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
sql 复制代码
-- 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
python 复制代码
# 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。

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