一、数据库架构规划
选择适合网站规模的数据库类型是性能优化的基础。关系型数据库（如MySQL）适用于需要复杂查询与事务处理的场景，NoSQL数据库（如MongoDB）则更适合处理非结构化数据。在表结构设计时需平衡范式化与反范式化原则，优先选用精准的数据类型（如用TIMESTAMP代替DATETIME）以提升索引效率。
- 高并发场景建议采用读写分离架构
- 关键业务表字段长度需预计算冗余20%
- 建立主从复制实现数据容灾
二、配置参数优化
调整MySQL的缓冲池(buffer_pool)大小至物理内存的70%-80%，可显著减少磁盘I/O操作。建议将query_cache_type设置为DEMAND模式，避免缓存频繁变更的查询结果。通过max_connections参数控制并发连接数，防止内存过载。
- innodb_buffer_pool_size = 16G
- query_cache_size = 256M
- max_connections = 500
三、查询优化与索引策略
为WHERE条件字段、JOIN关联字段建立复合索引，可提升60%以上的查询速度。避免使用SELECT *语句，减少不必要的数据传输。通过EXPLAIN分析执行计划，优化全表扫描操作。
- 索引字段顺序遵循最左前缀原则
- 定期使用OPTIMIZE TABLE重建碎片化索引
- 长文本字段建议使用前缀索引
四、运维监控与扩展方案
部署Prometheus+Granafa监控体系，实时跟踪QPS、慢查询率等核心指标。当单机性能达到瓶颈时，可通过垂直扩展（升级CPU/内存）或水平分库分表实现扩容。采用Galera Cluster实现多主节点集群，保障高可用性。
