如何优化20m数据库的高并发查询性能？

索引策略优化

针对20M级数据库的高并发查询场景，索引设计应遵循以下原则：

• 为高频查询字段创建组合索引，优先覆盖WHERE和ORDER BY子句
• 避免对可空字段建立索引，建议设置默认值替代NULL判断
• 使用覆盖索引减少回表操作，将查询字段包含在索引结构中

查询语句与结构设计

优化查询逻辑可显著降低数据库负载：

1. 使用EXPLAIN分析执行计划，消除全表扫描
2. 将复杂查询拆分为多个简单查询，利用应用层聚合结果
3. 采用反规范化设计，在订单表等高频访问表增加冗余字段

架构扩展与读写分离

通过架构调整提升并发处理能力：

• 部署数据库代理中间件实现读写分离
• 对超过10M的表进行垂直分表，按业务模块拆分字段
• 使用Redis缓存热点查询结果，设置合理的过期策略

硬件与配置调优

系统层优化建议：

• 将数据库文件存储在NVMe SSD阵列，提升IOPS
• 设置合理的连接池参数，推荐最大连接数= (核心数 * 2) + 磁盘数
• 调整InnoDB缓冲池至物理内存的70%-80%

优化20M级数据库的高并发查询需要多维度协同：通过精准的索引设计减少数据扫描量，优化查询语句降低单次请求开销，采用读写分离架构分散负载压力，配合硬件升级和参数调优夯实性能基础。建议建立慢查询监控机制，定期进行执行计划分析，实现持续性能优化。