说到数据库性能优化，这真是个既让人头疼又充满成就感的话题。记得去年我们团队接手一个电商项目时，数据库响应速度慢得就像在爬行，高峰期经常出现超时错误。当时我们尝试了各种方法，最后发现其实很多时候性能瓶颈都出在那些看似不起眼的基础配置上。
索引策略：别让数据库当无头苍蝇
我发现很多团队在索引使用上存在误区，要么过度索引，要么该建索引的地方没建。举个例子，我们之前有个用户行为分析表，查询时经常要按用户ID和时间范围筛选，但最初却只在用户ID上建了单列索引。结果呢？查询计划还是得扫描大量数据。后来我们给(user_id, created_at)建了复合索引，查询速度直接提升了20倍！不过索引也不是越多越好，每多一个索引都会增加写操作的开销，这个平衡点需要仔细把握。
查询优化：魔鬼都在细节里
有时候数据库性能差，真不能全怪数据库本身。我就遇到过开发同事写了个查询，用了SELECT *，结果返回了几十个字段，但业务逻辑其实只需要其中三个。这种”全量查询”不仅浪费网络带宽，还增加了数据库的解析负担。现在我们都要求团队成员养成好习惯：只查询需要的字段，避免在WHERE子句中对字段进行函数操作，还有就是要善用EXPLAIN分析查询计划。
连接池配置的艺术
连接池配置不当引发的性能问题，我见过太多了！有个项目刚开始把最大连接数设得特别高，以为这样就能应对高并发，结果反而导致数据库内存耗尽。后来我们根据实际业务峰值，把连接数控制在合理范围内，同时设置了合适的连接超时时间，系统稳定性立马就上来了。记住，连接池不是越大越好，而是要找到那个”甜蜜点”。
定期维护不能停
数据库就像汽车，定期保养才能保持最佳状态。我们团队现在每周都会对核心业务表做VACUUM和ANALYZE，确保查询计划器有最新的统计信息。对于PostgreSQL，我们还会定期检查表膨胀情况，及时清理死元组。这些看似琐碎的工作，对长期性能维护至关重要。
说到底，数据库性能优化是个系统工程，需要从架构设计、SQL编写、参数配置到日常运维的全链路关注。有时候一个小调整就能带来意想不到的效果，比如我们之前只是调整了shared_buffers参数，整体吞吐量就提升了15%！所以我觉得，与其追求各种”高大上”的优化技巧，不如先把这些基础工作做扎实。
评论列表（4条）
这个分享太及时了，正好遇到类似问题！
索引建多了真的会拖慢写入，深有体会👍
查询优化这块，SELECT * 简直是新手通病😂
连接池设太大导致OOM，我们吃过亏，血泪教训