数据库优化实战分享
数据库优化实战指南
一、索引优化策略
-
B+树索引适用场景
- 范围查询（如$WHERE\ create_time > '2023-01-01'$）
- 排序操作（$ORDER\ BY\ user_id$）
- 高频等值查询（$WHERE\ order_no = 'ABC123'$）
-
索引选择原则
通过选择性公式判断索引价值： $$选择性 = \frac{不同值数量}{总记录数}$$ 当选择性 > 0.3时建议创建索引
二、架构设计优化
| 读写分离架构 | 分库分表架构 | |
|---|---|---|
| 适用场景 | 读多写少 | 数据量超单机容量 |
| 实现方式 | MySQL主从复制 | 按用户ID哈希分片 |
| 典型延迟 | 毫秒级 | 无额外延迟 |
三、SQL优化技巧
-- 反例（全表扫描）
SELECT * FROM orders WHERE amount/100 > 500;-- 正例（索引优化）
SELECT order_id, total FROM orders
WHERE amount > 50000;
四、参数调优实战
# 连接池配置示例（Python）
pool = PooledDB(creator=MySQLdb,mincached=5,maxcached=20,maxconnections=100,blocking=True
)
五、经典案例解析
案例1：电商订单查询优化
通过建立联合索引： $$(user_id, order_status)$$ 响应时间从2.3s降至85ms
案例2：日志分析系统优化
采用时序数据库+列式存储方案： $$压缩率 = \frac{原始数据量}{压缩后数据量} \approx 8:1$$
六、监控体系搭建
建立性能基线公式： $$TPS_{基线} = \frac{历史最高TPS \times 120%}{当前硬件扩容系数}$$
持续优化建议
- 每周分析慢查询日志
- 每月更新统计信息
- 每季度进行索引碎片整理
通过上述优化组合策略，某金融系统成功将并发处理能力从800TPS提升至5200TPS，查询响应时间P99指标从3.2s优化至230ms。