技术SEO：网站数据库优化最佳实践！

1. 数据库优化对SEO的重要性

1.1 页面加载速度与SEO排名

页面加载速度是搜索引擎优化（SEO）的关键因素之一。根据Google的研究，页面加载时间每增加1秒，跳出率就会增加20%。例如，一个加载时间为3秒的页面与一个加载时间为5秒的页面相比，前者的跳出率可能低40%。搜索引擎倾向于将加载速度快的页面排在搜索结果的前列，因为这能为用户提供更好的体验。Google在2018年宣布，页面速度是其移动搜索排名的一个因素。对于电商网站来说，页面加载速度每提高1秒，转化率可以提高7%。这表明，优化数据库以提高页面加载速度，不仅可以提升SEO排名，还能直接增加网站的商业价值。

1.2 数据库性能对用户体验的影响

数据库性能直接影响网站的响应时间和稳定性。一个优化良好的数据库可以快速检索和处理数据，从而减少页面加载时间和服务器响应时间。例如，一个未优化的数据库可能会导致页面加载时间超过5秒，而经过优化后，加载时间可以缩短到2秒以内。这种速度的提升可以显著改善用户体验，减少用户的等待时间，从而降低跳出率。此外，数据库性能还会影响网站在高流量情况下的稳定性。如果数据库无法有效处理大量请求，网站可能会出现延迟或崩溃，这不仅会损害用户体验，还会影响网站的信誉。根据一项调查，超过70%的用户表示，如果一个网站加载时间过长或经常崩溃，他们将不再访问该网站。因此，优化数据库不仅可以提升SEO表现，还能增强用户对网站的信任和忠诚度。

2. SQL查询优化

2.1 查询效率问题及解决方法

SQL查询效率是影响数据库性能的关键因素，进而影响网站的加载速度和SEO表现。许多网站在运行过程中会面临查询效率低下的问题，例如复杂的查询语句、大量的数据检索等，这些都可能导致页面加载时间延长。根据一项对多个网站数据库的分析，平均有30%的查询语句存在效率问题，导致页面加载时间增加2-3秒。

解决查询效率问题的方法包括：

•  优化查询语句：通过简化查询逻辑、减少嵌套查询等方式，可以显著提高查询效率。例如，将复杂的多表连接查询拆分为多个简单的查询，并通过临时表或视图进行中间结果存储，可以将查询时间缩短50%以上。

•  使用查询缓存：对于频繁执行且结果不经常变化的查询，启用查询缓存可以避免重复计算，从而提高查询速度。根据测试，使用查询缓存后，查询响应时间可以减少70%以上，这对于提高页面加载速度和用户体验具有重要意义。

•  分析和优化慢查询：通过数据库的慢查询日志，可以识别出执行时间较长的查询语句。针对这些慢查询，进行针对性的优化，如调整查询条件、优化索引等，可以有效提升数据库的整体性能。

2.2 索引的合理使用

索引是提高数据库查询效率的重要手段，但不合理的索引使用可能会导致性能问题。

•  创建有效的索引：根据查询语句中经常使用的字段创建索引，可以显著加快查询速度。例如，在一个电商网站的订单表中，对订单号、用户ID和订单日期等字段创建索引，可以将查询时间从几秒缩短到毫秒级别。根据统计，合理的索引可以将查询效率提高10倍以上。

•  避免过度索引：过多的索引会增加数据库的维护成本和存储空间的占用，同时也会降低数据插入、更新和删除的效率。一般来说，对于一个表，建议创建的索引数量不超过3-5个，以确保数据库的性能平衡。

•  定期维护索引：随着数据的不断更新和变化，索引的有效性可能会下降。定期对索引进行重建或优化，可以确保索引的性能。例如，每月对数据库中的索引进行一次维护，可以保持查询效率的稳定。

2.3 避免不必要的查询

不必要的查询会增加数据库的负担，延长页面加载时间，影响用户体验和SEO表现。

•  减少冗余查询：在开发过程中，避免重复执行相同的查询语句。例如，通过在代码中缓存查询结果，或者使用数据库的缓存机制，可以避免多次查询相同的数据，从而提高效率。

•  优化前端逻辑：在前端页面中，合理控制数据的加载量和加载时机。例如，采用分页加载、懒加载等方式，减少一次性查询的数据量，可以有效降低数据库的压力，提高页面的响应速度。

•  分析和优化查询逻辑：通过代码审查和性能分析工具，识别并优化不必要的查询逻辑。例如，将多个小查询合并为一个大查询，或者通过合理的数据预处理，减少查询的次数和复杂度。根据实际案例，优化后可以减少30%-50%的查询次数，显著提升页面加载速度。

3. 数据库结构优化

3.1 数据库规范化

数据库规范化是优化数据库结构的关键步骤，旨在减少数据冗余、提高数据完整性，从而提升数据库的性能和可维护性。

•  减少数据冗余：通过将数据分解为多个相关但独立的表，可以避免重复存储相同的数据。例如，一个包含客户信息和订单信息的表，可以通过规范化分解为“客户表”和“订单表”，通过外键关联。这种分解可以显著减少数据冗余，节省存储空间。根据实验数据，规范化后的数据库存储空间可以减少30%-50%。

•  提高数据完整性：规范化确保数据的唯一性和一致性。通过定义主键、外键等约束，可以防止数据重复和错误。例如，在一个订单系统中，通过设置外键约束，确保每个订单都对应一个有效的客户，这有助于维护数据的完整性和准确性。

•  提升查询效率：虽然规范化可能会增加表的数量，但通过合理的索引和查询优化，可以显著提升查询效率。规范化后的数据库在处理复杂查询时，可以更快地定位和检索数据。根据性能测试，规范化后的数据库在查询效率上可以提升20%-30%。

3.2 合理选择数据类型

选择合适的数据类型对于优化数据库性能至关重要，它直接影响存储空间的使用和查询速度。

•  存储空间优化：选择合适的数据类型可以减少存储空间的浪费。例如，使用INT类型存储整数比使用VARCHAR类型更节省空间。根据统计，合理选择数据类型可以减少数据库存储空间的占用量达40%。

•  查询性能提升：合适的数据类型可以加快查询速度。例如，使用DATE类型存储日期数据，比使用VARCHAR类型存储日期字符串更高效。在查询日期范围时，DATE类型可以直接进行比较操作，而VARCHAR类型需要进行类型转换，这会显著降低查询速度。根据性能测试，使用合适的数据类型可以将查询速度提升50%以上。

•  数据一致性：选择合适的数据类型有助于维护数据的一致性。例如，使用ENUM类型存储有限的选项值，可以确保数据的合法性，避免无效数据的插入。

3.3 表分区与分片

表分区与分片是处理大规模数据的有效策略，可以显著提升数据库的性能和可扩展性。

•  表分区：

•  水平分区：将表中的行按照一定的规则划分到不同的分区中。例如，按日期分区，将不同月份的数据存储在不同的分区中。这种分区方式可以加快查询速度，特别是对于时间范围查询。根据测试，水平分区可以将查询速度提升30%-50%。

•  垂直分区：将表中的列按照使用频率和相关性划分到不同的分区中。例如，将用户的基本信息和详细信息分别存储在不同的分区中。这种分区方式可以减少查询时的数据扫描量，提高查询效率。根据实际案例，垂直分区可以将查询效率提升20%-30%。

•  表分片：

•  分片策略：将表的数据分布到多个数据库实例中，每个实例存储一部分数据。常见的分片策略包括按哈希值分片、按范围分片等。例如，按用户ID的哈希值分片，可以将用户数据均匀分布到多个实例中。这种分片方式可以显著提升数据库的读写能力和存储能力。

•  性能提升：分片可以将查询和更新操作分散到多个实例中，从而提高系统的并发处理能力。根据实际应用，分片后数据库的读写性能可以提升50%-100%。

•  可扩展性：分片架构具有良好的可扩展性，可以通过增加更多的数据库实例来应对数据量的增长。这种可扩展性使得分片成为处理大规模数据的理想选择。

4. 数据库缓存与连接池优化

4.1 查询缓存机制

查询缓存是数据库优化中提升查询效率的重要手段。通过缓存查询结果，可以避免重复执行相同的查询语句，从而显著减少数据库的计算负担和响应时间。

•  缓存的原理与优势：查询缓存机制会将查询语句及其结果存储在内存中。当相同的查询再次执行时，数据库可以直接从缓存中获取结果，而无需重新执行查询。根据实验数据，使用查询缓存后，查询响应时间可以减少70%以上。例如，对于一个电商网站的热门商品查询，每次查询可能涉及多个表的联合操作，通过缓存这些查询结果，可以将页面加载时间从几秒缩短到毫秒级别。

•  缓存失效与更新策略：查询缓存的有效性取决于数据的更新频率。如果数据频繁变化，缓存可能会失效。因此，合理的缓存失效和更新策略至关重要。常见的策略包括设置缓存过期时间、基于数据变更触发缓存更新等。例如，对于用户评论数据，可以设置较短的缓存时间（如5分钟），而对于商品基本信息，可以设置较长的缓存时间（如1小时）。根据实际应用，合理的缓存策略可以将缓存命中率提高到80%以上。

•  缓存的存储与管理：查询缓存通常存储在内存中，以确保快速访问。然而，内存资源有限，因此需要合理管理缓存的存储空间。常见的管理方法包括使用LRU（最近最少使用）算法来淘汰不常用的缓存数据，以及根据查询的频率和重要性分配缓存空间。例如，对于高频查询，可以分配更多的缓存空间，而对于低频查询，则可以减少缓存空间的分配。通过这些方法，可以有效利用有限的内存资源，提高缓存的利用率。

4.2 数据库连接池的使用

数据库连接池是管理数据库连接的重要技术，它可以显著提高数据库的性能和资源利用率。

•  连接池的工作原理：连接池预先创建并维护一定数量的数据库连接，当应用程序需要访问数据库时，可以直接从连接池中获取一个可用的连接，而无需每次都重新建立连接。使用连接池可以减少连接建立和关闭的开销，提高数据库的响应速度。根据测试，使用连接池后，数据库连接的获取时间可以减少90%以上。例如，对于一个高流量的新闻网站，每秒可能有数千次的数据库访问请求，使用连接池可以有效应对这种高并发场景。

•  连接池的配置与优化：合理的连接池配置对于性能提升至关重要。主要参数包括最大连接数、最小连接数、连接超时时间等。例如，最大连接数可以根据服务器的硬件资源和应用的需求进行设置。一般来说，最大连接数设置为服务器CPU核心数的2-4倍较为合适。最小连接数则可以根据应用的平均负载进行调整，以确保连接池始终有足够的连接可用。连接超时时间可以根据应用的业务逻辑进行设置，一般建议设置为30秒左右。根据实际应用，合理的连接池配置可以将数据库的并发处理能力提高50%-100%。

•  连接池的监控与管理：连接池的监控和管理对于确保其稳定运行非常重要。通过监控连接池的使用情况，如连接的使用率、等待时间等，可以及时发现潜在的问题并进行优化。例如，如果发现连接池的使用率过高，可能需要增加最大连接数或优化应用程序的数据库访问逻辑。同时，定期清理长时间未使用的连接，可以避免连接泄漏等问题，确保连接池的健康运行。根据实际案例，通过有效的监控和管理，连接池的稳定性可以提高90%以上。

5. 数据库维护与性能监控

5.1 定期清理无效数据

数据库在长期运行过程中会积累大量无效数据，如已删除用户的相关记录、过期的临时数据等。这些无效数据不仅占用宝贵的存储空间，还会降低数据库的查询效率，进而影响网站的加载速度和用户体验。定期清理无效数据对于维护数据库性能至关重要。

•  存储空间优化：无效数据的积累会导致数据库文件不断膨胀，增加存储成本。通过定期清理这些数据，可以显著减少数据库的存储空间占用。例如，一家中型电商网站在清理了过去一年内积累的无效订单记录和用户浏览历史后，数据库文件大小从50GB减少到30GB，节省了40%的存储空间。

•  提升查询效率：无效数据的存在会增加查询时的数据扫描量，降低查询速度。清理无效数据后，数据库可以更快地定位和检索有效数据。根据性能测试，清理无效数据后，数据库的查询效率可以提升20%-30%。

•  维护数据一致性：清理无效数据有助于维护数据库的数据一致性。例如，删除孤立的外键记录可以避免数据完整性问题，确保数据库中的数据逻辑正确。

•  清理策略：建议根据数据的业务逻辑和使用频率制定清理策略。例如，对于用户浏览历史数据，可以保留最近一个月的数据，超过一个月的数据可以定期清理；对于已删除用户的记录，可以在用户删除后立即清理相关数据，以减少无效数据的积累。

5.2 监控数据库性能指标

监控数据库性能指标是及时发现和解决性能问题的关键手段。通过实时监控数据库的各项性能指标，可以提前发现潜在的性能瓶颈，采取相应的优化措施，确保数据库的稳定运行和高效性能。

•  关键性能指标：

•  响应时间：衡量数据库对查询请求的响应速度。响应时间越短，用户体验越好。例如，对于一个高流量的新闻网站，数据库的平均响应时间应控制在100毫秒以内。如果响应时间超过200毫秒，可能需要对查询语句或数据库结构进行优化。

•  吞吐量：表示数据库在单位时间内可以处理的查询请求数量。吞吐量越高，数据库的并发处理能力越强。例如，一个电商网站在促销活动期间，数据库的吞吐量应达到每秒数千次查询，以应对高并发流量。

•  CPU使用率：反映数据库服务器的CPU负载情况。CPU使用率过高会导致数据库响应变慢。一般来说，CPU使用率应控制在80%以下，超过80%时需要考虑优化查询或增加硬件资源。

•  内存使用率：表示数据库服务器的内存使用情况。内存不足会影响查询缓存和数据读取速度。建议内存使用率保持在70%以下，超过70%时需要优化缓存策略或增加内存。

•  磁盘I/O：衡量数据库对磁盘的读写操作频率。磁盘I/O过高会导致数据库性能下降。例如，如果磁盘I/O等待时间超过10毫秒，可能需要优化表结构或增加磁盘性能。

•  监控工具与方法：

•  数据库自带监控工具：大多数数据库管理系统（如MySQL、SQL Server等）都提供了自带的监控工具。例如，MySQL的SHOW STATUS命令可以查看当前的性能指标，EXPLAIN命令可以分析查询语句的执行计划。

•  第三方监控工具：如Prometheus、Grafana等，可以提供更全面的监控功能和可视化界面。通过这些工具，可以实时监控数据库的各项性能指标，并设置告警阈值，当指标超过阈值时自动发出告警通知。

•  日志分析：通过分析数据库的慢查询日志、错误日志等，可以发现潜在的性能问题。例如，通过分析慢查询日志，可以识别出执行时间较长的查询语句，并进行针对性的优化。

•  性能优化建议：

•  查询优化：根据监控结果，识别并优化慢查询语句。例如，通过添加索引、调整查询逻辑等方式，可以显著提升查询效率。

•  硬件升级：如果数据库的性能瓶颈是硬件资源不足，可以考虑增加CPU、内存或优化磁盘性能。例如，将机械硬盘升级为固态硬盘，可以显著提升磁盘I/O性能。

•  架构优化：对于大规模数据，可以考虑采用表分区、分片等策略，提升数据库的可扩展性和性能。例如，通过水平分区将数据按时间范围划分，可以加快查询速度。

•  定期维护：定期对数据库进行维护，如重建索引、清理无效数据等，确保数据库的性能处于最佳状态。例如，每月对数据库进行一次全面维护，可以保持查询效率的稳定。

6. 数据库安全与备份

6.1 数据库安全防护措施

数据库作为网站核心数据的存储中心，其安全性至关重要。一旦数据库遭受攻击或数据泄露，不仅会损害网站的声誉，还可能导致严重的法律后果和经济损失。因此，采取有效的数据库安全防护措施是保障网站稳定运行和数据安全的关键。

•  访问控制与身份验证：严格的访问控制是数据库安全的基础。通过设置强密码策略、限制访问权限和使用多因素身份验证，可以有效防止未经授权的访问。例如，根据一项安全调查，使用强密码策略可以将数据库遭受暴力破解攻击的风险降低80%以上。同时，为不同用户分配最小权限原则，确保用户只能访问其工作所需的必要数据，进一步增强了数据库的安全性。

•  数据加密：数据加密是保护数据机密性和完整性的关键手段。对存储在数据库中的敏感数据进行加密，如用户个人信息、财务数据等，即使数据被窃取，攻击者也无法轻易解读。目前常用的加密算法如AES（高级加密标准），其加密强度高且性能良好。根据实际应用案例，采用AES加密算法对数据库中的敏感字段进行加密，可以将数据泄露的风险降低90%以上。

•  网络防护：数据库服务器应部署在安全的网络环境中，通过防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）等网络安全设备，防止外部攻击和恶意流量的入侵。例如，防火墙可以设置规则，只允许特定的IP地址或端口访问数据库服务器，有效阻止非法访问。根据网络安全部署的最佳实践，合理的网络防护措施可以将数据库遭受网络攻击的概率降低70%以上。

•  SQL注入防护：SQL注入是数据库面临的主要安全威胁之一。通过在应用程序中使用参数化查询、存储过程和输入验证等技术，可以有效防止SQL注入攻击。例如，使用参数化查询可以将用户输入与SQL语句分离，避免恶意SQL代码的注入。根据安全研究机构的报告，采用参数化查询可以将SQL注入攻击的成功率降低95%以上。

•  安全审计与监控：定期对数据库进行安全审计，检查访问日志、操作记录和配置文件，及时发现潜在的安全问题和异常行为。同时，通过实时监控数据库的访问和操作，可以快速响应安全事件。例如，通过监控数据库的访问频率和查询模式，可以及时发现异常的批量数据访问行为，从而采取相应的措施。根据安全审计的最佳实践，定期的安全审计可以发现并修复80%以上的潜在安全漏洞。

6.2 数据备份与恢复策略

数据备份是确保数据安全和可恢复性的关键措施。在发生数据丢失、硬件故障、人为错误或自然灾害等不可预测事件时，有效的数据备份与恢复策略可以迅速恢复数据，减少业务中断时间，保障网站的正常运行。

•  备份策略：

•  全备份：全备份是指对整个数据库进行完整备份，包括所有数据、表结构、索引等。虽然全备份占用存储空间较大，但恢复速度最快。建议每周进行一次全备份，以确保数据的完整性和一致性。例如，一家中型电商网站每周进行一次全备份，备份数据量约为50GB，备份过程耗时约2小时。

•  增量备份：增量备份只备份自上次备份以来发生变化的数据，占用存储空间较小，备份速度快。建议每天进行一次增量备份，以减少数据丢失的风险。例如，每天的增量备份数据量约为5GB，备份过程耗时约15分钟。

•  差异备份：差异备份备份自上次全备份以来发生变化的数据，备份速度介于全备份和增量备份之间。建议每三天进行一次差异备份，结合全备份和增量备份，可以有效平衡备份速度和存储空间的使用。例如，每三天的差异备份数据量约为10GB，备份过程耗时约30分钟。

•  备份存储：

•  本地存储：将备份数据存储在本地服务器或存储设备中，便于快速恢复。但本地存储存在单点故障的风险，建议结合其他存储方式。例如，将备份数据存储在本地的NAS（网络附加存储）设备中，确保数据的快速访问。

•  异地存储：将备份数据存储在远离主数据中心的异地位置，如云存储或异地数据中心，可以有效防止自然灾害、火灾等不可预测事件对数据的影响。根据最佳实践，建议将备份数据存储在云存储中，利用云存储的高可用性和可靠性。例如，使用云存储服务，每月的存储费用约为100元，数据的可用性达到99.99%。

•  多副本存储：在多个存储位置保存备份数据的副本，进一步提高数据的安全性和可恢复性。例如，在本地存储和云存储中分别保存一份备份数据副本，确保在任何情况下都能快速恢复数据。

•  恢复策略：

•  恢复测试：定期进行恢复测试，验证备份数据的完整性和可恢复性。建议每月进行一次恢复测试，确保备份数据在需要时能够快速恢复。例如，每月从备份中恢复一个测试数据库，验证数据的完整性和一致性。

•  恢复时间目标（RTO）：根据业务需求设定合理的恢复时间目标，确保在发生故障时能够快速恢复数据。例如，对于电商网站，RTO应控制在30分钟以内，以减少业务中断时间。

•  恢复点目标（RPO）：设定合理的恢复点目标，确保数据丢失量在可接受范围内。例如，对于金融网站，RPO应控制在5分钟以内，以确保数据的完整性。

•  自动化恢复：利用自动化工具和脚本实现数据的快速恢复，减少人工干预，提高恢复效率。例如，通过自动化恢复工具，可以在发生故障时自动从备份中恢复数据，恢复时间缩短至10分钟以内。

7. SEO视角下的数据库优化实践案例分析

7.1 电商网站数据库优化案例

某知名电商网站在业务高峰期面临严重的数据库性能瓶颈，页面加载速度大幅下降，严重影响了用户体验和SEO排名。经过深入分析，发现其数据库存在大量冗余数据、查询效率低下以及索引不合理等问题。

•  优化措施：

•  清理冗余数据：删除了过去两年内积累的无效订单记录和用户浏览历史，数据库文件大小从100GB减少到60GB，节省了40%的存储空间，查询效率提升了30%。

•  优化SQL查询：将复杂的多表连接查询拆分为多个简单查询，并通过临时表存储中间结果，查询时间缩短了60%。同时，对频繁执行的查询启用了查询缓存，查询响应时间减少了80%。

•  合理使用索引：根据查询语句中经常使用的字段创建了有效的索引，如订单号、用户ID和订单日期等，查询效率提高了15倍。同时，避免了过度索引，将每个表的索引数量控制在3-5个以内，确保了数据插入、更新和删除的效率。

•  优化效果：经过上述优化，该电商网站的页面加载速度从平均8秒缩短到2秒以内，跳出率从40%下降到20%，转化率提高了15%。在搜索引擎中的排名也显著提升，流量增加了20%。

7.2 新闻网站数据库优化案例

一家大型新闻网站在高流量访问时，数据库响应缓慢，导致页面加载时间过长，用户体验差，SEO排名也受到严重影响。经过分析，发现其数据库在处理高并发查询时性能不足，且存在大量的慢查询和不合理的表结构。

•  优化措施：

•  查询缓存与连接池优化：启用了查询缓存机制，将热门新闻查询结果缓存起来，查询响应时间减少了75%。同时，配置了合理的数据库连接池，最大连接数设置为服务器CPU核心数的3倍，最小连接数设置为平均负载的1.5倍，数据库连接的获取时间减少了95%。

•  表分区与分片：对新闻表进行了水平分区，按日期将不同月份的数据存储在不同的分区中，查询速度提升了40%。同时，对用户评论表进行了垂直分区，将用户的基本信息和评论内容分别存储在不同的分区中，查询效率提升了25%。

•  性能监控与维护：部署了第三方监控工具Prometheus和Grafana，实时监控数据库的响应时间、吞吐量、CPU使用率、内存使用率和磁盘I/O等关键性能指标，并设置了告警阈值。根据监控结果，定期对数据库进行维护，如重建索引、清理无效数据等，确保数据库性能稳定。

•  优化效果：经过优化，该新闻网站的页面加载时间从平均5秒缩短到1秒以内，用户满意度提高了30%，跳出率从30%下降到15%。在搜索引擎中的排名提升了2个位次，流量增加了30%。

7.3 社交媒体平台数据库优化案例

某社交媒体平台在用户活跃度高的时段，数据库压力巨大，导致页面加载缓慢，用户体验差，SEO排名也受到影响。经分析，发现其数据库存在大量的冗余查询、不合理的数据类型和不安全的访问控制等问题。

•  优化措施：

•  避免不必要的查询：通过代码审查和性能分析工具，识别并优化了冗余查询逻辑，将多个小查询合并为一个大查询，查询次数减少了40%。同时，在前端页面中采用了分页加载和懒加载技术，减少了一次性查询的数据量，页面响应速度提高了30%。

•  合理选择数据类型：对数据库中的数据类型进行了优化，将存储整数的字段从VARCHAR类型改为INT类型，将存储日期的字段从VARCHAR类型改为DATE类型，查询速度提升了60%。同时，使用ENUM类型存储有限的选项值，确保了数据的合法性，避免了无效数据的插入。

•  数据库安全与备份：加强了数据库的访问控制，设置了强密码策略和多因素身份验证，限制了用户的访问权限。同时，对敏感数据进行了加密处理，采用AES加密算法对用户个人信息和财务数据进行加密，数据泄露风险降低了90%。此外，制定了合理的备份策略，每周进行一次全备份，每天进行一次增量备份，并将备份数据存储在云存储中，确保了数据的安全性和可恢复性。

•  优化效果：经过优化，该社交媒体平台的页面加载时间从平均7秒缩短到2秒以内，用户活跃度提高了25%，跳出率从35%下降到18%。在搜索引擎中的排名提升了3个位次，流量增加了35%。