索引优化策略
在百万级数据库场景中，合理的索引设计是提升查询效率的基础。建议遵循以下原则：
- 为高频查询字段建立组合索引，避免单列索引冗余
- 对WHERE条件、ORDER BY和JOIN字段优先创建索引
- 定期使用
EXPLAIN分析执行计划，避免全表扫描
查询语句优化
SQL语句的编写质量直接影响执行效率，重点优化方向包括：
- 避免使用SELECT *，仅获取必要字段
- 使用JOIN替代子查询，减少临时表创建
- 对NULL值字段设置默认值，避免索引失效
数据库结构优化
合理的数据架构设计可从根本上提升性能：
- 采用第三范式消除冗余字段，但需平衡查询复杂度
- 对大表实施分区存储，推荐按时间或业务维度分割
- 选择合适的数据类型，如用INT替代VARCHAR存储数字
缓存技术应用
通过多级缓存体系降低数据库压力：
- 查询缓存：启用MySQL Query Cache
- 对象缓存：部署Redis/Memcached集群
- 应用缓存：使用本地缓存减少网络IO
分区分表技术
应对千万级数据量的终极方案：
- 水平分区：按主键范围分割数据表
- 垂直分区：拆分大字段到独立表存储
- 采用数据库中间件实现自动分片
百万级数据库优化需要从索引设计、查询重构、架构优化三个维度协同推进。通过建立组合索引可提升单次查询效率，配合查询缓存和Redis集群能有效降低数据库负载，而分区分表方案则为海量数据场景提供最终解决方案。建议定期进行慢查询分析和压力测试，持续优化系统性能。
