MySQL面对海量数据时，查询慢得让人抓狂，怎么才能不崩溃地优化和提速呢？

面对海量数据时MySQL查询慢得让人抓狂，这确实是很多开发者和管理员会遇到的头疼问题，要不想崩溃地优化和提速，不能只靠某一个“银弹”，而是需要一套组合拳，从思想、设计、查询语句到硬件配置进行系统性的优化，核心思想就是：尽量减少数据库需要处理的数据量，把力气用在刀刃上。

最根本的优化要从数据库设计和索引开始。 这就好比建房子，地基打不好，后面装修再漂亮也容易出问题，根据美团技术团队的经验，表结构设计要尽量避免过度设计，选择最合适的数据类型，比如能用int就别用varchar来存数字，能定长就别用变长，这样可以减少存储空间和I/O压力，但最重要的还是索引，索引就像书本的目录，没有索引，数据库就得一页一页地全表扫描，数据量一大自然就慢下来了，你需要为经常用在WHERE子句、JOIN条件以及ORDER BY后面的字段创建索引，阿里巴巴的开发者们就非常强调索引的有效性，他们建议定期使用EXPLAIN命令来分析SQL语句的执行计划，看看是否真的用上了你创建的索引，有没有出现全表扫描（type列显示为ALL）这种糟糕的情况，索引也不是越多越好，索引本身也会占用空间，并且会在数据增删改时降低性能,需要平衡。

SQL查询语句的写法至关重要，一条烂SQL能拖垮整个数据库。 很多慢查询其实是因为程序员写了不高效的SQL导致的，腾讯云的数据库专家们经常处理这类问题，他们总结了一些常见的坑：一是避免使用SELECT *，只查询需要的字段，特别是不能返回TEXT、BLOB这类大字段，这能显著减少网络传输和数据排序的开销，二是谨慎使用JOIN，特别是多表关联时，要确保关联字段上有索引，并且关联的表不能太大，如果可能，尝试将复杂的查询拆分成多个简单的查询，有时候在应用程序里做处理反而更快，三是注意模糊查询，LIKE '%关键字%'这种前缀模糊匹配是无法使用索引的，会导致全表扫描，如果必须用，可以考虑使用搜索引擎如Elasticsearch来分担压力，四是合理使用分页，当LIMIT的偏移量很大时（比如LIMIT 1000000, 20），MySQL需要先读取100多万条数据然后丢弃，非常慢，这时可以通过记录上一页的最大ID，使用WHERE id > 上一页最大ID LIMIT 20的方式来优化。

当单表数据真的膨胀到亿级以上时，单机MySQL可能就力不从心了，这时就要考虑架构层面的扩展。 这也是像淘宝、微信这样的大型互联网公司必经之路，主要有两个方向：一是读写分离，根据58同城的技术实践，通过主从复制（Master-Slave），让主库负责写操作，多个从库负责读操作，这样就把读压力分摊出去了，非常适合读多写少的场景，二是分库分表，这是应对海量数据的终极武器之一，分表就是把一张大表按某种规则（比如时间、用户ID取模）拆分成多个物理小表；分库则是将整个数据库实例拆散，分布到不同的服务器上，京东在应对大促时，就大量采用了分库分表的策略，将用户、订单等数据分散开来，极大提升了系统的整体容量和性能，不过分库分表会带来跨库查询、事务处理等复杂性，需要引入中间件（如ShardingSphere）来管理。

别忘了硬件和系统配置这块“压舱石”。 再好的设计和SQL，如果数据库跑在一台内存只有2G的虚拟机上也白搭，根据一些云服务商（如阿里云、腾讯云）的建议，首先确保服务器有足够的内存，让innodb_buffer_pool_size（InnoDB缓冲池）设置得尽可能大，这样数据库可以把更多的数据和索引缓存在内存中，减少慢速的磁盘I/O，使用SSD固态硬盘代替机械硬盘，能带来I/O性能的质的飞跃，对查询速度提升非常明显，定期对数据库进行优化，比如清理碎片、分析表更新索引统计信息等,也能保持数据库的健康状态。

优化海量数据下的MySQL是一个持续的过程，需要你先从最划算的SQL和索引优化入手，然后根据业务增长逐步升级到读写分离乃至分库分表的架构，同时配以合适的硬件资源，保持耐心，一步步来,就能让数据库的性能不再成为业务的瓶颈。