一、云存储架构优化设计
在云原生数据库架构中，采用分库分表策略可有效缓解单表数据膨胀问题。通过垂直拆分将用户基础信息与博客内容分离存储，结合水平拆分实现数据分布式存储，显著提升IO吞吐能力。
- 读写分离：主库处理写操作，从库集群承载读请求
- 冷热数据分离：将超过6个月未修改的博客归档至对象存储
- 缓存层设计：Redis缓存高频访问的元数据和热点内容
二、MySQL索引核心策略
B+树索引作为InnoDB引擎的默认结构，其高度平衡特性可保证千万级数据的查询效率稳定在O(log n)。索引字段选择应遵循：
- WHERE子句中的高频过滤字段优先建立索引
- JOIN操作关联字段需创建联合索引
- 选择性高于15%的字段更适合单独索引
| 类型 | 查询效率 | 存储开销 |
|---|---|---|
| B-Tree | 范围查询优 | 中等 |
| Hash | 等值查询快 | 较低 |
三、复合索引设计原则
遵循最左前缀匹配原则构建复合索引，例如(user_id, create_time)组合可同时优化按用户查询和时间排序的场景。需注意：
- 范围查询字段应置于索引列末尾
- 字段长度差异大的列优先左置
- 利用覆盖索引减少回表查询
四、性能监控与维护
通过EXPLAIN分析执行计划，识别全表扫描和临时表操作。建议每月执行索引重建优化，碎片率超过30%时需立即维护。建立自动化监控体系：
- 慢查询日志实时分析
- 索引使用率统计报表
- QPS/TPS波动预警机制
