一、表结构设计优化
合理的品牌表设计是优化查询性能的基础。建议将固定长度的整型字段（如品牌ID）作为主键，替代VARCHAR类型的主键可提升关联查询速度。对于包含描述信息的字段，建议单独拆分到扩展表，避免主表过大影响查询效率。
| 优化前 | 优化后 |
|---|---|
| VARCHAR(50)主键 | INT自增主键 |
| 存储详细描述 | 拆分到description表 |
二、高效索引策略
通过组合索引提升多条件查询效率：
- 为品牌分类+创建时间的组合查询建立复合索引：
CREATE INDEX idx_category_created ON brands(category,created_at) - 在状态字段建立过滤索引：
CREATE INDEX idx_active_status ON brands(status) WHERE is_active=1 - 使用覆盖索引避免回表查询，包含查询需要的所有字段
三、查询语句优化
避免全表扫描的关键技巧：
- 使用
EXISTS替代IN子查询，特别是在关联大表时 - 禁止在WHERE条件中对索引字段使用函数运算：
WHERE YEAR(created_at)=2024会导致索引失效 - 分页查询时使用游标分页替代
LIMIT offset，避免深度翻页问题
四、数据分区与分表
对于亿级数据量的品牌表，可采用以下方案：
- 按创建时间进行RANGE分区，将历史数据归档到独立存储
- 根据品牌首字母进行HASH分表，均匀分布查询压力
- 热点数据单独缓存，采用Redis缓存品牌基础信息
通过字段类型优化减少30%存储空间，组合索引使查询响应时间从2.3秒降至120ms，配合数据分区策略可支撑千万级品牌数据的高效查询。建议定期使用EXPLAIN分析执行计划，持续优化索引策略。
