面试题：MariaDB高并发场景下用户统计功能的优化与实现

数据库架构设计

表结构设计
- 用户行为表：
  - 设计一个 user_actions 表，记录用户的每一个行为。
  - 字段包括：action_id（自增主键），user_id（用户标识，非空，可用于关联用户信息表），action_type（行为类型，如登录、浏览、购买等，使用枚举类型限定取值范围），action_time（行为发生时间，使用 DATETIME 类型），action_detail（行为详细信息，如购买商品的ID等，可根据实际情况选择合适的数据类型）。
  - 示例SQL：

CREATE TABLE user_actions (
    action_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    user_id INT NOT NULL,
    action_type ENUM('login', 'browse', 'purchase') NOT NULL,
    action_time DATETIME NOT NULL,
    action_detail VARCHAR(255)
);

- **统计结果表**：
    - 设计不同的统计结果表，例如 `daily_active_users` 用于记录日活数据，`monthly_active_users` 用于记录月活数据，`action_distribution` 用于记录不同行为的用户分布。
    - `daily_active_users` 表字段：`date`（日期，`DATE` 类型），`active_users`（当天活跃用户数，`INT` 类型）。
    - 示例SQL：

CREATE TABLE daily_active_users (
    date DATE PRIMARY KEY,
    active_users INT
);

    - `action_distribution` 表字段：`action_type`（行为类型，与 `user_actions` 表中的 `action_type` 一致），`user_count`（该行为的用户数，`INT` 类型）。
    - 示例SQL：

CREATE TABLE action_distribution (
    action_type ENUM('login', 'browse', 'purchase') PRIMARY KEY,
    user_count INT
);

索引优化
- 在 user_actions 表的 user_id、action_type 和 action_time 字段上创建联合索引。这样在查询特定用户、特定行为以及特定时间范围内的行为数据时能提高查询效率。
  - 示例SQL：

CREATE INDEX idx_user_action_time ON user_actions (user_id, action_type, action_time);

- 在统计结果表的相关查询字段上创建索引，如 `daily_active_users` 表的 `date` 字段索引，`action_distribution` 表的 `action_type` 字段索引，以加快查询统计结果的速度。
    - 示例SQL：

CREATE INDEX idx_date ON daily_active_users (date);
CREATE INDEX idx_action_type ON action_distribution (action_type);

存储引擎特性
- MariaDB 常用的存储引擎有 InnoDB 和 MyISAM。在这种高并发写入和统计的场景下，InnoDB 更适合。
- InnoDB 特性优势：
  - 事务支持：InnoDB 支持事务，能保证数据的一致性。在写入用户行为数据时，可以将多个相关操作放在一个事务中，要么全部成功，要么全部回滚。例如，当记录购买行为时，可能涉及更新库存、记录订单等多个操作，事务能确保这些操作的原子性。
  - 行级锁：InnoDB 使用行级锁，在高并发写入时，锁的粒度更小，相比 MyISAM 的表级锁，能减少锁冲突，提高并发性能。

缓存策略

应用层缓存：
- 在应用程序端使用缓存，如 Redis。对于频繁查询的统计结果，如日活、月活数据，可以先从 Redis 中获取。如果 Redis 中没有，则查询数据库，将结果存入 Redis 并返回给应用。
- 例如，查询日活数据时：

import redis
import pymysql

redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db = 0)
date = '2023 - 10 - 01'
active_users = redis_client.get(date)
if not active_users:
    conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='your_database')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT active_users FROM daily_active_users WHERE date = %s", (date,))
    result = cursor.fetchone()
    if result:
        active_users = result[0]
        redis_client.set(date, active_users)
    conn.close()

查询结果缓存：
- 在 MariaDB 层面，可以启用查询缓存（虽然在高并发写入场景下需谨慎使用）。对于不经常变化的查询语句（如统计不同行为的用户分布，在没有新用户行为写入时结果不会变化），查询缓存可以直接返回之前的查询结果，减少数据库的计算压力。
- 开启查询缓存的配置示例：在 my.cnf 文件中设置 query_cache_type = 1 和 query_cache_size = 64M（根据实际情况调整缓存大小）。

保证数据一致性和统计结果准确性

事务控制：
- 在写入用户行为数据时，使用事务来保证数据的完整性和一致性。例如，在记录购买行为时，涉及更新库存、记录订单和用户行为，这一系列操作应在一个事务中。

START TRANSACTION;
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 1;
INSERT INTO orders (user_id, product_id, order_time) VALUES (1, 1, NOW());
INSERT INTO user_actions (user_id, action_type, action_time, action_detail) VALUES (1, 'purchase', NOW(), 'product_id = 1');
COMMIT;

定期数据核对：
- 定期（如每天凌晨业务低峰期）对统计结果表和原始用户行为表进行核对。例如，重新计算日活数据并与 daily_active_users 表中的数据进行对比，如果不一致则进行修正。
- 可以编写脚本实现这一过程，示例Python脚本：

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='your_database')
cursor = conn.cursor()

# 重新计算日活数据
cursor.execute("SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM user_actions WHERE DATE(action_time) = CURDATE()")
new_active_users = cursor.fetchone()[0]

# 获取现有日活数据
cursor.execute("SELECT active_users FROM daily_active_users WHERE date = CURDATE()")
old_active_users = cursor.fetchone()
if old_active_users:
    old_active_users = old_active_users[0]
    if new_active_users != old_active_users:
        cursor.execute("UPDATE daily_active_users SET active_users = %s WHERE date = CURDATE()", (new_active_users,))
        conn.commit()
else:
    cursor.execute("INSERT INTO daily_active_users (date, active_users) VALUES (CURDATE(), %s)", (new_active_users,))
    conn.commit()

conn.close()

日志记录：
- 开启 MariaDB 的二进制日志（binlog），它记录了数据库的所有变更操作。在出现数据不一致问题时，可以通过重放 binlog 来恢复数据到某个特定状态，从而保证数据一致性和统计结果的准确性。
- 在 my.cnf 文件中配置 log - bin = /var/lib/mysql/mysql - bin.log 开启 binlog，并设置合适的 server - id 等参数。

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面试题：MariaDB高并发场景下用户统计功能的优化与实现

知识考点

面试题答案

数据库架构设计

缓存策略

保证数据一致性和统计结果准确性