数据库性能优化策略实战心得

数据库性能优化策略实战心得

一、索引级别优化

1.1 索引使用情况分析

1.1.1 查看 SQL 执行计划

• 使用 EXPLAIN 计划任务查看 SQL 执行时用到的索引，明确查询优化方向。
• 通过分析执行计划，发现未使用索引的查询语句，针对性地优化索引设计。

1.1.2 避免日期索引失效

• 避免使用 DATE_FORMAT 函数，如 DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d') = str_to_date(#{param.departureDate}, '%Y-%m-%d')，会导致索引失效。
• 替代方案为 AND create_time <= CONCAT(str_to_date(#{param.departureDate}, '%Y-%m-%d'),' 59:59:59') AND create_time >= CONCAT(str_to_date(#{param.departureDate}, '%Y-%m-%d'),' 00:00:00')，确保索引有效利用，提升查询效率。

1.1.3 联合索引高效利用

• 合理使用联合索引，可显著提高索引效率，减少查询时间。
• 在设计联合索引时，根据查询条件的使用频率和顺序，合理安排索引字段，优化查询性能。

1.2 索引优化实践

1.2.1 分析索引使用频率

• 定期分析索引的使用频率，删除低效或未使用的索引，释放存储空间，提升数据库性能。
• 通过监控工具或系统视图，查看索引的使用情况，评估其对查询性能的实际贡献。

1.2.2 优化索引结构

• 根据数据特点和查询需求，优化索引结构，如调整索引字段顺序、选择合适的索引类型（B树、哈希等）。
• 在高并发场景下，合理配置索引的缓存策略，提高索引的缓存命中率，减少磁盘 I/O 操作。

1.2.3 索引维护与监控

• 定期维护索引，如重建索引、更新索引统计信息，确保索引的高效运行。
• 监控索引的碎片化情况，及时进行碎片整理，避免因碎片化导致的性能下降。

二、分页查询优化

2.1 分页查询性能瓶颈

2.1.1 大数据量分页问题

• 当数据量超过 100 万时，使用 limit a, b 方式进行分页查询，越往后查询越慢，如 select * from product limit 866613, 20 需要 37.44 秒。
• 这是因为数据库需要扫描大量数据才能定位到目标分页数据，导致性能低下。

2.1.2 分页查询优化需求

• 针对大数据量的分页查询，需要优化查询语句，减少数据库扫描的数据量，提高查询效率。
• 优化后的分页查询应尽量减少对数据库的负担，同时保证查询结果的准确性和完整性。

2.1.3 常见分页查询问题

• 分页查询时，未合理利用索引，导致查询效率低下。
• 分页查询语句设计不合理，如未对查询字段进行优化，增加了数据库的计算负担。

2.2 分页查询优化方案

2.2.1 使用子查询优化分页

• 优化分页查询语句，如 SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id，查询时间缩短至 0.5 秒。
• 通过子查询先获取目标分页的主键值，再进行关联查询，减少数据库扫描的数据量，提高查询效率。

2.2.2 利用覆盖索引优化分页

• 在分页查询中，尽量使用覆盖索引，避免全表扫描，提高查询性能。
• 覆盖索引是指查询所需的所有字段都在索引中，数据库可以直接通过索引获取数据，无需回表查询。

2.2.3 分页查询缓存策略

• 对于频繁访问的分页数据，采用缓存策略，减少对数据库的直接查询。
• 合理设置缓存的过期时间，确保数据的实时性和一致性，同时提高系统的响应速度。