MySQL 性能優化和索引

MySQL 性能優化對於處理大量數據並需要快速查詢響應的應用程序至關重要。本教程涵蓋了優化 MySQL 性能的綜合策略，重點關注索引、查詢優化和數據庫調優。

理解 MySQL 性能

什麼影響 MySQL 性能？

數據庫架構設計 - 表結構和關係
索引策略 - 如何為快速檢索建立數據索引
查詢結構 - 查詢如何編寫和執行
服務器配置 - MySQL 服務器設置和資源
硬件資源 - CPU、RAM、存儲和網絡
應用程序設計 - 應用程序如何與數據庫交互

要監控的性能指標

查詢響應時間 - 查詢執行所需時間
吞吐量 - 每秒處理的查詢數
CPU 使用率 - 處理器利用率
內存使用 - RAM 消耗
磁盤 I/O - 讀/寫操作
連接數 - 活躍數據庫連接

MySQL 索引深入解析

什麼是索引？

索引是改善數據庫表上數據檢索操作速度的數據結構。它們創建數據的快捷方式，類似於書中的索引。

索引類型

1. 主索引（聚集）

sql

-- 主鍵自動創建聚集索引
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 主鍵索引自動創建
SHOW INDEX FROM users;

2. 輔助索引（非聚集）

sql

-- 為頻繁查詢的列創建輔助索引
CREATE INDEX idx_username ON users(username);
CREATE INDEX idx_email ON users(email);
CREATE INDEX idx_created_at ON users(created_at);

-- 查看所有索引
SHOW INDEX FROM users;

3. 複合索引

sql

-- 多列索引
CREATE INDEX idx_status_created ON users(status, created_at);
CREATE INDEX idx_name_email ON users(first_name, last_name, email);

-- 複合索引中順序很重要
-- 此索引幫助查詢過濾：
-- 1. 僅按 status
-- 2. 按 status 和 created_at
-- 但不幫助僅按 created_at

4. 唯一索引

sql

-- 確保唯一性並提高性能
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_email ON users(email);
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_username ON users(username);

-- 複合唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_user_project ON user_projects(user_id, project_id);

5. 部分索引

sql

-- 僅索引特定行（MySQL 8.0+）
CREATE INDEX idx_active_users ON users(username) WHERE status = 'active';

-- 對於較舊的 MySQL 版本，使用函數方法
CREATE INDEX idx_active_users ON users(status, username);

6. 全文索引

sql

-- 用於文本搜索功能
CREATE TABLE articles (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    title VARCHAR(255),
    content TEXT,
    FULLTEXT(title, content)
);

-- 或添加到現有表
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title, content);

-- 使用全文搜索
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(title, content) AGAINST('database optimization');

索引最佳實踐

1. 選擇正確的列進行索引

sql

-- ✅ 索引的好候選：
-- 在 WHERE 子句中頻繁使用
CREATE INDEX idx_order_status ON orders(status);

-- 在 JOIN 條件中使用
CREATE INDEX idx_order_user_id ON orders(user_id);

-- 在 ORDER BY 子句中使用
CREATE INDEX idx_product_price ON products(price);

-- 在 GROUP BY 子句中使用
CREATE INDEX idx_order_date ON orders(DATE(created_at));

2. 避免過度索引

sql

-- ❌ 壞：一個表上有太多索引
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    price DECIMAL(10,2),
    category_id INT,
    created_at TIMESTAMP
);

-- 不要在每列上都創建索引
CREATE INDEX idx_name ON products(name);
CREATE INDEX idx_price ON products(price);
CREATE INDEX idx_category ON products(category_id);
CREATE INDEX idx_created ON products(created_at);
-- 這會拖慢 INSERT/UPDATE/DELETE 操作

-- ✅ 好：策略性索引
CREATE INDEX idx_category_price ON products(category_id, price);
CREATE INDEX idx_name ON products(name);
-- 用更少的索引覆蓋大多數查詢模式

3. 複合索引中的索引列順序

sql

-- 規則：最具選擇性的列在前
CREATE INDEX idx_status_date ON orders(status, order_date);

-- 此索引幫助這些查詢：
SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';
SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' AND order_date > '2023-01-01';

-- 但不能高效地幫助這個：
SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01';
-- 為此，您需要：CREATE INDEX idx_date ON orders(order_date);

查詢優化技術

1. 使用 EXPLAIN 分析查詢

sql

-- 基本 EXPLAIN
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]';

-- 更詳細的分析
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]';

-- 分析實際執行
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]';

2. 優化 WHERE 子句

sql

-- ✅ 好：使用索引列
SELECT * FROM users WHERE user_id = 123;

-- ❌ 壞：WHERE 子句中的函數阻止索引使用
SELECT * FROM users WHERE UPPER(username) = 'JOHN';

-- ✅ 好：以您要查詢的格式存儲數據
SELECT * FROM users WHERE username = 'john';

-- ❌ 壞：前導通配符阻止索引使用
SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%john%';

-- ✅ 好：前綴搜索可以使用索引
SELECT * FROM users WHERE username LIKE 'john%';

3. 優化 JOIN

sql

-- ✅ 好：JOIN 列上的適當索引
SELECT u.username, p.title
FROM users u
JOIN posts p ON u.id = p.user_id  -- user_id 上的索引
WHERE u.status = 'active';        -- status 上的索引

-- ✅ 好：使用適當的 JOIN 類型
SELECT u.username, p.title
FROM users u
LEFT JOIN posts p ON u.id = p.user_id
WHERE u.id = 123;

-- ❌ 壞：笛卡爾積
SELECT * FROM users, posts WHERE users.id = posts.user_id;

-- ✅ 好：使用顯式 JOIN 語法
SELECT * FROM users
JOIN posts ON users.id = posts.user_id;

4. 優化 LIMIT 和 OFFSET

sql

-- ❌ 壞：大 OFFSET 很慢
SELECT * FROM users ORDER BY created_at LIMIT 10000, 10;

-- ✅ 好：使用基於游標的分頁
SELECT * FROM users
WHERE created_at > '2023-01-01 10:30:00'
ORDER BY created_at
LIMIT 10;

-- ✅ 好：使用基於 ID 的分頁
SELECT * FROM users
WHERE id > 10000
ORDER BY id
LIMIT 10;

5. 優化 GROUP BY 和 ORDER BY

sql

-- ✅ 好：索引支持 GROUP BY
CREATE INDEX idx_category_created ON products(category_id, created_at);

SELECT category_id, COUNT(*)
FROM products
GROUP BY category_id;

-- ✅ 好：索引支持 ORDER BY
SELECT * FROM products
ORDER BY category_id, price;

-- ❌ 壞：沒有適當索引的不同方向 ORDER BY
SELECT * FROM products
ORDER BY category_id ASC, price DESC;

-- ✅ 好：為混合排序創建索引
CREATE INDEX idx_category_price_desc ON products(category_id, price DESC);

高級查詢優化

1. 查詢重寫

sql

-- 原始慢查詢
SELECT * FROM orders o
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM order_items oi
    WHERE oi.order_id = o.id
    AND oi.product_id = 123
);

-- 用 JOIN 優化
SELECT DISTINCT o.* FROM orders o
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
WHERE oi.product_id = 123;

-- 或用 IN（有時更快）
SELECT * FROM orders
WHERE id IN (
    SELECT order_id FROM order_items
    WHERE product_id = 123
);

2. 子查詢優化

sql

-- ❌ 壞：相關子查詢
SELECT * FROM users u
WHERE (
    SELECT COUNT(*) FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
) > 5;

-- ✅ 好：JOIN 與聚合
SELECT u.* FROM users u
JOIN (
    SELECT user_id, COUNT(*) as order_count
    FROM orders
    GROUP BY user_id
    HAVING COUNT(*) > 5
) o ON u.id = o.user_id;

3. 使用覆蓋索引

sql

-- 創建包含所有需要列的覆蓋索引
CREATE INDEX idx_covering ON orders(user_id, status, order_date, total_amount);

-- 查詢可以完全從索引中滿足
SELECT status, order_date, total_amount
FROM orders
WHERE user_id = 123;

4. 性能分區

sql

-- 按日期範圍分區
CREATE TABLE orders (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    order_date DATE,
    total DECIMAL(10,2),
    PRIMARY KEY (id, order_date)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),
    PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
    PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025),
    PARTITION p_future VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

-- 哈希分區以均勻分佈
CREATE TABLE user_activities (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    activity_type VARCHAR(50),
    created_at TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (id, user_id)
)
PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 4;

數據庫配置優化

1. MySQL 配置變量

sql

-- 查看當前配置
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size';
SHOW VARIABLES LIKE 'key_buffer_size';
SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_size';

-- 要優化的重要設置：
-- InnoDB 緩衝池大小（最重要）
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 2147483648; -- 2GB

-- 查詢緩存（在 MySQL 8.0 中已棄用）
SET GLOBAL query_cache_size = 268435456; -- 256MB
SET GLOBAL query_cache_type = ON;

-- 線程設置
SET GLOBAL max_connections = 200;
SET GLOBAL thread_cache_size = 16;

2. InnoDB 配置

sql

-- 緩衝池設置
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = '70%_of_RAM';
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_instances = 8;

-- 日誌設置
SET GLOBAL innodb_log_file_size = 268435456; -- 256MB
SET GLOBAL innodb_log_buffer_size = 16777216; -- 16MB

-- I/O 設置
SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit = 2;
SET GLOBAL innodb_flush_method = 'O_DIRECT';

3. 監控和分析

sql

-- 啟用慢查詢日誌
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 2;
SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 'ON';

-- 性能架構
SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY avg_timer_wait DESC LIMIT 10;

-- 信息架構
SELECT * FROM information_schema.innodb_buffer_pool_stats;

實際優化示例

1. 電子商務產品搜索

sql

-- 產品表結構
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    description TEXT,
    price DECIMAL(10,2),
    category_id INT,
    brand_id INT,
    stock_quantity INT,
    status ENUM('active', 'inactive') DEFAULT 'active',
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 搜索功能的最優索引
CREATE INDEX idx_category_status_price ON products(category_id, status, price);
CREATE INDEX idx_brand_status ON products(brand_id, status);
CREATE INDEX idx_status_stock ON products(status, stock_quantity);
CREATE FULLTEXT INDEX idx_fulltext_name_desc ON products(name, description);

-- 優化的搜索查詢
SELECT id, name, price
FROM products
WHERE category_id = 1
  AND status = 'active'
  AND stock_quantity > 0
  AND price BETWEEN 10.00 AND 100.00
ORDER BY price ASC
LIMIT 20;

2. 用戶活動跟蹤

sql

-- 帶分區的活動表
CREATE TABLE user_activities (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    activity_type VARCHAR(50),
    ip_address VARCHAR(45),
    user_agent TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (id, created_at),
    KEY idx_user_type_date (user_id, activity_type, created_at)
)
PARTITION BY RANGE (UNIX_TIMESTAMP(created_at)) (
    PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2023-02-01')),
    PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2023-03-01')),
    PARTITION p202303 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2023-04-01')),
    -- 根據需要添加更多分區
    PARTITION p_future VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

-- 最近用戶活動的高效查詢
SELECT activity_type, COUNT(*) as count
FROM user_activities
WHERE user_id = 123
  AND created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY activity_type
ORDER BY count DESC;

3. 社交媒體動態優化

sql

-- 帖子表
CREATE TABLE posts (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    content TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    likes_count INT DEFAULT 0,
    comments_count INT DEFAULT 0,
    status ENUM('active', 'deleted') DEFAULT 'active'
);

-- 動態生成的優化索引
CREATE INDEX idx_user_status_created ON posts(user_id, status, created_at);
CREATE INDEX idx_status_created_likes ON posts(status, created_at, likes_count);

-- 關注者表
CREATE TABLE followers (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    follower_id INT,
    following_id INT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    UNIQUE KEY unique_follow (follower_id, following_id),
    KEY idx_follower (follower_id),
    KEY idx_following (following_id)
);

-- 優化的動態查詢
SELECT p.id, p.content, p.created_at, p.likes_count
FROM posts p
JOIN followers f ON p.user_id = f.following_id
WHERE f.follower_id = 123
  AND p.status = 'active'
  AND p.created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)
ORDER BY p.created_at DESC
LIMIT 50;

性能監控工具

1. MySQL 內置工具

sql

-- 顯示進程列表
SHOW PROCESSLIST;

-- 顯示引擎狀態
SHOW ENGINE INNODB STATUS;

-- 性能架構查詢
SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE digest_text LIKE '%SELECT%'
ORDER BY avg_timer_wait DESC LIMIT 10;

-- 檢查表大小
SELECT
    table_name,
    ROUND(((data_length + index_length) / 1024 / 1024), 2) AS 'Size (MB)'
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'your_database_name'
ORDER BY (data_length + index_length) DESC;

2. 外部監控工具

bash

# MySQL Tuner
wget http://mysqltuner.pl/ -O mysqltuner.pl
perl mysqltuner.pl

# Percona Toolkit
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log

# MySQLReport
./mysqlreport --user root --password your_password

3. 應用程序級監控

python

# Python 示例，帶計時
import time
import mysql.connector

def execute_query_with_timing(query):
    start_time = time.time()

    connection = mysql.connector.connect(
        host='localhost',
        database='your_db',
        user='your_user',
        password='your_password'
    )

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(query)
    results = cursor.fetchall()

    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time

    print(f"Query executed in {execution_time:.4f} seconds")

    cursor.close()
    connection.close()

    return results

# 使用
results = execute_query_with_timing("SELECT * FROM users WHERE id = 123")

常見性能反模式

1. N+1 查詢問題

sql

-- ❌ 壞：N+1 查詢
-- 運行一個查詢獲取帖子的應用程序代碼
SELECT id, title, user_id FROM posts LIMIT 10;

-- 然後為每個帖子運行另一個查詢獲取用戶信息
SELECT name FROM users WHERE id = 1;
SELECT name FROM users WHERE id = 2;
-- ... 10 個更多查詢

-- ✅ 好：單個 JOIN 查詢
SELECT p.id, p.title, u.name
FROM posts p
JOIN users u ON p.user_id = u.id
LIMIT 10;

2. SELECT * 使用

sql

-- ❌ 壞：選擇所有列
SELECT * FROM users WHERE id = 123;

-- ✅ 好：只選擇需要的列
SELECT id, username, email FROM users WHERE id = 123;

-- ✅ 好：創建覆蓋索引
CREATE INDEX idx_user_info ON users(id, username, email);

3. 低效的分頁

sql

-- ❌ 壞：大 OFFSET
SELECT * FROM posts ORDER BY created_at DESC LIMIT 10000, 20;

-- ✅ 好：基於游標的分頁
SELECT * FROM posts
WHERE created_at < '2023-01-01 12:00:00'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20;

擴展策略

1. 讀取副本

sql

-- 配置讀/寫分離
-- 主服務器用於寫入
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('john', '[email protected]');
UPDATE users SET email = '[email protected]' WHERE id = 123;

-- 副本用於讀取
SELECT * FROM users WHERE username = 'john';
SELECT COUNT(*) FROM posts WHERE created_at >= '2023-01-01';

2. 數據庫分片

sql

-- 按 ID 範圍分片用戶
-- 分片 1：id 1-1000000 的用戶
-- 分片 2：id 1000001-2000000 的用戶
-- 分片 3：id 2000001-3000000 的用戶

-- 應用程序邏輯確定查詢哪個分片
def get_shard_for_user(user_id):
    if user_id <= 1000000:
        return 'shard1'
    elif user_id <= 2000000:
        return 'shard2'
    else:
        return 'shard3'

3. 緩存策略

sql

-- 緩存頻繁訪問的數據
-- 應用程序緩存用戶配置文件 1 小時
SELECT id, username, email, profile_image
FROM users
WHERE id = 123;

-- 緩存聚合數據
SELECT category_id, COUNT(*) as product_count
FROM products
WHERE status = 'active'
GROUP BY category_id;

維護和優化任務

1. 定期索引維護

sql

-- 檢查索引使用情況
SELECT
    TABLE_NAME,
    INDEX_NAME,
    CARDINALITY
FROM information_schema.statistics
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database'
ORDER BY CARDINALITY DESC;

-- 刪除未使用的索引
-- 首先，監控查詢以識別未使用的索引
DROP INDEX idx_unused_column ON table_name;

-- 定期重建索引
ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB;

2. 表優化

sql

-- 分析表統計信息
ANALYZE TABLE users;

-- 優化表存儲
OPTIMIZE TABLE users;

-- 檢查表完整性
CHECK TABLE users;

3. 監控查詢

sql

-- 啟用和監控慢查詢日誌
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1;

-- 定期審查慢查詢日誌
-- tail -f /var/log/mysql/slow.log

-- 使用 pt-query-digest 進行分析
-- pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log

最佳實踐總結

1. 數據庫設計

適當規範化 - 避免過度規範化
使用適當的數據類型 - 適合您數據的最小類型
為您的查詢設計 - 為頻繁查詢的內容建索引
考慮分區 - 對於非常大的表

2. 索引策略

索引頻繁查詢的列 - WHERE、JOIN、ORDER BY
明智地使用複合索引 - 最具選擇性的列在前
避免過度索引 - 平衡查詢速度與寫入性能
監控索引使用 - 刪除未使用的索引

3. 查詢優化

使用 EXPLAIN - 始終分析查詢執行計劃
**避免 SELECT *** - 只查詢需要的列
優化 JOIN - 使用適當的 JOIN 類型和索引
最小化子查詢 - 考慮使用 JOIN

4. 配置調優

設置適當的緩衝區大小 - 特別是 innodb_buffer_pool_size
監控性能指標 - CPU、內存、I/O
啟用慢查詢日誌 - 識別問題查詢
定期維護 - ANALYZE、OPTIMIZE 表

5. 應用程序設計

實現連接池 - 重用數據庫連接
使用預準備語句 - 防止 SQL 注入並提高性能
實現緩存 - 減少數據庫負載
考慮異步操作 - 對於非關鍵操作

結論

MySQL 性能優化是一個持續的過程，需要關注數據庫設計、索引策略、查詢優化和系統配置。主要要點：

從正確的數據庫設計開始 - 良好的架構設計防止許多性能問題
策略性索引 - 創建支持最常見查詢的索引
監控和分析 - 使用工具識別瓶頸和慢查詢
測試和測量 - 始終驗證優化是否真正提高了性能
考慮完整堆棧 - 數據庫性能影響整體應用程序性能

記住，過早優化可能適得其反。專注於通過監控和測量識別實際瓶頸，然後基於您的特定用例和查詢模式應用有針對性的優化。

下一步

掌握 MySQL 性能優化後，探索：

高級複製設置 - 主從和主主複製
MySQL 集群 - 高可用性和可擴展性
NoSQL 替代方案 - 何時考慮文檔或鍵值存儲
數據庫監控工具 - Percona Monitoring and Management、MySQL Enterprise Monitor
雲數據庫服務 - Amazon RDS、Google Cloud SQL、Azure Database

性能優化對可擴展應用程序至關重要 - 掌握這些技術來構建高性能數據庫系統！

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MySQL 性能優化和索引 ​

理解 MySQL 性能 ​

什麼影響 MySQL 性能？ ​

要監控的性能指標 ​

MySQL 索引深入解析 ​

什麼是索引？ ​

索引類型 ​

1. 主索引（聚集） ​

2. 輔助索引（非聚集） ​

3. 複合索引 ​

4. 唯一索引 ​

5. 部分索引 ​

6. 全文索引 ​

索引最佳實踐 ​

1. 選擇正確的列進行索引 ​

2. 避免過度索引 ​

3. 複合索引中的索引列順序 ​

查詢優化技術 ​

1. 使用 EXPLAIN 分析查詢 ​

2. 優化 WHERE 子句 ​

3. 優化 JOIN ​

4. 優化 LIMIT 和 OFFSET ​

5. 優化 GROUP BY 和 ORDER BY ​

高級查詢優化 ​

1. 查詢重寫 ​

2. 子查詢優化 ​

3. 使用覆蓋索引 ​

4. 性能分區 ​

數據庫配置優化 ​

1. MySQL 配置變量 ​

2. InnoDB 配置 ​

3. 監控和分析 ​

實際優化示例 ​

1. 電子商務產品搜索 ​

2. 用戶活動跟蹤 ​

3. 社交媒體動態優化 ​

性能監控工具 ​

1. MySQL 內置工具 ​

2. 外部監控工具 ​

3. 應用程序級監控 ​

常見性能反模式 ​

1. N+1 查詢問題 ​

2. SELECT * 使用 ​

3. 低效的分頁 ​

擴展策略 ​

1. 讀取副本 ​

2. 數據庫分片 ​

3. 緩存策略 ​

維護和優化任務 ​

1. 定期索引維護 ​

2. 表優化 ​

3. 監控查詢 ​

最佳實踐總結 ​

1. 數據庫設計 ​

2. 索引策略 ​

3. 查詢優化 ​

4. 配置調優 ​

5. 應用程序設計 ​

結論 ​

下一步 ​