一、硬件资源配置优化
高性能数据库的基石在于合理配置硬件资源。采用SSD替代传统机械硬盘可提升3-5倍I/O吞吐量，RAID阵列技术通过数据冗余与并行读写实现性能飞跃。内存配置建议采用物理内存1.5倍以上容量，通过Buffer Pool机制缓存热点数据，减少磁盘访问次数。
CPU多核优化策略包括：
二、索引策略与查询优化
索引优化需遵循”覆盖索引优先”原则，复合索引字段顺序应按区分度降序排列。通过EXPLAIN分析执行计划，消除全表扫描和临时表创建。推荐策略：
- 对WHERE、JOIN、ORDER BY字段建立组合索引
- 监控索引使用率，每月清理冗余索引
- 对文本字段采用前缀索引压缩存储空间
查询语句优化要点包括避免SELECT *、将子查询改写为JOIN、使用预处理语句减少解析开销，实测可降低30%以上CPU消耗。
三、数据库架构设计原则
采用读写分离架构时，建议将80%读操作分流至从库。分库分表采用一致性哈希算法，确保数据均匀分布。表结构设计需平衡范式与反范式：
四、维护监控体系构建
建立全链路监控体系需包含：
- 慢查询日志分析，设置500ms阈值报警
- 实时跟踪锁等待和死锁事件
- 每周执行索引碎片整理和统计信息更新
- 季度性进行存储引擎健康检查
自动化运维脚本应覆盖备份验证、空间预警、连接池监控等功能，结合Prometheus+Grafana实现可视化监控。
数据库优化是系统工程，需硬件配置、架构设计、查询优化、监控维护多维度协同。通过基准测试量化优化效果，推荐每季度执行全链路压测，持续迭代优化方案。重点监控QPS、TPS、锁等待时间等核心指标，建立性能基线实现智能预警。
