通过数据库优化可提升网站seo数据分析能力

通过介绍网站性能对网站性能的影响，分析网站响应速度对搜索引擎优化的影响，性能优化有很多种:网站前端代码优化、文件压缩等。，但这些都不是影响性能的主要因素。除了硬件，数据库性能优化是影响网站性能的重要因素。对于大型网站来说，数据库优化非常重要。一个简单的优化就可以将性能提高数百倍。

有几种方法可以优化数据库性能。以下是昨天基于索引和SQL语句的网站性能优化的简单例子:

截至目前，一个多月的数据量在60万条左右(由于前期数据 *** 作失误，一次上传数据超过10万条)。到目前为止，Google已经收集了超过1000万篇文章(网站上线后，收集量达到10万篇左右的时候，标题已经修改过两次，所以收集了一段时间，现在慢慢恢复。下篇分享网站数据更新和标题修改对网站SEO影响的数据，平均每天抓取2-3万个数据。

之所以分析这个网站的性能，是因为最近几天，网站性能直线下降，网页打开速度越来越慢，抢注量也减少了。因此，我们昨天重新检查了下一页的数据。加载完这个页面的数据后，我们需要执行三条SQL语句，包括三个表，其中两个表的CPU使用时间和逻辑读取量非常大。因此，我们需要优化这两个数据。以下是优化前后SQL语句的比较:

可以看出，优化后性能提升100倍以上，只修改了数据库的一个索引。由于前期数据量较小，当数据达到10万以上时，索引优化就显得尤为重要。当然，不同网站的数据结构和业务需求不一样，索引在细节上也不一样，这里就不多分享索引的调整和优化了。如下，优化后，网站页面检测工具检测到的页面响应时间与数据库优化提升的性能基本相同。

数据库优化可以提高网站的seo数据分析能力

本文主要比较数据库性能优化和网站SEO优化。我们在关注网站周边SEO的时候，也要关注网站的表现。630ms和238ms的用户看不到，但是400ms的差别对蜘蛛抓取的影响是巨大的。下面是一个简单的计算:

抓取量=总抓取时间÷单页停留时间(如郭萍老师在培训中所说)。不考虑总停留时间，可以通过减少单个页面的停留时间来增加网站的抓取量，通过增加每个页面的影响时间和速度来减少单个页面的响应时间:

这里简单的把页面加载时间计算为页面驻留时间(当然页面加载时间和蜘蛛在页面上的驻留时间是两个不同的概念，这里只是简单的计算):

如果蜘蛛在网站上的总停留时间为10小时，每个页面的响应时间为600毫秒，那么一天内可以抓取的页面为(不包括其他因素):

对于一个站点的优化来说，6万到18万的抓取差距是非常大的。当然，这只是理想数据。还有其他因素影响抓取，这些数据只是一个参考。

所以当一个网站的表现受到影响时，抓取效果就会不理想，收藏也会受到一定的影响。收藏会受到影响，进而影响网站的SEO流量。所以做搜索引擎优化的人要时刻通过一些工具关注网站的表现。