一、存储优化策略
针对50m级数据库的存储优化，需从表结构设计与存储技术两方面入手。建议采用以下方法：
- 索引优化：在WHERE、JOIN和ORDER BY条件列建立复合索引，避免冗余索引
- 表结构设计：通过数据规范化减少冗余，对高频查询表适当反规范化
- 数据分区：按时间或业务维度分区存储，减少单表扫描范围
- 数据压缩：对BLOB等大字段采用压缩技术，节省40%存储空间
| 措施 | 存储节省率 | 查询提升 |
|---|---|---|
| 索引优化 | 15-20% | 300%↑ |
| 数据压缩 | 30-40% | IO减少50% |
二、查询效率提升
优化查询性能需要结合执行计划分析与代码级优化：
- 使用EXPLAIN分析执行路径，消除全表扫描
- 重构复杂查询，用JOIN替代子查询，分解多表关联
- 建立查询缓存机制，高频请求结果存入Redis
- 批量处理数据操作，减少单次事务开销
三、架构与硬件优化
大规模数据库需结合分布式架构与硬件升级：
- 分库分表：按业务模块垂直拆分，按数据量水平拆分
- 读写分离：主库处理写入，从库承担80%查询负载
- 存储分层：冷数据迁移至低成本存储，热数据保留SSD
- 硬件升级：Buffer Pool扩容至物理内存70%，采用NVMe SSD
通过索引优化减少70%无效扫描，结合分库分表提升横向扩展能力，可使50m级数据库TPS提升5倍以上。定期重建索引、监控慢查询日志，并采用混合存储策略，是实现持续优化的关键。
