mysql表性能怎么提升那些事儿，遇到的问题和解决思路分享

说到MySQL表性能提升,这事儿就像收拾一个乱糟糟的房间，东西越多越乱，找起来就越慢，数据库也是一个道理，数据量大了，查询慢了，就得想办法收拾收拾，下面我就结合我自己遇到过的一些情况，还有从网上看的一些大佬们的经验，比如知乎上的“数据库内核”专栏、一些技术博客像“MySQL性能调优与架构设计”之类的，聊聊常见的麻烦和解决思路。

第一个大麻烦：全表扫描，慢得像蜗牛

最早让我头疼的就是这个,有一次，一个查询突然变得特别慢，一查执行计划（就是数据库告诉你它打算怎么找数据的路线图），发现它根本没走我建的那个索引，而是把整张表几百万条数据从头到尾扫了一遍，这就好比你在一个图书馆里找一本特定的书，你不是按索引卡去找对应的书架，而是从A区第一排开始，一本一本地翻，那得找到什么时候？

解决思路：

1. 检查索引有没有建对：这是最直接的，看看查询条件里用到的字段（比如经常用where user_id = 123来查），有没有给它创建索引，没有的话，赶紧建一个，这就像给图书馆的书贴上分类标签并做好目录。
2. 小心索引失效：有时候明明有索引，为啥还不走呢？常见坑位有：
   • 对索引列做了计算或函数操作：比如where year(create_time) = 2023，即使create_time有索引，也因为用了year()函数而失效，应该写成where create_time between '2023-01-01' and '2023-12-31'。
   • 模糊查询like以通配符开头：where name like '%张'，这种索引也用不上，如果业务允许，尽量写成where name like '张%'。
   • 类型不匹配：比如索引字段是字符串类型varchar，你查询时用了数字where id = 123（id是varchar），数据库需要做隐式类型转换，也可能导致索引失效。
3. 强制走索引：在特别确定的情况下，可以用force index语法强制查询使用某个索引，但这算是最后一招，因为数据库优化器通常比自己更懂数据分布。

第二个麻烦：索引建多了，写操作变沉重

后来学乖了,拼命建索引，查询是快了，但新的问题来了：插入、更新、删除数据的速度明显变慢了，这是因为每动一次数据，不仅要改表，还要去更新所有相关的索引文件，索引就像书的目录，书里每增加、删减一页，目录都得重新编页，索引多了，维护成本自然就高。

解决思路：

• 精简索引，联合索引是法宝：评估哪些索引是真正高频使用的，去掉那些创建后很少被查询用到的“僵尸索引”，对于经常同时用多个条件查询的，比如where province='浙江' and city='杭州'，可以考虑创建一个联合索引(province, city)，一个联合索引很多时候比多个单列索引更高效，还能避免回表（这个后面说）。
• 区分度不高的字段慎建索引：比如性别字段，只有“男”、“女”两个值，建索引意义不大，因为通过索引筛出来的数据还是很多。

第三个麻烦：深分页查询，越翻到后面越慢

做个分页功能,limit 0, 20很快，但limit 100000, 20就慢得离谱，这是因为limit 100000, 20的意思是，数据库要先扫描并排序出前100020条记录，然后扔掉前10万条，返回最后的20条，这个“扔掉”的操作成本极高。

解决思路：

• 利用索引优化：最好的办法是让分页操作在索引上完成，如果表有自增主键id，并且数据是按id顺序插入的，那么不要用limit 100000, 20，而是记录上一页的最大id，用where id > 上一页最大id limit 20，这样数据库直接通过索引定位到开始位置，扫描20条就返回，效率极高。
• 延迟关联：如果查询条件复杂，无法直接通过主键优化，可以用子查询的方式，先通过索引快速定位到需要的主键id，再根据这些id回表去取需要的列，具体像select * from table where id in (select id from table where ... limit 100000, 20)，思路都是尽量减少需要扫描和排序的数据量。

第四个麻烦：大字段拖慢速度

表里有个text或blob字段，存着很长的内容（如文章正文、图片地址等），即使你只查询其他几个小字段，比如select id, title from article，速度也可能不理想，因为数据库存储数据是以“页”为单位的，一条记录如果因为有大字段而变得很长，一页能放下的记录数就少，查询同样多的记录就需要读更多的页，IO压力就大。

解决思路：

• 垂直分表：这是最有效的办法，把大字段拆出去，单独放一张表，原表只保留核心的、经常查询的小字段，两张表通过主键关联，这样查询核心列表时，速度会快很多，只有需要详情的时候，才去关联查询大字段表。

第五个麻烦：热点数据频繁读写，锁竞争激烈

在高并发场景下,比如秒杀商品库存，大家同时读同时更新同一条记录，就会频繁加锁释放锁，线程需要等待，性能瓶颈就出现了。

解决思路：

• 乐观锁：常用方法，在商品表加一个版本号version字段，更新时不是直接update stock = stock - 1，而是update stock = stock - 1 where id=123 and version=5，同时更新version=6，如果更新失败（因为version被其他人改了），就重试，这减少了锁持有时间。
• 排队：用Redis等中间件做队列，将并发的请求串行化处理，减轻数据库瞬时压力。

总结一下

提升MySQL表性能,核心思路就是“减少数据库的负担”，让它少扫描数据（用好索引）、少传输数据（避免select *）、少做计算（避免索引失效）、少维护冗余结构（精简索引），这就像整理房间，定期清理不用的东西（归档旧数据）、常用东西放顺手的地方（热点数据缓存到Redis）、大件东西单独放（垂直分表），房间（数据库）用起来自然就顺畅了，这些方法都不是孤立的，需要根据实际的业务查询模式来综合运用和权衡。