一、数据库结构优化
合理分表分库能有效降低单表数据量，建议将日志数据与核心业务数据分离存储。对于高频查询字段建立复合索引，但需避免过度索引导致写入性能下降。使用分区表技术可将数据按时间或业务维度划分，提升查询效率。
二、查询语句优化
优化查询需遵循以下原则：
- 避免SELECT * 操作，明确指定查询字段
- 使用JOIN替代嵌套子查询，减少临时表生成
- 限制返回结果集大小，配合分页机制
三、硬件与存储配置
建议采用SSD存储提升I/O性能，内存容量应满足热点数据的缓存需求。数据库服务器建议配置：
四、定期维护策略
建立周期性维护计划，包含索引重建、统计信息更新和碎片整理。建议每月执行ANALYZE TABLE更新查询优化器的统计信息。日志文件需设置自动轮转策略，防止磁盘空间耗尽。
五、缓存与连接池管理
合理配置数据库连接池参数，建议初始连接数设置为服务器CPU核心数的2倍。启用查询缓存时可减少30%以上的重复查询。对于静态数据建议使用内存数据库加速访问。
通过结构设计优化、查询语句调优、硬件资源配置、定期维护策略和缓存机制的综合应用，可使数据库性能提升50%以上。建议每季度进行压力测试，持续优化配置参数。
