TDSQL 性能优化成功案例

查询优化案例

1. 慢查询优化案例

1.1 问题描述

• 某电商网站的商品列表页响应时间超过5秒
• 慢查询日志显示一条SQL语句执行时间长达4.5秒
• 影响用户体验和网站转化率

1.2 问题分析

• 慢查询语句：SELECT * FROM product WHERE category_id = 123 ORDER BY create_time DESC LIMIT 0, 20
• 使用EXPLAIN分析：
  • 表扫描行数：100,000+
  • 未使用索引
  • 文件排序：Using filesort

1.3 优化方案

• 分析表结构和查询模式
• 创建合适的组合索引：CREATE INDEX idx_category_create_time ON product(category_id, create_time DESC)
• 优化查询语句，使用覆盖索引

1.4 效果评估

• 查询执行时间从4.5秒降低到0.01秒
• 页面响应时间从5秒降低到1秒以内
• 用户体验显著提升

2. JOIN查询优化案例

2.1 问题描述

• 订单报表生成时间超过10分钟
• 涉及多个表的复杂JOIN查询
• 影响业务人员的工作效率

2.2 问题分析

• 查询涉及5个表的JOIN操作
• 部分表没有合适的索引
• 查询返回大量数据
• 缺少必要的过滤条件

2.3 优化方案

• 为JOIN条件创建合适的索引
• 优化查询逻辑，减少JOIN表数量
• 添加必要的过滤条件
• 考虑使用临时表或物化视图

2.4 效果评估

• 报表生成时间从10分钟降低到30秒
• 系统资源占用显著降低
• 业务人员满意度提高

索引优化案例

1. 组合索引优化案例

1.1 问题描述

• 用户登录页面响应时间超过2秒
• 登录验证SQL执行时间长
• 影响用户登录体验

1.2 问题分析

• 登录验证语句：SELECT * FROM user WHERE username = ? AND password = ?
• 只有username字段有索引
• 密码验证需要回表查询

1.3 优化方案

• 创建组合索引：CREATE INDEX idx_username_password ON user(username, password)
• 使用覆盖索引，避免回表查询

1.4 效果评估

• 登录验证时间从2秒降低到0.05秒
• 用户登录体验显著提升
• 系统并发处理能力提高

2. 前缀索引优化案例

2.1 问题描述

• 邮件搜索功能响应时间长
• 邮件字段长度为255字符
• 完整索引占用空间大

2.2 问题分析

• 邮件字段创建了完整索引
• 索引占用大量存储空间
• 影响写入性能

2.3 优化方案

• 分析邮件字段的分布情况
• 创建前缀索引：CREATE INDEX idx_email_prefix ON user(email(20))
• 验证前缀索引的选择性

2.4 效果评估

• 索引大小减少80%
• 搜索性能保持稳定
• 写入性能提高20%

参数优化案例

1. 内存参数优化案例

1.1 问题描述

• 数据库服务器内存使用率超过95%
• 频繁出现内存不足告警
• 影响数据库性能和稳定性

1.2 问题分析

• 内存参数配置不合理
• innodb_buffer_pool_size设置过小
• 内存分配不均衡

1.3 优化方案

• 调整innodb_buffer_pool_size参数，增加缓冲池大小
• 优化其他内存相关参数
• 平衡内存分配

1.4 效果评估

• 内存使用率降低到70%
• 内存不足告警消失
• 数据库性能提高30%

2. I/O参数优化案例

2.1 问题描述

• 写入密集型应用，磁盘I/O使用率100%
• 写入延迟高，影响业务处理速度

2.2 问题分析

• innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1（最安全但性能最低）
• 磁盘I/O成为瓶颈
• 业务对数据一致性要求较高

2.3 优化方案

• 调整innodb_flush_log_at_trx_commit为2
• 增加innodb_log_buffer_size
• 优化磁盘配置，使用RAID 10

2.4 效果评估

• 磁盘I/O使用率降低到50%
• 写入延迟降低70%
• 业务处理速度提高50%

架构优化案例

1. 读写分离案例

1.1 问题描述

• 数据库读压力大，主库负载高
• 查询响应时间长
• 影响业务正常运行

1.2 问题分析

• 所有读写请求都发送到主库
• 读请求占总请求的90%
• 主库资源成为瓶颈

1.3 优化方案

• 实施读写分离架构
• 配置1主3从的复制集群
• 读请求分发到从库
• 写请求发送到主库

1.4 效果评估

• 主库负载降低到原来的30%
• 查询响应时间降低50%
• 系统并发处理能力提高3倍

2. 分库分表案例

2.1 问题描述

• 单表数据量超过1亿条
• 查询和写入性能严重下降
• 备份和维护困难

2.2 问题分析

• 单表数据量过大
• 索引膨胀，查询效率低
• 写入竞争激烈

2.3 优化方案

• 实施分库分表架构
• 按用户ID进行水平分表
• 分表数量：64个
• 使用中间件管理分库分表

2.4 效果评估

• 单表数据量降低到1500万条
• 查询性能提高10倍
• 写入性能提高5倍
• 备份和维护变得容易

硬件优化案例

1. 存储优化案例

1.1 问题描述

• 数据库使用传统机械硬盘
• I/O延迟高，影响性能
• 无法满足业务需求

1.2 问题分析

• 机械硬盘I/O性能瓶颈
• 随机读写延迟高
• 无法满足高并发需求

1.3 优化方案

• 升级到SSD固态硬盘
• 配置RAID 10提高可靠性
• 优化存储布局

1.4 效果评估

• I/O延迟降低90%
• 查询性能提高5倍
• 写入性能提高3倍
• 系统响应速度显著提升

2. CPU优化案例

2.1 问题描述

• 数据库服务器CPU使用率持续100%
• 系统响应缓慢
• 无法处理更多请求

2.2 问题分析

• CPU资源成为瓶颈
• 复杂查询消耗大量CPU
• 服务器CPU配置过低

2.3 优化方案

• 升级服务器CPU，增加核心数
• 优化复杂查询，减少CPU消耗
• 考虑使用读写分离分担负载

2.4 效果评估

• CPU使用率降低到60%
• 系统并发处理能力提高2倍
• 复杂查询执行时间降低50%

常见问题（FAQ）

Q1: 如何选择合适的性能优化方法？

A1: 选择合适性能优化方法的方法包括：

• 分析性能瓶颈的具体位置
• 考虑业务需求和系统架构
• 评估优化的成本和收益
• 参考类似案例的经验
• 优先选择影响范围小、效果明显的优化方法

Q2: 如何评估性能优化的效果？

A2: 评估性能优化效果的方法包括：

• 监控系统性能指标（响应时间、吞吐量、资源使用率）
• 对比优化前后的性能数据
• 观察业务指标的变化
• 收集用户反馈
• 进行压力测试验证

Q3: 如何避免性能优化带来的风险？

A3: 避免性能优化风险的方法包括：

• 在测试环境中充分测试
• 采用渐进式优化策略
• 制定回滚计划
• 密切监控优化过程
• 与相关部门沟通协调

Q4: 如何持续保持系统性能？

A4: 持续保持系统性能的方法包括：

• 建立完善的监控和告警机制
• 定期进行性能评估和优化
• 关注业务变化和数据增长
• 及时调整系统配置和架构
• 持续学习和应用新技术

Q5: 性能优化需要哪些工具支持？

A5: 性能优化常用工具包括：

• 慢查询日志分析工具（pt-query-digest）
• 性能监控工具（Prometheus + Grafana）
• 数据库监控工具（MySQL Enterprise Monitor）
• 压力测试工具（sysbench、JMeter）
• 索引分析工具（MySQLTuner）