一、索引设计与优化策略
针对200M量级数据库，索引优化是提升查询性能的首要任务。建议优先在WHERE、JOIN和ORDER BY子句涉及的字段建立组合索引，例如为WHERE status=1 AND create_time>NOW创建(status,create_time)的联合索引。使用覆盖索引可减少回表查询，如将SELECT字段包含在索引列中。注意单表索引数量控制在5个以内，避免影响写入性能。
| 场景 | 索引类型 |
|---|---|
| 精确匹配查询 | B-Tree |
| 全文搜索 | FULLTEXT |
| 地理空间数据 | SPATIAL |
二、高效查询语句编写规范
优化查询逻辑可显著降低数据库负载：
- 使用EXISTS替代IN子查询，效率提升约30%
- 避免SELECT *，仅获取必要字段
- 将OR条件改写为UNION查询
- 对分页查询添加
WHERE id > 10000 LIMIT 20式优化
三、执行计划分析与诊断
通过EXPLAIN命令解析执行计划，重点关注type列：
- const/system：主键精确匹配（最优）
- ref：非唯一索引扫描
- range：索引范围扫描
- index：全索引扫描
- ALL：全表扫描（需优化）
四、数据库结构优化方法
数据库设计层面优化包括：
- 对200M表进行分区处理，按时间或哈希分区
- 使用TINYINT替代VARCHAR存储状态字段
- 将大字段分离到附加表存储
五、硬件与配置参数调优
服务器配置优化建议：
- 设置
innodb_buffer_pool_size为物理内存的70% - 启用查询缓存(query_cache_type=1)
- 使用SSD存储提升IO性能
通过多维度优化组合，200M数据库的查询响应时间可优化至原性能的3-5倍。建议优先实施索引优化和查询重构（贡献约60%性能提升），再逐步进行架构调整和硬件升级。定期使用慢查询日志分析和执行计划验证可保持数据库长期高效运行。
