数据库优化实战分享技术文章大纲

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