分库分表）¶

后端 80% 的性能和数据正确性问题都在数据库。本篇讲高级工程师必须懂的 DB 进阶：索引优化、事务隔离、连接池、读写分离、分库分表。配 PostgreSQL/MySQL 通用原理与避坑。

依据 PostgreSQL 官方文档、MySQL 官方文档、DDIA。

一、索引优化（性能第一抓手）¶

为什么：无索引的查询是全表扫描，数据量一大就慢到不可接受。

-- 给常用查询条件加索引
CREATE INDEX idx_orders_user_created ON orders(user_id, created_at DESC);
-- 联合索引遵循最左前缀：能命中 (user_id) 和 (user_id, created_at)，但不能只命中 (created_at)

索引坑

索引不是越多越好：每个索引拖慢写入、占空间。只给高频查询条件建。
最左前缀失效：联合索引 (a,b,c)，查询只用 b/c 走不了索引，必须含 a。
函数/隐式转换失效：WHERE DATE(created_at)=... 或 WHERE phone=123（phone 是字符串）会让索引失效，改成范围查询 / 参数类型一致。
LIKE 前缀：LIKE 'abc%' 能用索引，LIKE '%abc' 不能。
用 EXPLAIN ANALYZE 看执行计划，确认是否走索引、是否全表扫描。

二、事务与隔离级别¶

为什么：多个写操作要"要么全成、要么全败"，且并发时不串数据。

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读	性能
Read Uncommitted	❌可能	❌	❌	最高
Read Committed	✅防	❌	❌	高
Repeatable Read	✅	✅防	❌(快照)	中
Serializable	✅	✅	✅防	最低

// TypeORM 事务（必须回滚）
await dataSource.transaction(async (manager) => {
  await manager.save(order)
  await manager.decrement(Product, { id }, { stock: 1 })
  // 抛错自动回滚，数据不会半截
})

事务坑

忘了回滚：多步写中途抛错，前面已提交的部分不会回滚 → 数据不一致。用框架事务（自动 rollback）而非手动。
事务太长：事务内做网络调用/慢查询，锁持有时间长，并发死锁/超时。事务尽量短，只包必要写。
死锁：两个事务互相等对方锁。应用层统一加锁顺序，或捕获死锁重试。
synchronize:true 上生产会改表 → 必须 false + migration（见 NestJS 进阶）。

三、连接池（Connection Pool）¶

为什么：每次请求新建 DB 连接开销巨大，连接数爆了 DB 直接拒绝。

// pg 连接池（全局单例）
const pool = new Pool({ max: 20, idleTimeoutMillis: 30000 })
// 用完 release，别每次 new Pool

连接池坑

连接泄漏：查询后忘了 release/close，池子耗尽，新请求全卡住。用 try/finally 或 ORM 自动管理。
池大小盲目调大：超过 DB 承受上限反而更慢（上下文切换 + DB 压力）。按并发量逐步压测定。
多实例共享一个池上限：N 个 Node 实例 × 每实例 max 20 = DB 实际 20N 连接，DB max_connections 要算总账。

四、读写分离与复制¶

为什么：读多写少场景，把读流量分到只读副本，主库只写，提升吞吐。

主库（Master）写，从库（Replica）读，数据异步复制。
应用层用读写分离中间件（如 pg 的读从库、或 ProxySQL）。

主从延迟坑

主库写入后立刻从库读，可能读到旧数据（复制有延迟）。关键读（刚写完立刻读自己）要走主库。
延迟期间从库数据不一致，金融/库存类强一致读必须主库。

五、分库分表（海量数据）¶

为什么：单表几千万/上亿行，索引也救不了，要水平拆分。

分表：按 user_id % 64 或时间范围拆成 orders_2024_01 等。
分库：不同业务/不同分片放不同数据库实例。
中间件：ShardingSphere、Vitess。

分片原则

选高基数、均匀的分片键（如 user_id），别用性别/状态（数据倾斜）。
能不拆就不拆：先索引优化、读写分离、归档冷数据，拆库是最后手段（运维复杂度爆炸）。
跨分片查询/JOIN 很痛苦，设计时就避免跨分片事务。

六、DB 性能自查清单¶

高频查询有索引，EXPLAIN 确认走索引（无全表扫描）
联合索引遵循最左前缀，避免函数/隐式转换失效
写操作包事务且有回滚
事务短小，不在事务内做网络调用
连接池单例、用完释放、大小匹配并发
读写分离注意主从延迟，强一致读走主库
慢查询有监控告警（慢日志 / APM）
大表有归档/分表计划

配合：性能调优、NestJS 进阶·DB、部署与运维。