微博上大家都说数据库优化，真心想知道你们到底是怎么搞的？

整理自微博平台多位科技博主、程序员用户的讨论，旨在反映微博上关于数据库优化的常见讨论和观点，非专业教程，仅供参考。）

“微博上大家都说数据库优化，真心想知道你们到底是怎么搞的？”这个问题在微博上时不时就能看到，尤其是当某个App崩了上热搜的时候，下面总有一堆程序员在调侃“肯定是数据库又炸了”，大家嘴里的“搞优化”，真不是一两句话能说清的，更像是一个持续不断的“打补丁”和“做减法”的过程，我刷了挺多相关的讨论，发现大家聊的基本围绕几个方面,都不是什么特别神秘的黑科技。

第一，也是最常被提到的：写SQL语句要“精打细算”。 很多博主会用特别形象的比喻，你不能让数据库像个傻小子一样干太多体力活”，就是避免那种“SELECT ”的写法，微博上有个叫“程序员幽默”的博主说过，你明明只需要用户的昵称和头像，结果一句“SELECT ”把用户的生日、简介、隐私设置全查出来了，数据库得多累啊，网络传输的数据量也大了，需要什么字段就查什么字段，这是第一步。 然后就是“索引”，这个词听起来专业，但大家解释得挺直白，有个博主打了个比方：数据库的表就像一本没有目录的厚电话簿，你要找“张三”，得从头翻到尾，这就是“全表扫描”，慢死了，而索引就是给这本电话簿加上按姓氏拼音排序的目录，你直接翻到“Z”开头的部分再找“张”，一下就快多了，经常要用到的查询条件，比如用户ID、文章发布时间这些，通常都会加上索引，但索引也不是越多越好，另一个博主“技术宅的日常”补充说，索引就像书的目录，太多太细的目录反而会让书变厚，增加维护成本（数据库要花时间维护索引），添加新数据也会变慢，加索引是个技术活,得权衡。

第二，聊得多的就是“硬件和架构”层面，说白了就是“钱能解决的问题”。 当数据量真的巨大，比如像微博这种亿级用户体量，光优化SQL和索引可能就不太够了，这时候微博上的讨论就会转向“分库分表”和“读写分离”，有个大厂的工程师在一条热门微博的评论区解释过：“分库分表”好比一个超市太大了，顾客找东西困难，收银台排长队，那就把超市拆成“生鲜超市”、“家电超市”、“服装超市”（分库），或者把同样的商品分到一号店、二号店、三号店去（分表），把海量数据分散到不同的数据库服务器上，每个服务器的压力就小多了。 “读写分离”就更常见了，博主“互联网阿猫”用过一个很生活的例子：一个店铺，如果记账和收钱都是同一个人，高峰期肯定忙不过来，不如让一个人专门负责收钱（写操作），另外几个人专门负责回答顾客问题、查库存（读操作），数据库也一样，搞一个主数据库专门负责接收新微博、点赞、评论这种“写”的请求，然后复制好几个从数据库，专门负责展示微博、查询信息这种“读”的请求，这样读写分开，压力就分摊了,这背后需要一套同步机制保证从数据库的数据和主数据库一致。

第三，还有一些“细节控”会提到的缓存策略。 这个词你可能在别的地方也听过，就是Redis、Memcached这些，微博上的解释是：有些数据被访问得特别频繁，比如热门微博的评论、明星的主页信息，每次都去数据库里查，数据库肯定喊累，那就在数据库前面加一个“高速临时仓库”（缓存），把这类热点数据放在里面，用户来访问的时候，先从这个“高速仓库”里取，取不到再去麻烦数据库，这样绝大部分请求根本到不了数据库，压力自然就降下来了，经常看到有运维吐槽，说某次服务卡顿，一查发现是缓存失效了，流量直接“击穿”到了数据库，导致数据库“猝死”。

微博上也有很多“务虚”的讨论，业务优化”。 有些资深的人会指出，最高级的优化其实是优化业务逻辑本身，能不能减少一些不必要的数据库查询？是不是每个操作都需要实时性那么强？有个例子是，统计微博的阅读数，如果每刷新一次就更新一次数据库，那数据库肯定受不了，但如果是每10次阅读才批量更新一次，或者用其他近似计算的方法，就能大大减轻压力,这就是在产品和技术的权衡中找到最优解。

在微博上看下来，数据库优化不是一个一劳永逸的绝招，而是一个系统工程，从写好每一句SQL，到合理使用索引，再到架构上的分库分表和读写分离，最后用缓存挡掉大部分压力，甚至回头去简化业务逻辑，大家调侃归调侃，背后其实是一步步的排查、试错和精细调整，就像一位博主总结的：“优化就是哪里慢治哪里，从最便宜的方法（改代码）开始试，不行再上加缓存，最后才考虑最贵的方案（加机器、改架构）。”