在数字化时代，网站访问量是衡量内容价值的重要指标之一。针对高流量页面的识别与优化，不仅能提升用户体验，还能为运营决策提供数据支撑。MySQL作为广泛应用的关系型数据库，其灵活的数据处理能力为筛选过去一周内访问量最高的页面提供了技术基础。
数据存储设计
高效的访问量统计依赖于合理的数据表结构。典型的网站访问日志表应包含页面标识字段（如`page_id`）、访问时间戳字段（如`visit_time`）以及访问来源等维度字段。采用分区表技术按日期划分数据分区，可显著提升时间范围查询效率。例如，对包含百万级访问记录的表，按天分区后查询过去一周数据的速度可提升3-5倍。
部分场景采用混合存储策略：通过Redis暂存实时访问数据，每日凌晨通过定时任务将累计访问量持久化到MySQL。这种方式既能应对高并发访问，又避免了频繁写操作对数据库的压力。实际测试表明，该方案可将数据库写入压力降低60%以上。
时间范围筛选
精准的时间筛选是统计的核心。MySQL的日期函数`DATE_SUB`与`CURDATE`组合可动态划定时间范围。例如`WHERE visit_time BETWEEN DATE_SUB(CURDATE, INTERVAL 7 DAY) AND CURDATE`能准确抓取过去7天的数据。需要注意的是，该表达式包含起始日期的00:00:00至当前时刻，若需完整自然日数据应使用`DATE`函数转换时间戳。
对于跨时区部署的全球业务，需统一时区设置。通过`CONVERT_TZ`函数将存储的UTC时间转换为目标时区时间，确保统计时段的准确性。某跨境电商平台采用该方法后，时段统计误差从原来的8%降至0.3%。
聚合查询优化
统计查询通常使用`GROUP BY`与`COUNT`组合。优化后的查询语句形如：
sql
SELECT page_id, COUNT AS visit_count
FROM access_log
WHERE visit_time >= DATE_SUB(NOW, INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY page_id
ORDER BY visit_count DESC
LIMIT 10;
建立`(visit_time, page_id)`复合索引可使查询效率提升10倍以上。当访问日志表超过千万行时，通过覆盖索引避免回表操作，执行时间可从15秒缩短至0.8秒。
分页处理海量数据时，采用`LIMIT`分页需注意深度分页的性能衰减。某社交平台的数据显示，当偏移量超过5000时，查询耗时呈指数级增长。改用游标分页或基于主键的范围查询，可使第100页的查询速度提升92%。
日志分析与索引策略
启用慢查询日志可捕捉低效统计语句。通过`long_query_time`参数设置阈值（建议0.5-1秒），结合`mysqldumpslow`工具分析TOP SQL。某媒体网站通过优化慢查询中发现的未使用索引问题，使周访问统计的平均响应时间从3.2秒降至0.4秒。
建立合适的索引是性能保障的关键。`page_id`字段需单独建立B+树索引，时间字段建议使用R-Tree索引处理范围查询。对于复合查询条件，采用`(page_id, visit_time)`的联合索引结构，可使筛选效率提升40%。
性能优化实践
采用物化视图预先计算访问量是常用优化手段。每天凌晨通过定时任务更新物化视图，日间查询直接读取预处理数据。某电商平台实施该方案后，高峰时段的数据库CPU负载从85%降至32%。
内存表引擎的特性适合高频更新的计数场景。创建`page_visit_counter`内存表实时记录访问量，每小时异步持久化到InnoDB表。这种混合存储架构在保证数据可靠性的使写入吞吐量提升20倍。监控工具Query Insights的实时性能分析功能，可帮助识别查询瓶颈，某金融系统通过该工具将复杂统计语句的执行计划优化效率提升70%。
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