理使用分区表：按时间或地域分区，提升大数据量查询效率
- 限制表行数：定期归档历史数据，保持表体积可控
缓存策略 ⚙️
- 应用层缓存：使用Redis或Memcached缓存高频访问数据
- 数据库查询缓存：开启MySQL的查询缓存功能（如适用）
- CDN加速：对静态数据表结构文档进行CDN分发
维护与监控 📊
- 定期执行VACUUM/ANALYZE（如PostgreSQL）：回收空间并更新统计信息
- 监控慢查询日志：定位性能瓶颈，优化SQL语句
- 使用数据库性能分析工具：如数据库性能监控指南