1. 核心优化策略
数据库性能优化的核心在于索引设计与查询优化。对低选择率列使用位映射索引可提升读取效率，其空间占用仅为传统B*树索引的1/10。通过EXPLAIN分析执行计划，避免全表扫描并减少返回数据量是提升查询效率的关键。
| 优化级别 | 典型措施 |
|---|---|
| 基础 | 索引创建、查询重写 |
| 中级 | 分区表设计、缓存机制 |
| 高级 | 负载均衡、读写分离 |
实施步骤：
- 为WHERE子句常用字段创建组合索引
- 使用LIMIT分页减少数据传输量
- 定期重建索引消除碎片
2. 常见设计错误规避
过度规范化是典型的设计陷阱，会导致多表关联查询性能下降。反规范化设计可在保证数据一致性的前提下，通过冗余字段减少JOIN操作。其他常见错误包括：
- 在WHERE条件中使用OR导致全表扫描
- 未定期更新统计信息导致执行计划失效
- 使用VARCHAR存储数值型数据影响比较效率
3. 高级优化技术
对于TB级数据库，可采用水平分区配合分布式缓存。使用Redis缓存热点查询结果可降低90%的数据库负载。OPS环境中推荐采用反转键索引平衡B*树分布，同时应建立监控系统实时追踪慢查询。
集群部署方案：
- 主从复制实现读写分离
- 基于哈希算法的分片策略
- SSD阵列提升IOPS性能
通过多层级优化策略组合应用，包括索引优化、架构设计改进和硬件资源调配，可系统性地提升数据库性能。定期进行压力测试和瓶颈分析是维持高效运行的关键，需特别注意避免过早优化和过度设计。
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