活动中台系统的核心命脉聚焦于数据库性能，慢SQL恰似血管里的血栓，它对用户体验以及业务运转效率有着直接影响，在这儿，本文会深入剖析数据库性能问题产生的根源，并且给出实战的解决办法。
索引缺失的代价
在查询语句所关联的条件列未构建索引的情形下，数据库就必须得去执行全表扫描的操作。
举个例子，有个电商活动平台，一张存有用户参与记录的表格，里面含有5000万条数据，然后，在没有索引的状况下，去查询特定用户的活动记录，花费的时间长达15秒。
建立合适索引后，同样的查询语句执行时间降至0.03秒。
索引如同书的目录那般，它能够助力数据库迅速定位目标数据，进而避免出现诸如进行逐行扫描所带来的那种极为巨大的I/O开销。
查询条件的陷阱
复杂的查询条件往往成为性能杀手。
在某项目里，开发人员运用了多层嵌套的子查询，还进行了六个表来进行JOIN操作，单次查询所耗费的时间为8.2秒，这远远超过了1秒的慢SQL阈值。
将复杂逻辑拆分成为两次简单查询的优化后的查询，于应用层开展数据组装，执行时间被缩短到0.5秒。
针对面向用户的那种具有高并发特性的业务而言，应当尽可能地去规避在数据库这个层面开展复杂算术运算。
数据量膨胀的威胁
select * from a where id = 0;同一组SQL语句，于数百万级别的数据表之中运行仅需0.1秒，而当数据量扩充至数亿时极有可能飙升至5秒之上。
某个活动中台体系当中的积分记录表格，历经三年发展，积攒起了总计2.3亿条的数据量，从而致使日常进行查询操作的时候，频繁出现超过规定时间得不到反馈的状况。
select result from a where id = 0;数据清理是最直接的解决方案。
CREATE TABLE `table_test` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`test` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '索引测试字段',
............
`result` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '结果测试字段',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `test` (`test`),
) COMMENT='记录表';将三年前的历史记录进行分批删除，每一批次仅仅处理1000条，并且每一批次处理之间间隔2秒，如此一来，既实现了存储空间的释放，又达成了避免对线上业务产生冲击的目的。
数据库设计的反思
过度范式化设计会导致查询需要关联过多表格。
某项目把活动信息去拆分，分成基础信息表，扩展属性表，统计信息表等八个子表，每一次查询都得去进行七次JOIN操作。
凭借对部分字段进行合理的冗余操作，伴随高频查询的那些字段被合并进主表里头，查询性能实现了80%的提升幅度。
数据库设计需要在范式化和性能之间找到平衡点。
SQL语句的精简艺术
不少开发人员惯于径直查询整个DO对象，而后返回二三十个字段，然而实际上业务所需仅两三个字段。
某次对账查询返回了42个字段，执行耗时3.6秒。
优化为只查询需要的4个字段后，执行时间降至0.4秒。
裁减数据传输量，削减数据库处理负载，这是提升 SQL 效率最为直接的手段。
select * from a left join b on a.id = b.id where a.id = 0;交互策略的整体优化
处理每日凌晨时段的历史数据清理工作，原本的方案运用单一大范围扫描而后删除的方式，致使数据库负载急剧上升。
select * from a where id = 0;
select * from b where id = 0;优化之后，引入智能删除的策略，优先借助活动信息，以及分表路由，精准地定位待删除的数据。
配置项能够灵活地去指定分表的数量，具备查询时的条件，拥有每次删除的数量，以及时间范围。
对于存有活动信息的数据，先去查询活动，接着定向删除指定的分表，如此一来做到了清理效率提升15倍，并且彻底消除了慢SQL风险。
select * from a where id in (select id from b) and time > '2024-03-29';你在项目实战中是否也遇到过棘手的数据库性能问题？
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