一、索引优化策略

合理的索引设计是提升查询性能的核心。建议在WHERE子句、JOIN条件和排序字段创建B-Tree索引，复合索引应遵循最左前缀原则。定期使用ANALYZE TABLE更新统计信息，避免对低基数列(如性别)建立单列索引。

二、查询语句调优

避免全表扫描的关键在于编写高效SQL语句。推荐使用EXPLAIN分析执行计划，对type为ALL的查询必须优化。通过以下措施可提升30%以上性能：

1. 用EXISTS替代IN处理子查询，减少临时表生成
2. WHERE条件避免对索引字段使用函数计算
3. 分页查询采用延迟关联技术，避免OFFSET深度翻页

三、存储结构设计

采用分而治之策略优化数据存储。对千万级大表实施水平分片，通过一致性哈希算法分布到不同实例。列式存储适用于OLAP场景，配合压缩算法可降低70%存储空间。时间序列数据建议按年月分区，结合TTL机制自动清理过期数据。

四、服务器配置优化

硬件资源配置应遵循内存>磁盘>CPU的优先级原则。将innodb_buffer_pool_size设置为物理内存的70%-80%。SSD阵列建议启用O_DIRECT模式绕过系统缓存。连接池配置需满足：最大连接数=(可用内存MB)/2MB，并设置60秒空闲超时。

通过索引策略优化、查询模式重构、存储架构升级和硬件资源调优的多维组合，可实现数据库性能的指数级提升。建议建立季度巡检机制，结合慢查询日志和监控指标持续优化。