一、索引设计与查询优化
通过为高频查询字段创建复合索引，可提升数据检索速度达40%以上，例如将用户ID和时间戳组合建立联合索引。需避免对低区分度字段（如性别）单独建索引，并定期使用EXPLAIN分析慢查询，优化JOIN操作代替嵌套子查询。
关键优化措施包括：
- 建立覆盖索引减少回表查询
- 限制单次查询返回字段数量
- 使用分页缓存避免深度翻页
二、数据库存储结构优化
采用垂直分表将频繁更新字段与静态数据分离，通过表分区技术将历史数据归档到独立存储区。对文本类型字段使用TEXT替代VARCHAR，并通过压缩算法减少存储空间占用。
| 方案 | 空间节省 | 查询效率 |
|---|---|---|
| 数据归档 | 35-50% | 提升20% |
| 字段压缩 | 40-60% | 降低5% |
三、缓存策略与资源管理
采用Redis实现热点数据缓存，设置分级过期策略：高频数据保持15分钟缓存，低频数据设置2小时过期。结合CDN加速静态资源加载，通过Gzip压缩使HTML文件体积减少70%。
- 配置查询结果缓存层
- 建立缓存更新事务机制
- 实施冷热数据分离存储
四、运维监控与硬件配置
设置自动扩容机制，当连接数超过阈值时自动扩展云数据库实例。使用Prometheus监控慢查询日志，对超过200ms的SQL进行标记分析。建议采用SSD存储并将日志文件与数据文件分离存放。
- 每日自动备份与恢复测试
- 季度性索引碎片整理
- 内存分配动态调整机制
通过索引优化降低70%查询耗时，结合缓存策略减少60%数据库直接访问，配合存储结构优化可提升35%空间利用率。定期维护与硬件升级构成完整的效能提升体系，使数据库TPS从1500提升至4200。
