先分析瓶颈再系统优化：通过检查表大小、慢查询日志、执行计划和资源消耗定位问题；优化表结构与索引，选用合适数据类型，建立有效复合索引；对千万级以上大表实施垂直或水平拆分，结合分库分表；管理数据生命周期，归档冷数据，使用分区表提升维护效率。
面对MySQL大表带来的性能瓶颈，不能只靠单一手段解决。需要从结构设计、索引优化、查询方式到数据生命周期管理进行系统性治理。核心思路是“减负”和“提速”：减少单表数据压力，提升访问效率。
1. 分析大表现状与瓶颈点
在动手前先搞清楚问题出在哪。通过以下方式定位：
- 查看表大小：用SHOW TABLE STATUS LIKE 'table_name'或查询information_schema.tables确认数据行数和占用空间。
- 分析慢查询日志：找出频繁执行且耗时长的SQL，重点关注全表扫描、无索引查询、大范围排序等操作。
- 检查执行计划：使用EXPLAIN观察关键查询是否走索引、扫描行数是否过大。
- 监控资源消耗：观察CPU、I/O、内存使用情况，判断是否因大表导致锁争用或磁盘读写压力过高。
2. 优化表结构与索引设计
合理的结构能显著降低查询成本。
- 选择合适的数据类型：避免使用过大的字段（如TEXT用于短内容），优先用INT代替VARCHAR做主键，用TINYINT代替CHAR(1)存状态值。
- 建立有效索引：为WHERE、ORDER BY、JOIN字段添加复合索引，注意最左匹配原则。避免过多索引影响写入性能。
- 考虑覆盖索引：让查询只需访问索引即可完成，减少回表次数。
- 定期维护索引：对频繁更新的大表运行ANALYZE TABLE更新统计信息，必要时重建索引。
3. 实施数据拆分策略
当单表数据量超过千万级甚至上亿时，需考虑拆分。
- 垂直拆分：将宽表按业务逻辑拆成多个小表，例如把用户基本信息和扩展属性分开存储。
- 水平拆分（分表）：按时间、用户ID哈希等方式将数据分散到多个结构相同的表中，比如按月生成日志表log_202401、log_202402。
- 分库分表：结合中间件（如ShardingSphere）实现跨库拆分，适用于超大规模场景。
4. 管理历史数据与归档
不是所有数据都需要在线访问。
- 制定数据生命周期策略：明确哪些数据可归档或删除，比如保留一年内的交易记录。
- 定期归档冷数据：将旧数据迁移到归档表或低成本存储（如CSV、HDFS），减轻主表负担。
- 使用分区表（Partitioning）：按日期或范围分区，支持快速删除整个分区（DROP PARTITION），提升维护效率。
基本上就这些。关键在于持续监控+按需调整。大表治理不是一次性的任务，而是随着业务增长不断优化的过程。越早介入，后期迁移成本越低。
