1. 数据库设计优化
在数据库表结构设计阶段，建议采用规范化与反规范化相结合的方式。通过数据分区将大表分割为多个物理子表，结合分片技术实现分布式存储，可有效提升海量数据的查询效率。读写分离架构通过代理服务将读操作分发到只读实例，可降低主库负载压力。
2. 硬件与资源配置策略
建议根据业务规模选择云服务器ECS实例规格：
- 高并发场景优先选用SSD云盘，提升I/O吞吐量
- 内存配置建议达到物理存储空间的70%-80%
- 通过弹性伸缩功能实现资源的动态调整
对于OLTP系统，推荐采用RDS数据库服务并启用自动备份功能，确保数据高可用性。
3. SQL与索引优化实践
查询优化应遵循以下优先级：
- 使用EXPLAIN分析执行计划
- 避免全表扫描，创建复合索引
- 优化JOIN操作，减少子查询嵌套
索引维护需定期重建消除碎片，同时监控索引使用率，及时删除冗余索引。
4. 监控与维护体系
建议搭建三层监控体系：
- 基础层：通过CloudMonitor监控CPU/内存使用率
- 中间层：设置慢查询告警阈值
- 应用层：分析业务SQL执行效率
结合Tair缓存机制可减少数据库访问频率，配合自动备份策略实现数据全生命周期管理。
5. 实战案例解析
某电商平台迁移至阿里云后：
- 采用DRDS实现读写分离，查询响应时间降低60%
- 通过OSS存储静态资源，带宽成本下降45%
- 使用MaxCompute优化ETL流程，数据处理效率提升3倍
