数据库性能优化实战

系列导读：本篇将深入讲解数据库性能优化的核心方法与实战技巧。

文章目录

- [一、SQL 优化](#一、SQL 优化)
- - [1.1 慢查询分析](#1.1 慢查询分析)
  - [1.2 EXPLAIN 解读](#1.2 EXPLAIN 解读)
  - [1.3 优化原则](#1.3 优化原则)
- 二、索引优化
- - [2.1 索引类型](#2.1 索引类型)
  - [2.2 索引设计原则](#2.2 索引设计原则)
  - [2.3 组合索引示例](#2.3 组合索引示例)
- 三、架构优化
- - [3.1 读写分离](#3.1 读写分离)
  - [3.2 分库分表](#3.2 分库分表)
  - [3.3 缓存策略](#3.3 缓存策略)
- 四、连接池优化
- - [4.1 HikariCP 配置](#4.1 HikariCP 配置)
  - [4.2 连接池监控](#4.2 连接池监控)
- 总结

一、SQL 优化

1.1 慢查询分析

sql 复制代码

-- 开启慢查询日志
SET GLOBAL slow_query_log = ON;
SET GLOBAL long_query_time = 1;

-- 分析慢查询
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;

1.2 EXPLAIN 解读

字段	说明
type	访问类型（ALL/index/range/ref/const）
key	使用的索引
rows	扫描行数
Extra	额外信息

1.3 优化原则

sql 复制代码

-- 避免 SELECT *
SELECT id, name FROM users WHERE id = 1;

-- 避免函数操作
-- 差
SELECT * FROM orders WHERE DATE(create_time) = '2024-01-01';
-- 好
SELECT * FROM orders WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2024-01-02';

-- 避免 OR
-- 差
SELECT * FROM users WHERE name = '张三' OR age = 20;
-- 好
SELECT * FROM users WHERE name = '张三'
UNION
SELECT * FROM users WHERE age = 20;

-- 分页优化
-- 差
SELECT * FROM orders LIMIT 1000000, 10;
-- 好
SELECT * FROM orders WHERE id > 1000000 LIMIT 10;

二、索引优化

2.1 索引类型

类型	说明
主键索引	唯一、非空
唯一索引	唯一
普通索引	加速查询
组合索引	多列索引
全文索引	文本搜索

2.2 索引设计原则

复制代码

1. 选择区分度高的列
2. 遵循最左前缀原则
3. 覆盖索引减少回表
4. 控制索引数量
5. 避免冗余索引

2.3 组合索引示例

sql 复制代码

-- 组合索引
CREATE INDEX idx_user_status_time ON orders(user_id, status, create_time);

-- 命中索引
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1;
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1 AND status = 1;
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1 AND status = 1 AND create_time > '2024-01-01';

-- 不命中索引
SELECT * FROM orders WHERE status = 1;
SELECT * FROM orders WHERE create_time > '2024-01-01';

三、架构优化

3.1 读写分离

yaml 复制代码

# ShardingSphere 配置
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: master,slave
      master:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        jdbc-url: jdbc:mysql://master:3306/mydb
      slave:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        jdbc-url: jdbc:mysql://slave:3306/mydb
    rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          myds:
            write-data-source-name: master
            read-data-source-names: slave

3.2 分库分表

yaml 复制代码

# 分片配置
spring:
  shardingsphere:
    rules:
      sharding:
        tables:
          t_order:
            actual-data-nodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
            table-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: order-inline

3.3 缓存策略

java 复制代码

// 缓存穿透防护
public User getUser(Long id) {
    String key = "user:" + id;
    User user = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    
    if (user != null) {
        return user;
    }
    
    // 防止缓存穿透
    if (redisTemplate.hasKey("null:" + id)) {
        return null;
    }
    
    user = userMapper.selectById(id);
    
    if (user != null) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, user, 1, TimeUnit.HOURS);
    } else {
        // 空值缓存
        redisTemplate.opsForValue().set("null:" + id, "", 5, TimeUnit.MINUTES);
    }
    
    return user;
}

四、连接池优化

4.1 HikariCP 配置

yaml 复制代码

spring:
  datasource:
    hikari:
      minimum-idle: 10
      maximum-pool-size: 50
      idle-timeout: 600000
      max-lifetime: 1800000
      connection-timeout: 30000
      pool-name: OrderHikariPool

4.2 连接池监控

java 复制代码

// 获取连接池状态
HikariDataSource dataSource = (HikariDataSource) applicationContext.getBean(DataSource.class);
HikariPoolMXBean pool = dataSource.getHikariPoolMXBean();

log.info("活跃连接: {}", pool.getActiveConnections());
log.info("空闲连接: {}", pool.getIdleConnections());
log.info("等待线程: {}", pool.getThreadsAwaitingConnection());

总结

✅ SQL 优化 ：慢查询、EXPLAIN、优化原则

✅ 索引优化 ：类型、设计原则、组合索引

✅ 架构优化 ：读写分离、分库分表、缓存

✅ 连接池优化：HikariCP 配置、监控

作者：刘~浪地球
更新时间：2026-04-17