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通過介紹網站性能對網站性能的影響：分析了網站響應速度對搜索引擎優化的影響，并且性能優化有很多種：網站前端代碼優化、文件壓縮等，但是這些并不是影響性能的主要因素。除了硬件，數據庫性能優化是影響網站性能的最重要因素，對于大型網站來說，數據庫優化是非常重要的。一個簡單的優化可以提高性能數百倍。

有幾種方法可以優化數據庫性能。以下是一個基于索引和SQL語句的昨天網站性能優化的簡單示例：

截至目前，一個多月的數據量約為60萬條（由于早期數據操作錯誤，一次上傳數據超過10萬條）。到目前為止，谷歌已經收錄了1000多萬條（網站上線后，當收藏量達到10萬左右時，標題已經修改了兩次，所以收錄了一段時間，現在正在慢慢恢復。下一篇文章將分享關于網站數據更新量和標題修改對網站SEO的影響的數據，平均每天抓取2-3萬個數據。

我們分析這個網站表現的原因是，最近幾天，網站的表現直線下降，網頁的打開速度越來越慢，搶注量也在下降。因此，我們昨天重新檢測了下一頁的數據。加載完這個頁面的數據后，我們需要執行3條SQL語句，包括3個表，其中兩個表的CPU使用時間和邏輯讀數非常大。因此，我們需要對這兩個數據進行優化。以下是優化前后一條SQL語句的比較：

可以看出，經過優化，性能提高了100多倍，只修改了數據庫的一個索引。由于前期數據量較小，當數據達到10萬以上時，指標優化顯得尤為重要。當然，不同的網站有不同的數據結構和業務需求，而且索引在細節上也有所不同，所以我們這里對索引的調整和優化沒有太多的分享。如下，經過優化后，網站頁面檢測工具檢測到的頁面響應時間與數據庫優化提高的性能基本相同。

通過數據庫優化可提升網站seo數據分析能力

本文主要是對數據庫性能優化和網站SEO優化進行數據比較。當我們關注網站周邊的SEO時，我們也應該關注網站的表現。630ms和238ms的用戶看不到，但400 ms的差距對蜘蛛捕捉有巨大影響。下面是一個簡單的計算：

爬行量=爬行總時間÷單頁停留時間（如國平老師在培訓中所說）。在不考慮總停留時間的情況下，可以通過減少單個頁面的停留時間來增加網站的爬行量，通過提高每個頁面的影響時間和速度來減少單個頁面的響應時間：

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