数据库管理性能优化实战技巧分享

做数据工作的人都知道，数据库跑得慢，整个人都不好了。特别是月底出报表的时候，点一下查询卡半分钟，咖啡都凉了还没出结果。其实很多时候不是数据库不行，而是我们没用对方法。

很多人写 SQL 习惯 select *，看着省事，实际坑得要命。尤其表里有 text 或 blob 字段时，查一整行等于把硬盘翻一遍。只选需要的字段，能明显减轻 IO 压力。比如你只是核对用户手机号，那就明确写：

SELECT user_id, phone FROM users WHERE status = 1 AND created_time > '2024-01-01'

看到查询慢就加索引，这是新手常踩的坑。索引确实能提速查询，但每多一个索引，插入和更新就会更慢一点，因为数据库得同步维护这些“目录”。更麻烦的是，组合索引顺序搞反了，等于白建。比如你经常按城市和注册时间查用户，那应该建 (city, created_time)，而不是反过来。

数据量一大，limit 10000, 20 这种写法直接让数据库喘不过气。它得先跳过一万条记录，哪怕你根本不需要。更好的办法是用主键或时间戳做条件过滤，比如上一页最后一条记录的时间是 '2024-03-20 10:23:45'，下一页就可以：

SELECT id, name, created_time 
FROM logs 
WHERE created_time > '2024-03-20 10:23:45' 
ORDER BY created_time 
LIMIT 20

MySQL 的 explain 命令就像 X 光片，能照出 SQL 到底怎么执行的。重点关注 type 是否用了 index 或 range，key 是否命中了索引，rows 扫了多少行。如果看到 type=ALL，基本就是全表扫描，赶紧优化去。

有些公司喜欢半夜跑统计任务，这挺好，但别一股脑全塞在凌晨两点。多个大表同时分析，CPU 直接拉满。可以错开时间，比如用户行为日志三点跑，订单汇总三点半跑，给系统喘口气的机会。

数据库性能优化不是一锤子买卖，更多是日常细节的积累。改一条 SQL，加一个索引，调整一次任务时间，可能就让整个系统顺畅不少。

数据库管理性能优化的几个实用技巧