1. 优化数据库连接池管理，提升并发处理能力
Go语言的database/sql标准库内置高效连接池，是优化Linux下数据库性能的核心工具。通过合理配置连接池参数，可避免频繁创建/销毁连接的开销，防止数据库过载。关键参数包括：
db.Stats()可监控连接池状态（如打开连接数、闲置连接数），结合Linux系统的top、ss命令观察数据库进程的资源占用，持续调整参数至最优。2. 使用预处理语句与批量操作，减少SQL解析开销
预处理语句（Prepared Statement）通过预编译SQL模板，复用执行计划，显著减少SQL解析时间（尤其是重复执行的SQL）。例如，使用db.Prepare()创建预编译语句，通过stmt.Exec()复用执行计划，避免每次执行都重新解析SQL。
批量操作则是将多个SQL请求合并为一次执行（如批量插入、更新），减少数据库的I/O次数。例如，使用tx.Prepare()准备批量插入语句，循环调用stmt.Exec()插入多行数据，最后提交事务（tx.Commit()）。这种方式可将多次网络往返合并为一次，大幅提升吞吐量（如批量插入1000条数据的耗时约为单条插入的1/10）。
3. 优化SQL查询本身，避免全表扫描
慢SQL是数据库性能瓶颈的主要原因，需通过以下方式优化：
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email)），加速数据检索。但需避免过度索引（索引会占用存储空间并降低写入速度）。EXPLAIN命令查看SQL的执行计划，确认是否命中索引（如type列为ref或range表示使用了索引），避免全表扫描（type列为ALL表示全表扫描）。LIMIT和OFFSET分页查询（如SELECT * FROM users LIMIT 20 OFFSET 40），避免一次性查询大量数据（如10万条）导致内存溢出和网络拥堵。SELECT id, name FROM users），减少数据传输量和内存占用（如只查询2个字段比查询所有字段节省约70%的内存）。4. 利用缓存机制，减轻数据库压力
对于高频读、低频写的数据（如用户信息、配置项），使用缓存（如Redis）可大幅减少数据库访问次数。例如，使用go-redis库集成Redis，将热点数据存储在Redis中（如rdb.Set(context.Background(), "user:1", user, 5*time.Minute)），查询时先从Redis获取，若未命中再查询数据库并将结果存入Redis（如val, err := rdb.Get(context.Background(), "user:1").Result()）。这种方式可将数据库查询次数减少80%以上，提升响应速度（如Redis的读取延迟约为1毫秒，而数据库查询延迟约为100毫秒）。
5. 结合事务与并发控制，保证数据一致性
合理使用事务可确保一组数据库操作的原子性（要么全部成功，要么全部失败），避免数据不一致。例如，使用db.Begin()开启事务，执行多个操作（如插入订单和更新库存），若任一操作失败则回滚（tx.Rollback()），成功则提交（tx.Commit()）。
在高并发场景下，需通过锁机制避免数据冲突：
var mu sync.Mutex; mu.Lock(); counter++; mu.Unlock()）。var wg sync.WaitGroup; wg.Add(1); go func() { defer wg.Done(); // 执行任务 }()）。ch := make(chan int); go func() { ch <- 1 }(); result := <-ch）。6. 使用高性能第三方库，进一步提升效率
Go的标准库database/sql功能完善，但在某些场景下可通过第三方库提升性能：
session.Select("*").From("users").Where("age > ?", 18).Load(&users)）和更高效的预处理语句，比sqlx快15-20%（10万行数据测试），同时支持编译期类型检查（减少运行时错误）。database/sql的功能，支持结构体映射（如db.Select(&users, "SELECT * FROM users")），减少手动解析结果集的代码量（如从10行减少到3行），提升开发效率。