数据库占用内存过高如何解决
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zhenglin
2025年11月4日 15:1
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最近有人问“数据库占用内存过高，如何优化？”，今天就和大家分享一下如何解决数据库占用内存过高的问题
数据库内存占用过高
要解决问题肯定就得找到问题的原因？
使用内存监控工具：通过top、htop（Linux）监控数据库进程（如mysqld、postgres）的内存占用，结合数据库自带工具（如 MySQL 的SHOW ENGINE INNODB STATUS）分析内存使用细节
一、排查内存过高的原因
首先然后想到的当然就是SQL写法上的优化，其次就是数据库配置，或者系统架构的问题了，比如并发太高数据库的活跃线程比较高等问题
哪些SQL会占用很高的内存呢？
大结果集查询，查询大量的字段（select *）且没有分页
join查询使用不当。join连查询如果表数据量大也是非常占用内存的。join的底层实现有好几种算法，想了解的可以参考： sql 中谨慎使用多表join；
是否有很多长事务，导致内存始终得不到释放（比如索引失效等问题）
排查方法我们可以通过SQL命令查看此时活跃得线程的查询信息（PGSQl为例）：
SELECT
pid, -- 进程ID
usename AS user, -- 执行查询的用户
datname AS db, -- 连接的数据库
client_addr, -- 客户端IP地址
application_name, -- 应用程序名称
backend_start, -- 后端进程启动时间
query_start, -- 查询开始时间
state_change, -- 状态变更时间
state, -- 会话状态（active/running/idle等）
wait_event_type, -- 等待事件类型
wait_event, -- 具体等待事件
query -- 当前执行的SQL语句（可能被截断）
FROM
pg_stat_activity
WHERE
state = 'active' -- 只显示活跃状态的查询
ORDER BY
query_start DESC; -- 按查询开始时间倒序排列
通过查看目前执行的SQL情况，来排查是SQL不规范或者是SQL需要优化。如果定位到SQL符合上面的情况，要优化就自然而然的就很简单了。
查看需要的字段，分页处理；多次查询，内存组装，减少数据库压力和内存；优化代码逻辑减少事务执行时间。
数据库配置
只能说数据库配置，能优化数据库对占用问题，并且不是解决根本问题方式吧。
还是带大家看一下，配置层面对内存有什么影响以及怎么去解决这个。
MySQL/InnoDB 示例：
链表查询缓存join_buffer_size ：没有索引的join查询时候，会把数据查询到内存中匹配。这个就是控制内存的缓存大小的。可以排查是否是设置得太大，可以降低这个缓存配置
缓冲池（innodb_buffer_pool_size） ：这是 InnoDB 最核心的内存消耗项，建议设置为系统可用内存的 50%-70%（避免占用过高导致系统 OOM）。
例如：innodb_buffer_pool_size = 8G（若系统内存为 16G）。
连接数（max_connections） ：过多连接会占用大量内存，需根据实际并发量调整，避免设置过大（根据业务调整测试吧）。（设置得太大，并发高的时候全都压到数据库了）
临时表内存（tmp_table_size、max_heap_table_size） ：限制内存临时表大小，超过则自动转为磁盘表，避免内存溢出。
例如：tmp_table_size = 64M，max_heap_table_size = 64M。
查询缓存（query_cache_size） ：MySQL 8.0 已移除该功能，低版本若开启，建议关闭（query_cache_type = 0），避免缓存失效时的内存消耗。
PostgreSQL 示例：
共享缓冲区（shared_buffers） ：建议设置为系统内存的 25%（默认较小，需手动调大）。
工作内存（work_mem） ：每个查询的排序、哈希操作使用的内存，根据并发查询数调整（如work_mem = 16M，避免单个查询占用过多）。
最大连接数（max_connections） ：默认 100，过高会导致内存激增，建议结合连接池（如 PgBouncer）控制。
架构上做调整
如果SQL和配置都排查了或者优化了，还是出现占用内存过高。估计就是并发太高了。这个时候就需要在架构上做相应的调整了！
做限流处理，或者使用消息队列流量削峰，减少数据库压力，从而减少内存
使用缓存如redis，缓存热点数据。从而减少数据库内存占用问题
对于超大表，可通过分区表（按时间、地域拆分）或分库分表（如 ShardingSphere）分散数据量，降低单库内存压力。
总结
解决数据库内存过高的核心思路是：先定位原因（查询、配置、连接等），再针对性优化（调参数、改查询、控连接） ，同时结合监控工具长期跟踪内存变化，避免问题复发。
如果是高并发场景，那就需要调整 系统架构，包括引入中间件、限流、缓存等等措施，同时数据库架构也需要做相应的调整（如读写分离、分库分表），从根本上降低单节点内存压力。
参考文章：原文链接
该文章在 2025/11/4 15:02:40 编辑过
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