应按日志类型分层设计2–3张表（如user_action_log、business_op_log、data_audit_log），每表含id、user_id、ip、ua、created_at、status、trace_id等基础字段，业务字段用JSON或单独ID承载，注重索引优化、分区归档与异步脱敏写入。

记录用户操作日志，核心是“留痕、可查、可控”，MySQL 表设计需兼顾写入性能、查询效率和业务扩展性。不建议直接用通用日志表硬套所有操作，应按日志类型分层设计，同时避免过度冗余或字段缺失。

明确日志类型与粒度

用户操作日志不是只有一张表能解决的。常见类型包括：

• 行为日志：如登录、登出、按钮点击、页面访问（适合分析用户路径）
• 业务操作日志：如订单创建、商品下架、权限变更（需关联具体业务单据 ID）
• 数据变更日志（审计日志）：记录某条记录被谁、何时、从什么值改成了什么值（适合敏感数据追踪）

不同日志对字段要求差异大，混在一起会导致查询慢、维护难。建议按类型建 2–3 张表，例如：user_action_log、business_op_log、data_audit_log。

基础字段设计要点

每张日志表都应包含以下最小必要字段，确保可追溯性：

• id：BIGINT 自增或 UUID（高并发下推荐雪花 ID 或数据库代理生成）
• user_id：操作人标识（非用户名，用数字 ID 或唯一编码，便于关联用户表）
• ip：VARCHAR(45)，支持 IPv6；可额外加 ip_region 字段存解析后的归属地（减少实时查询压力）
• ua：TEXT 或 VARCHAR(500)，存客户端 User-Agent，用于识别设备/浏览器类型
• created_at：DATETIME(3) 或 TIMESTAMP(3)，带毫秒精度，设为默认 CURRENT_TIMESTAMP(3)
• status：TINYINT，标记操作是否成功（如 1=成功，0=失败，-1=异常中止）
• trace_id：VARCHAR(32)，用于链路追踪（尤其微服务场景），把一次前端请求的所有日志串起来

业务相关字段灵活处理

避免在日志表里堆砌大量业务字段。推荐方式：

• 用 JSON 字段承载动态内容：如 MySQL 5.7+ 支持 JSON 类型，存操作参数、旧值/新值、表单数据等。查询时可用 JSON_EXTRACT 提取，写入自由，不改表结构
• 关键业务 ID 单独建字段：如 order_id、product_id、role_id，便于快速 JOIN 或条件过滤
• 操作类型用枚举值（非字符串）：如 action_type TINYINT，配合字典表或代码常量管理（1=login, 2=submit_order, 3=delete_user…），比 VARCHAR 更省空间、查得快

性能与维护注意事项

日志数据增长极快，设计时就要考虑长期运行：

• 主键务必是 id，且 created_at 加普通索引（用于按时间范围查）；高频查询组合（如 user_id + created_at）建联合索引
• 避免在日志表上建太多索引，写入会明显变慢；不常用的字段（如完整 UA）不要建索引
• 设置自动分区（如按月 PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(created_at))），方便归档和删除历史数据
• 定期归档（如保留最近 180 天），用 INSERT ... SELECT + DELETE 或 pt-archiver 工具，别直接 DROP PARTITION 除非确认无误

不复杂但容易忽略的是：日志写入尽量异步（如通过消息队列中转），避免阻塞主业务流程；同时确保日志内容脱敏，手机号、身份证号等敏感字段入库前必须加密或掩码处理。