引言
- 数据库优化的重要性：性能提升、资源节省、用户体验改善
- 面临的常见问题：慢查询、高并发瓶颈、存储效率低
优化方法概览
- 硬件与架构优化
- SQL 语句优化
- 索引优化
- 缓存策略
- 分库分表
硬件与架构优化
- 选择合适的数据库引擎（InnoDB vs MyISAM）
- 服务器资源配置（CPU、内存、磁盘 I/O）
- 读写分离与主从复制
-- 示例：配置主从复制
CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='master_host',
MASTER_USER='replica_user',
MASTER_PASSWORD='password',
MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
MASTER_LOG_POS=107;
SQL 语句优化
- 避免
SELECT *，按需查询字段 - 减少子查询，改用 JOIN
- 利用 EXPLAIN 分析执行计划
-- 示例：使用 EXPLAIN 分析查询
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;
索引优化
- 选择合适的索引类型（B-Tree、Hash、Full-Text）
- 避免过度索引，注意最左前缀原则
- 定期检查索引使用情况
-- 示例：创建复合索引
CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);
缓存策略
- 数据库查询缓存（MySQL Query Cache）
- 应用层缓存（Redis、Memcached）
- 缓存失效与更新策略
# 示例：使用 Redis 缓存查询结果
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
cache_key = "user_123"
user_data = r.get(cache_key)
if not user_data:user_data = db.query("SELECT * FROM users WHERE id = 123")r.set(cache_key, user_data, ex=3600)
分库分表
- 水平分表与垂直分表
- 分片键选择与路由策略
- 分布式事务处理
监控与持续优化
- 慢查询日志分析
- 性能监控工具（Prometheus、Grafana）
- A/B 测试验证优化效果
总结
- 优化需系统性思考，避免单一手段
- 结合业务场景选择合适方案
- 持续监控与迭代优化
附录
- 推荐工具：pt-query-digest、Percona Toolkit
- 参考书籍与文档链接
