一、数据库存储结构优化
对于400MB规模的数据库，表结构设计需平衡规范化与性能需求。建议采用第三范式消除冗余数据，但针对高频查询场景可适度反范式化，例如将订单金额直接冗余在用户表中以减少关联查询。字段类型选择直接影响存储效率，如使用TINYINT代替VARCHAR存储状态标识可减少30%存储空间。
关键优化措施包括：
二、索引策略与查询语句优化
复合索引需遵循最左匹配原则，例如为(user_id, create_time)创建联合索引时，需确保查询条件包含user_id字段。通过EXPLAIN分析发现，全表扫描的查询应强制使用覆盖索引，将查询字段全部包含在索引中。
查询优化建议：
- 避免在WHERE子句对字段进行函数运算，防止索引失效
- 使用JOIN替代嵌套子查询，降低执行复杂度
- 通过LIMIT分页时采用游标方式替代OFFSET偏移量
三、硬件与配置参数调优
在SSD存储环境下，建议将innodb_buffer_pool_size设置为物理内存的70%-80%以提升缓存命中率。针对400MB数据量，配置参数需注意：
四、数据分区与缓存机制
采用RANGE分区将历史数据归档到独立分区，可使活跃数据查询效率提升40%。Redis缓存层应部署高频查询结果，建议：
针对400MB数据库的优化需采取存储结构优化、智能索引管理、查询重构、硬件资源合理配置的组合策略。建议每月执行索引碎片整理，每季度进行全库分析，持续监控慢查询日志以保持最佳性能。
