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1. 索引优化
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合理创建索引：为高频查询条件、JOIN字段、排序字段创建索引
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复合索引设计：遵循最左前缀原则，将选择性高的列放在前面
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避免索引失效：防止索引列上使用函数、类型转换、OR条件不当使用
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覆盖索引：尽量让查询只需通过索引就能获取所需数据
2. 查询语句优化
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**避免SELECT ***：只查询需要的列，减少数据传输量
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优化WHERE子句：将过滤性强的条件放在前面
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避免使用!=或<>操作符：这类操作通常无法使用索引
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慎用OR：考虑改用UNION ALL或IN替代
3. JOIN优化
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小表驱动大表：遵循小表JOIN大表的原则
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合理使用JOIN类型：根据业务需求选择INNER/LEFT/RIGHT JOIN
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确保JOIN字段有索引：特别是被驱动表的连接字段
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避免多表JOIN：复杂JOIN可考虑拆分为多个简单查询
4. 排序和分组优化
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为ORDER BY/GROUP BY字段建立索引：使排序能利用索引
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减少排序数据量：先过滤再排序
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优化filesort：适当增大sort_buffer_size
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避免不必要的DISTINCT：评估是否真的需要去重
5. 子查询优化
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用JOIN替代子查询：特别是相关子查询
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使用EXISTS代替IN：当子查询结果集较大时
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将子查询转化为派生表：有时能提高性能
6. 分页优化
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避免大偏移量：使用WHERE id > last_id LIMIT n替代LIMIT m,n
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使用覆盖索引：先通过索引获取ID，再JOIN获取完整数据
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预计算分页信息：对静态数据可缓存分页结果
7. 数据类型优化
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使用合适的数据类型：如用INT而非VARCHAR存储数字
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避免NULL值：NULL会增加处理复杂度，考虑使用默认值
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控制字段长度：特别是VARCHAR长度，够用即可
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枚举类型优化：使用ENUM代替字符串类型
8. 事务优化
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控制事务范围：避免长事务
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合理设置隔离级别：根据业务需求选择最低可用隔离级别
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批量操作：使用批量INSERT/UPDATE减少事务次数
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避免死锁：按固定顺序访问多表
9. 表结构优化
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合理分表：垂直分表(按列)和水平分表(按行)
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使用合适存储引擎：InnoDB适合事务，MyISAM适合读多写少
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规范化与反规范化平衡：根据查询需求适度反规范化
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控制单表数据量：大数据量表考虑分区或分表
10. 服务器配置优化
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调整缓冲池大小：合理设置innodb_buffer_pool_size
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优化日志配置：平衡数据安全与性能
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连接池配置：合理设置max_connections
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定期维护：ANALYZE TABLE、OPTIMIZE TABLE等