导读：如何在保持数据库较低成本的同时，让你的查询速度像跑车一样飞快？请来观看本文。

哈喽，数据管理员们！如果你看到这里，想必正为不断上涨的数据库成本而苦恼不已。你一定也遇到过这种情况：云计算账单不断攀升，服务器在高负载下不堪重负，或者数据库管理员每次查询运行超过5秒就开始叹气。

别担心，请系好安全带！我将分享我20多年的SQL经验，如何在不牺牲性能的前提下，将数据库成本削减60%以上。

而且，我会用轻松有趣、实用易懂的方式来讲解——即使你对SQL还不太熟悉～

为什么数据库成本如此之高？

在深入探讨如何节省这笔钱之前，让我们先面对现实。为什么数据库成本通常如此之高？原因包括如下：

• 存储成本：数据增长速度就像你最爱的零食囤积一样——快速且无情。
• 计算成本：长时间运行的查询和低效的操作会像怪物一样消耗 CPU 周期。
• 维护和许可：昂贵的许可证或云管理服务费用累积起来很高。
• 扩展效率低下：未能明智地利用资源会导致过度配置。

简单来说：低效的查询和糟糕的模式设计就像把钱扔进火堆里一样。

准备好节省 60% 的数据库成本了吗？让我们开始！

1. 智能索引——而不仅仅是增加索引数量！

把索引想象成数据库的GPS。没有它，数据库引擎每次都会绕远路。

常见陷阱：

索引过多会减慢写入速度并增加存储成本；索引过少则会导致读取速度缓慢。

例如：

在 PostgreSQL 中，可以使用EXPLAIN ANALYZE命令来了解查询计划。如果查询对一个大表执行顺序扫描，而该表的某一列经过了大量过滤，则需要在该列上创建索引：

CREATE INDEX idx_customer_lastname ON customers(last_name);

但是，请不要过度操作！使用以下命令删除未使用的索引：

DROP INDEX idx_unused_index;

一个有趣的比喻：指数就像高速公路上的车道——太多的话，施工会减慢所有人的速度；太少的话，就会堵在路上。

2. 避免使用 SELECT *** — 请指定你需要的列！

当你这样做时：

SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01' ;

你的数据库引擎会拉取所有数据——会严生浪费 I/O 和带宽。

更好的方法是这样的：

SELECT order_id, order_date, customer_id FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01' ;

你只请求需要的资源，从而减少数据传输、CPU负载，并提高查询速度。

3. 使用查询缓存和预编译语句

如果你总重复运行相同的查询（例如，仪表板刷新），缓存结果或使用预处理语句可以节省计算时间。

• PostgreSQL：用于pg_stat_statements识别高负载查询。
• MySQL：启用查询缓存或使用PREPARE语句。
• SQL Server：使用参数化查询。
  
  

庞大的表格会拖慢所有操作——想想看，数百万行数据扫描才能找到一条记录。

分区将大表根据日期或地区等标准拆分成较小的块。

PostgreSQL 的示例如下：

CREATE TABLE orders_2023 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ( '2023-01-01' ) TO ( '2024-01-01' );

分区意味着查询只扫描相关的数据块，从而降低成本并加快速度。

5. 归档旧数据或使用冷存储

并非所有数据都需要存储在价格昂贵、性能不稳定的固态硬盘上。

• 将旧日志或历史数据迁移到更便宜的存储介质上。
• 冷数据请使用 AWS S3 或 Glacier 存储。
• PostgreSQLpg_partman有助于实现分区和归档的自动化。
  
  

6. 优化数据类型

使用适合你数据的最小数据类型。例如；

• 不要用BIGINT，最适合它的东西是INT。
• 能用TEXT避免的地方就不要用VARCHAR(50)。

更小的数据类型意味着更少的存储空间和更快的查询速度。

7. 限制复杂连接和子查询的使用

有时开发人员喜欢编写复杂的嵌套查询，看起来很高级，但这个确实也是代价高昂。

将复杂的连接操作改写成更简单的查询，或者使用临时表。

MySQL 示例如下：

CREATE TEMPORARY TABLE temp_orders ASSELECT order_id, customer_id FROM orders WHERE order_date >'2023-01-01';SELECT c.customer_name, t.order_id FROM customers cJOIN temp_orders t ON c.customer_id = t.customer_id;

拆分复杂查询有助于 SQL 引擎更好地进行优化。

8. 日常维护：清理、分析和更新统计数据

• PostgreSQL：运行VACUUM以清理元组。
• 定期运行ANALYZE以更新查询计划器统计信息。
• SQL Server 使用UPDATE STATISTICS.
• MySQL 的这项函数OPTIMIZE TABLE，能够有助于回收存储空间。

维护可以确保数据库引擎做出正确的决策，从而节省计算资源。

9. 监控并限制长时间运行的查询

设置提醒或仪表盘来跟踪长时间查询。

• pg_stat_activity在 PostgreSQL 中使用。
• SHOW PROCESSLIST在 MySQL 中。
• SQL Server 活动监视器。

终止或优化占用资源过多的查询。

10. 选择合适的硬件或云层级

有时，通过迁移到合适的实例大小或存储层级可以节省成本。

• 使用更便宜的存储设备来存放档案。
• 对于计算密集型查询，请使用 CPU 优化型实例。
• 当负载高峰来临时自动扩展，而不是过度配置。

真实案例：我是如何帮助一家SaaS初创公司削减60%成本的

一家 SaaS 初创公司的工程团队被高昂的 AWS RDS 账单压得喘不过气来。经过彻底审计后：

• 我们发现缺少索引，导致对一个包含 5000 万行数据的表进行全表扫描。
• 创建了必要的索引，并删除了 10 个未使用的索引。
• 按月对日志进行分区，以加快查询速度。
• 优化查询，仅选择所需的列。
• 将历史日志移至 S3，并定期提取数据。

结果如何？查询速度提升了 5 倍，CPU 使用率下降了 40%，存储成本减半，数据库总支出下降了 60%。财务团队为此欢呼雀跃——数据库成本现在完全符合预算。

最后总结：要积极主动，而不是被动应对

降低数据库成本并非一蹴而就，而是一个持续的过程。其秘诀在于如下：

• 定期监测
• 查询优化
• 智能索引
• 数据生命周期管理

严格遵守这些 SQL 最佳实践，你的钱包也一定会感谢你的。

额外友情提示，助你最大程度节省开支并提升绩效

• 使用连接池：减少打开/关闭数据库连接的开销。
• 压缩数据：如果可用，请使用内置压缩功能（例如 PostgreSQL 的 TOAST）。
• 批量写入和更新：避免频繁写入小数据；批量写入以有效减少 I/O。
• 使用只读副本：将读取密集型流量卸载到副本，从而节省主服务器资源。
• 自动发出警报：设置查询高峰、速度减慢或存储阈值的通知。
• 充分利用云成本工具：使用 AWS Cost Explorer、Azure Cost Management 或 GCP 的账单报告。
• 审查许可：定期评估你的数据库许可是否满足需求，或者开源选项是否可以降低成本
  
  

结语

数据库成本优化是一场马拉松，而非短跑竞赛。

通过持续应用这些最佳实践，保持警惕的监控，并根据工作负载的变化不断调整策略，你就能降低成本，同时提升性能。

祝各位好运～

作者：洛逸