如何针对不同业务场景优化MySQL性能？

针对不同业务场景优化MySQL性能需要结合业务特点和数据访问模式进行针对性调整。以下分场景给出优化方案：

一、高并发读场景（如电商商品页） 1. 缓存层优化： - 使用Redis/Memcached缓存热点数据（QPS>5k时建议） - 实现多级缓存（本地缓存+分布式缓存） - 缓存预热策略（如商品秒杀前预加载）

2. 数据库优化：

-- 建立覆盖索引
ALTER TABLE products ADD INDEX idx_category_status (category_id, status, price);
-- 读写分离配置
CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='master_ip', MASTER_USER='repl', MASTER_PASSWORD='password';

3. 架构优化：

- 采用ProxySQL实现读写分离 - 使用CDN加速静态内容

二、高并发写场景（如支付系统） 1. 写入优化：

-- 批量插入代替单条插入
INSERT INTO transactions (order_id,amount) VALUES (1,100),(2,200);
-- 使用INSERT DELAYED（非严格一致性场景）

2. 表结构设计：

- 垂直分表：将支付流水与订单信息分离 - 使用TIMESTAMP替代DATETIME（存储空间减少30%）

3. 硬件优化：

- 配置RAID 10磁盘阵列 - 使用NVMe SSD（随机写入性能提升10倍）

三、混合读写场景（社交网络） 1. 事务优化：

-- 缩短事务执行时间
START TRANSACTION;
-- 只查询必要字段
SELECT user_name FROM users WHERE user_id=123 FOR UPDATE;
-- 立即提交
COMMIT;

2. 索引策略：

-- 组合索引设计
ALTER TABLE posts ADD INDEX idx_user_created (user_id, created_at);
-- 使用索引合并
SET optimizer_switch='index_merge=on';

3. 分区表优化：

-- 按用户ID哈希分区
CREATE TABLE messages (
    id BIGINT NOT NULL,
    user_id INT NOT NULL
) PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 10;

四、数据分析场景（报表系统） 1. 查询优化：

-- 使用窗口函数替代自连接
SELECT user_id, SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id) 
FROM orders;
-- 启用并行查询
SET max_parallel_workers_per_gather=4;

2. 存储优化：

- 列式存储引擎（如ClickHouse） - 使用TokuDB引擎（高压缩比）

五、通用优化技巧 1. 参数调优：

# my.cnf关键参数
innodb_buffer_pool_size = 12G  # 总内存的70-80%
innodb_io_capacity = 2000      # SSD建议值
thread_cache_size = 32         # 减少连接创建开销

2. 监控工具：

- Percona PMM监控关键指标 - pt-query-digest分析慢查询 - EXPLAIN ANALYZE验证执行计划

3. 定期维护：

# 每周碎片整理
pt-online-schema-change --alter "ENGINE=InnoDB" D=database,t=table
# 每天统计信息更新
ANALYZE TABLE critical_table;

不同场景的黄金法则： 1. OLTP系统：索引优化 > 缓存 > 硬件升级 2. OLAP系统：查询重构 > 分区 > 列式存储 3. 混合负载：读写分离 > 资源隔离 > 限流

建议根据实际业务指标（TPS/QPS/延迟）持续监控和调整，使用A/B测试验证优化效果。对于关键业务系统，建议进行全链路压测（如使用Sysbench或自定义脚本）。