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

1. 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（$WHERE\ order_no = 'ABC123'$）

2. 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

1. 每周分析慢查询日志
2. 每月更新统计信息
3. 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。