慢SQL优化的30个思路方案整理

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（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

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

（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

（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。