文章目录
- （1）索引优化
- （2）查询重构
- （3）减少数据扫描量
- （4）利用缓存
- （5）分区表
- （6）优化排序和分组
- （7）业务查询条件限制优化
- （8）使用搜索引擎
- （9）业务逻辑优化
- （10）避免使用临时表
- （11）使用覆盖索引
- （12）优化数据类型
- （13）避免大事务
- （14）调整数据库参数
- （15）拆分大字段
- （16）读写分离
- （17）压缩数据
- （18）异步处理
- （19）定期清理无用数据
- （21）数据库连接池优化
- （22）使用分布式数据库
- （23）分离冷热数据：
- （24）避免长时间运行的查询
- （25）使用并行查询
- （26）使用合适的锁机制：
- （27）拆分表结构
- （28）避免过度规范化
- （29）优化联合查询（UNION vs UNION ALL）
- （30）监控和调优
（1）索引优化
绝大多数的慢SQL都可以通过索引优化。
确保查询涉及的字段上有合适的索引（如B树索引、哈希索引）。
避免在索引列上使用函数或运算，这会导致索引失效。
（2）查询重构
简化复杂的SQL查询，将一个大查询分解为多个小查询。
使用EXPLAIN查看查询执行计划，找出性能瓶颈。
（3）减少数据扫描量
使用LIMIT限制返回的行数。
只选择需要的列，不要使用SELECT *。
（4）利用缓存
利用数据库的查询缓存（如MySQL的Query Cache）
在应用层实现数据缓存（如Memcached、Redis）
（5）分区表
对大表进行分区，分区可以按时间、范围、哈希等方式。
查询时只扫描相关分区，减少不必要的数据扫描。
（6）优化排序和分组
确保ORDER BY和GROUP BY涉及的列上有索引。
尽量减少排序和分组操作的数据量。
（7）业务查询条件限制优化
对于一些特别大的表，单靠索引优化可能效果有限。这时，可以通过业务层面的优化来限制查询的时间范围，从而缩小查询范围，提高查询性能。以下是一些业务上可以采取的优化措施：
对大表进行时间范围分区（如按月、按季度），在查询时只针对相关时间段的分区进行查询，避免全表扫描。在业务层限制查询的时间窗口，如只允许查询最近一年的数据。对于超出时间窗口的查询，可以要求用户提供更具体的查询条件以缩小查询范围。
将历史数据定期归档到历史表或其他存储介质中，保持主表的数据量在一个合理范围内。查询时先在主表中查找，如果需要再到历史表中查找。
对用户查询结果进行分页处理，每次只返回一部分数据，避免一次性查询大量数据。使用适当的分页算法（如OFFSET-LIMIT，基于ID的分页）以提高分页查询效率。
（8）使用搜索引擎
对于需要进行全文搜索的大表，考虑使用搜索引擎（如Elasticsearch）来替代数据库查询。
搜索引擎可以提供更高效的全文检索和复杂查询能力。
（9）业务逻辑优化
从业务逻辑入手，优化查询需求和频率，避免不必要的频繁查询。对一些复杂的查询需求进行重构，减少对数据库的压力。
（10）避免使用临时表
尽量避免使用临时表，因为临时表会导致磁盘I/O。如果必须使用，确保临时表有索引。
（11）使用覆盖索引
尽量使用覆盖索引，即索引中包含查询所需的所有列，从而避免回表操作，提高查询效率。
（12）优化数据类型
使用合适的数据类型，尽量选择占用存储空间较小且能满足业务需求的数据类型（如INT代替VARCHAR）
（13）避免大事务
尽量避免长时间运行的大事务，因为大事务会锁定大量数据，影响其他查询的执行。
（14）调整数据库参数
根据具体的硬件和应用需求，调整数据库的配置参数（如内存分配、缓存大小、连接池配置等）以优化性能。
（15）拆分大字段
将包含大字段（如BLOB、TEXT等）的表进行拆分，将大字段放在单独的表中，以减少主表的存储开销和查询压力。
（16）读写分离
将读操作和写操作分离，通过主从复制实现读写分离，减少主库压力，提高读性能。
（17）压缩数据
使用数据压缩技术（如MySQL的InnoDB表压缩）来减少存储空间和I/O开销，提高查询性能。
（18）异步处理
对一些非实时性要求高的查询，采用异步处理方式，减少对主业务流程的影响。
（19）定期清理无用数据
定期清理无用数据（如日志数据、临时数据等），保持表数据量在合理范围内。
（20）数据分布均匀性
确保数据在分区或分片中的分布均匀，以避免某些分区或分片成为性能瓶颈。可以通过分析数据分布情况，调整分区键或分片策略来改善。
（21）数据库连接池优化
使用数据库连接池可以复用数据库连接，减少建立和销毁连接的开销。调整连接池的参数（如最大连接数、空闲连接数）可以提高系统的并发处理能力。
（22）使用分布式数据库
对于超大规模数据，可以考虑使用分布式数据库（如CockroachDB、TiDB）来分散数据存储和查询负载，提升系统的可扩展性和性能。
（23）分离冷热数据：
将访问频率较高的热数据与访问频率较低的冷数据分离存储。可以将热数据保存在性能较高的存储介质中，冷数据保存在成本较低的存储介质中。这样可以提高常用查询的性能。
（24）避免长时间运行的查询
长时间运行的查询会占用大量资源，影响其他查询的执行。将复杂查询拆分为多个小查询，或使用异步处理方式，避免影响整体性能。
（25）使用并行查询
对于大数据量的查询，可以启用并行查询，通过多个线程同时执行查询操作，提高查询性能。并行查询可以充分利用多核CPU的计算能力。
（26）使用合适的锁机制：
根据业务需求选择合适的锁机制，例如行锁、表锁、悲观锁和乐观锁。尽量避免使用全表锁，以减少锁冲突和提高并发性能。
（27）拆分表结构
对于非常宽的表，可以将不常用的列拆分到另外的表中，通过垂直拆分减少表的宽度，提高查询性能。例如，将用户的基本信息和扩展信息分开存储。
水平分表或者垂直分表。
（28）避免过度规范化
过度规范化会导致查询时需要大量JOIN操作，影响性能。在某些场景下，可以通过适度反规范化（如冗余存储一些数据）来减少JOIN操作，提高查询性能。
（29）优化联合查询（UNION vs UNION ALL）
在联合查询中，尽量使用UNION ALL而不是UNION。UNION会去除重复的记录，需要额外的排序和去重操作，性能较差。而UNION ALL直接合并结果集，不进行去重，性能更好。如果业务逻辑允许，优先使用UNION ALL。
（30）监控和调优
持续监控数据库性能，通过分析慢查询日志、资源使用情况等，找出性能瓶颈并进行针对性调优。使用专业的数据库监控工具（如Prometheus、Grafana）可以帮助实时监控和分析数据库性能。
