面试题：MySQL索引列顺序在高并发场景下的优化策略

Question

在一个高并发的社交平台数据库中，有一张 `posts` 表，包含 `post_id`、`user_id`、`create_time`、`like_count`、`comment_count` 等字段。高并发场景下存在多种查询，如按用户ID查询近期发布的帖子（按创建时间排序）、按点赞数或评论数查询热门帖子等。考虑到MySQL索引列顺序的选择原则以及高并发对索引的影响，设计一套完整的索引策略，并说明在高并发写入和读取操作下，如何避免索引争用等性能问题。

Answer 1

索引策略设计

1. 按用户ID查询近期发布的帖子（按创建时间排序）
   • 创建复合索引 (user_id, create_time)。根据MySQL索引列顺序选择原则，将 user_id 放在前面，因为它是主要的过滤条件，create_time 放在后面以支持按创建时间排序。这样在查询时，MySQL可以快速定位到指定用户的记录，然后按创建时间顺序读取。
2. 按点赞数查询热门帖子
   • 创建索引 (like_count)。如果经常按点赞数从高到低查询热门帖子，单独对 like_count 建立索引可以加快查询速度。
3. 按评论数查询热门帖子
   • 创建索引 (comment_count)。与按点赞数查询类似，单独对 comment_count 建立索引，便于快速查询热门帖子。

避免索引争用等性能问题的方法

1. 高并发写入操作
   • 批量写入：尽量采用批量插入的方式，减少单个写入操作的次数，从而减少对索引的频繁更新。例如，使用 INSERT INTO posts (post_id, user_id, create_time, like_count, comment_count) VALUES (1, 100, '2023 - 10 - 01 12:00:00', 0, 0), (2, 100, '2023 - 10 - 01 12:01:00', 0, 0); 这种批量插入语句，而不是多次执行单个 INSERT 语句。
   • 写入队列：引入消息队列（如Kafka等），将写入请求先放入队列中，然后由后台服务按顺序消费队列中的消息进行写入操作。这样可以削峰填谷，避免瞬间大量的写入请求同时竞争索引资源。
   • 合理安排索引更新时机：可以在业务允许的情况下，将索引更新操作延迟到业务低谷期进行。例如，在凌晨等用户活跃度较低的时候，对一些统计类索引（如点赞数、评论数等相关索引）进行批量更新。
2. 高并发读取操作
   • 缓存机制：引入缓存（如Redis），将经常查询的数据（如热门帖子信息）缓存在Redis中。当有读取请求时，先从缓存中获取数据，如果缓存中没有，再查询数据库，并将查询结果更新到缓存中。这样可以大大减轻数据库的读取压力，减少对索引的频繁访问。
   • 读写分离：采用主从复制架构，主库负责写入操作，从库负责读取操作。从库可以设置多个，将读取请求均匀分配到各个从库上，避免单个数据库实例承受过高的读取压力，从而减少索引争用的可能性。
   • 优化查询语句：确保查询语句尽可能简单和高效，避免复杂的 JOIN 操作和全表扫描。在编写查询语句时，充分利用已建立的索引，通过使用 EXPLAIN 关键字分析查询计划，确保查询按照预期使用索引。