数据库查询慢如蜗牛？三招提速十倍！
引言：在开发中突然发现页面加载需要5秒？后台日志频繁出现"Query took 4200ms"警告？慢查询正在吞噬你的系统性能！本文将分享三个实战优化技巧，让你用最小代价突破数据库性能瓶颈。
一、索引优化实战：避开全表扫描陷阱
某电商平台用户表2000万数据量，查询用户订单API响应从1.2s飙升至8s。经排查发现以下问题SQL：
SELECT * FROM orders WHERE user_id=123 AND status='pending' ORDER BY create_time DESC
优化方案：
- 创建复合索引：
CREATE INDEX idx_user_status ON orders(user_id, status) - 仅获取必要字段：替换
SELECT *为SELECT order_id, amount - 添加时间覆盖索引：
ALTER TABLE orders ADD INDEX (create_time)
优化后查询耗时降至120ms，提升近70倍！
二、连接查询重构：巧用JOIN替代子查询
最新MySQL 8.0.32的Hash Join特性让以下场景受益：
-- 优化前（执行时间1.8s） SELECT * FROM products WHERE id IN (SELECT product_id FROM orders WHERE price > 100) -- 优化后（执行时间0.15s） SELECT p.* FROM products p JOIN orders o ON p.id = o.product_id WHERE o.price > 100
关键点：
- 利用EXPLAIN分析执行计划，确保使用
Using join buffer (hash join) - 控制JOIN表数量不超过3张，避免笛卡尔积爆炸
三、冷热数据分离：Redis缓存实战
用户画像系统频繁查询基础信息，导致MySQL CPU持续90%+：
// 原始方案：每次请求查DB
User user = userDao.findById(userId);
// 优化方案：引入缓存层
User user = redis.get("user:"+userId);
if(user == null) {
user = userDao.findById(userId);
redis.setex("user:"+userId, 3600, user); // 缓存1小时
}
配合@Cacheable注解实现自动缓存，QPS从120提升至4500
结论
通过上述案例可见，数据库优化核心在于：
- 索引不是越多越好，要精准匹配查询模式
- 利用新版数据库特性（如MySQL8的Hash Join）
- 80%的性能问题可通过缓存解决
建议每周分析慢查询日志，重点关注执行时间>500ms的语句。记住：优化是持续过程，小的调整可能带来质的飞跃！
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