1. 重構不合理的數據庫結構（根本解決）

? 優化表結構：拆分冗余度高的大表（如將“用戶信息+訂單信息”拆分為兩張獨立表），避免數據重復存儲；合并關聯頻繁的小表，減少多表聯查次數。

? 規范數據類型：用更精準的類型（如用“INT”存年齡而非“VARCHAR”，用“DATE”存日期而非“TEXT”），降低存儲占用并提升查詢速度。

? 補全/優化索引：為高頻查詢的字段（如用戶ID、訂單編號）添加索引（優先B-tree索引），避免全表掃描；刪除無效/重復索引，防止索引過多拖慢寫入速度。

? 處理關聯關系：通過外鍵（Foreign Key）明確表間關聯，替代冗余字段；多對多關系需增加中間表（如“用戶-角色”中間表），而非在單表中用逗號分隔存儲。

2. 優化查詢語句（快速見效）

? 簡化復雜查詢：拆分嵌套層級深的子查詢，改用JOIN關聯查詢；避免使用“SELECT *”，只查詢需要的字段，減少數據傳輸量。

? 避免低效操作：禁用“LIKE %xxx%”這類會忽略索引的模糊查詢（可用“LIKE xxx%”替代）；減少“GROUP BY”“ORDER BY”的使用，若必須用，確保關聯字段已加索引。

3. 引入輔助技術（提升整體性能）

? 使用緩存：將高頻查詢結果（如首頁熱門數據、用戶基礎信息）存入Redis等緩存工具，減少數據庫直接查詢次數。

? 分庫分表：若數據量極大（千萬級以上），按規則拆分數據庫（如按用戶地區分庫）或數據表（如按時間分表存儲訂單），降低單庫/單表的負載。

? 升級硬件/調整配置：增加數據庫服務器的CPU、內存，使用SSD硬盤提升讀寫速度；調整數據庫配置（如MySQL的“max_connections”“query_cache_size”），適配業務需求。

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