一、索引优化

合理的索引设计是提升查询性能的基础。应在WHERE子句、JOIN条件和ORDER BY/GROUP BY涉及的列上创建索引，复合索引的列顺序应根据查询条件频率优化。例如对(brand, category, price)建立复合索引可显著提升多条件查询效率。但需注意避免过度索引导致写操作性能下降。

二、查询语句优化

编写高效SQL需要遵循以下原则：

• 避免使用SELECT *，明确指定所需字段
• 使用JOIN替代子查询，减少查询复杂度
• 利用EXPLAIN分析执行计划，优化全表扫描
• 限制结果集大小，使用LIMIT分页

三、表结构设计优化

合理的表设计包括：

1. 遵循数据库规范化原则，消除冗余数据
2. 采用分区表技术分割大数据表
3. 选择合适的数据类型，如用ENUM替代VARCHAR
4. 平衡范式化与反范式化设计，减少联表查询

四、缓存机制应用

通过多级缓存策略减轻数据库压力：

• 使用Redis/Memcached缓存热点数据
• 开启查询缓存功能，重用重复查询结果
• 应用层缓存预处理计算结果

五、数据库配置调优

关键的配置优化包括：

• 调整InnoDB缓冲池大小（建议内存的70%-80%）
• 优化连接池参数，设置合理的最大连接数
• 定期更新统计信息，维护索引碎片

数据库查询优化需要综合运用索引优化、查询重构、合理设计、缓存技术和配置调优等手段。通过分析执行计划、监控慢查询日志，持续迭代优化方案，可在保证数据一致性的前提下实现查询性能的指数级提升。