🚀 百萬筆資料的 MySQL 表怎麼優化？從 5 秒變 20ms 的實戰全攻略

🚀 百萬至千萬級資料優化：從「修補」到「重構」的完整指南

💡 前言：數據規模的範式轉移

當單表資料量跨越百萬門檻，MySQL 的行為會發生質變。磁碟 I/O 會取代 CPU 成為第一瓶頸，Buffer Pool 的命中率將直接決定你的系統生死。優化這類系統，需要的是「外科手術式」的精準干預。

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一、 目標 (Objective)

建立一個可預測、高可用且低延遲的資料層架構。不僅要解決目前的慢查詢，更要建立一套應對資料增長的擴展路徑，確保系統在資料量翻倍時依然穩定。

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二、 技術亮點：深層優化策略 (Technical Highlights)

1. 深入索引底層：B+Tree 的物理代價

• 回表 (Random I/O) 的毀滅性效能影響：

  當你執行 SELECT * 且索引未覆蓋時，MySQL 必須根據二級索引找到主鍵 ID，再回主鍵索引查找完整行。

  • 效能損失：這會產生大量的「隨機 I/O」，在硬碟壓力大時效能極差。

  • 解決方案：強制推行覆蓋索引 (Covering Index)。

2. 執行計畫的深層診斷 (EXPLAIN 關鍵指標)

不要只看有沒有用到索引，要看索引是怎麼被使用的：

• type = index：雖然用了索引，但是「全索引掃描」，效能通常不佳。

• type = range：範圍掃描，是百萬級資料查詢的合格底線。

• Rows x Filtered：兩者相乘的結果越小，代表掃描的無用資料越少。

3. 深分頁的物理限制與優化

LIMIT 1000000, 10 之所以慢，是因為 MySQL 必須將前 100 萬筆資料從磁碟讀入記憶體（Buffer Pool）後再拋棄。

• 優化方案：延遲關聯 (Deferred Join)：

  SQL

  -- 先查出符合條件的 ID (這步走覆蓋索引，極快)
  SELECT id FROM orders WHERE user_id = 123 ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;
  -- 再根據 ID 回表拿資料
  

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三、 系統架構演進圖 (Architecture Evolution)

隨著資料量增長，架構應遵循以下路徑演進：

Plaintext

[ 階段一：單機優化 ]
MySQL (SSD) + 完善的複合索引 + SQL 改寫

[ 階段二：讀寫緩解 ]
MySQL Primary <--(Binlog)--> MySQL Replicas (讀寫分離)
       + Redis (快取熱點資料，降低 DB 壓力)

[ 階段三：資料冷熱分離 ]
將 3 個月前的「冷資料」搬移至 歷史表 或 ClickHouse (OLAP)
主表僅保留「熱資料」

[ 階段四：分庫分表 / 分區 ]
使用 ShardingSphere 或 TiDB 解決單機硬體瓶頸

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四、 實戰流程：AWS RDS 效能診斷 SOP (Flowchart)

在 AWS 環境下，應依照此邏輯進行排查，能節省 70% 的定位時間：

1. 監控指標 (CloudWatch)：檢查 ReadIOPS 與 DiskQueueDepth。若 Queue 長期大於 1，代表磁碟 I/O 到達瓶頸。

2. 效能洞察 (Performance Insights)：

   • 觀察 AAS (Average Active Sessions)。

   • 若大量的等待事件是 wait/io/table/sql/handler，表示缺索引或全表掃描。

3. 線上 DDL 操作：

   • 百萬級資料建索引會鎖表嗎？

   • 建議：使用 ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE，或透過 pt-online-schema-change 進行無感變更。

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五、 技術決策權衡 (Trade-offs)

優化手段	核心優點	潛在代價 (Trade-off)
增加複合索引	極大提升讀取效能	降低 INSERT/UPDATE 速度，增加磁碟空間
引入 Redis 快取	徹底解放 DB 負載	需處理快取一致性與快取擊穿問題
分區 (Partition)	提升特定範圍查詢效能	查詢若未帶分區鍵，效能會比沒分區更差
讀寫分離	分散查詢壓力	必須處理主從延遲 (Replication Lag)

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六、 結論：邁向千萬級的思維 (Conclusion)

百萬級優化的本質是**「榨乾單機效能」，而千萬級以上的優化本質是「分治法 (Divide and Conquer)」**。

作為架構師，當你看到一張表的資料量開始以每月 10% 的速度增長時，優化索引只是贏得時間的手段。真正的長久之計是資料歸檔策略與異質資料庫 (如 Elasticsearch) 的引入。

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