1. 索引设计与优化策略

在万网数据库性能优化中，合理的索引设计可提升50%以上的查询效率。建议优先为高频查询字段创建B+树索引，并对包含多个查询条件的语句建立复合索引。通过EXPLAIN分析执行计划，避免全表扫描，同时注意控制索引数量（建议不超过表字段的30%）以免影响写入性能。

• 全文检索字段使用倒排索引代替LIKE模糊查询
• 定期重建碎片化率超过30%的索引
• 使用覆盖索引减少回表操作

2. SQL查询性能调优

优化查询语句是提升数据库响应速度的关键。避免使用SELECT *，明确指定返回字段以减少数据传输量。对于分页查询，推荐使用游标分页代替LIMIT OFFSET，可降低深度分页时的性能损耗。针对复杂查询，可通过物化视图预计算结果集。

1. 使用EXPLAIN分析执行计划
2. 消除隐式类型转换导致的索引失效
3. 将多个小查询合并为批量操作

3. 硬件扩展与资源配置

当数据库实例的CPU使用率持续超过70%，应考虑升级硬件配置。采用SSD存储可将I/O性能提升5-10倍，建议内存容量配置为热数据集大小的1.5倍。对于云数据库，可通过读写分离架构将查询负载分散到多个只读副本。

• 配置查询缓存池（query_cache）
• 调整InnoDB缓冲池大小为内存的60-80%
• 使用NVMe协议SSD降低延迟

4. 分区分表与缓存机制

当单表数据量超过500万行时，建议采用水平分片策略。按时间或业务主键进行范围分区，可显著提升查询效率。配合Redis缓存热点数据，将高频查询请求的响应时间缩短至毫秒级。