面试题：MySQL时态数据处理与复杂查询优化

1. 表结构设计

假设我们有如下表结构来记录员工工作时间变化：

CREATE TABLE employee_work_time (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    employee_id INT NOT NULL,
    work_period PERIOD NOT NULL,
    work_hours DECIMAL(5, 2) NOT NULL,
    INDEX idx_employee_id (employee_id),
    INDEX idx_work_period (work_period)
);

employee_id：标识员工。
work_period：记录工作时间周期，例如202301表示2023年1月。
work_hours：该周期内的工作时长。

2. 复杂查询实现

SELECT
    YEAR(FROM_PERIOD(work_period)) AS year,
    MONTH(FROM_PERIOD(work_period)) AS month,
    AVG(work_hours) AS average_work_hours
FROM
    employee_work_time
WHERE
    work_period >= PERIOD_DIFF(CURRENT_DATE, INTERVAL 1 YEAR) * 100 + 1
GROUP BY
    YEAR(FROM_PERIOD(work_period)),
    MONTH(FROM_PERIOD(work_period));

上述查询首先通过PERIOD_DIFF计算出过去一年的起始时间周期，然后筛选出该时间段内的数据，最后按年和月分组并计算平均工作时长。

3. 优化策略

索引优化：
- 我们已经在employee_id和work_period字段上创建了索引。在大数据量下，这些索引可以加速WHERE子句中的条件筛选。例如，当执行WHERE work_period >=...时，idx_work_period索引可以快速定位符合条件的记录。
- 如果查询经常需要同时按employee_id和work_period筛选，可以考虑创建复合索引CREATE INDEX idx_employee_period ON employee_work_time(employee_id, work_period);。这样可以在查询中同时利用这两个字段的过滤条件时，进一步提高查询效率。
查询缓存：如果查询结果不经常变化，可以开启MySQL的查询缓存。MySQL会缓存查询语句及其结果，下次相同的查询执行时，直接从缓存中返回结果，而不需要再次执行查询。可以通过修改MySQL配置文件（如my.cnf）中的query_cache_type和query_cache_size参数来启用和配置查询缓存。
分区表：当数据量非常大时，可以考虑对表进行分区。例如，按work_period进行范围分区，每个分区存储一定时间段的数据。这样在查询过去一年的数据时，MySQL可以只扫描相关的分区，而不是全表扫描，从而大大提高查询性能。

CREATE TABLE employee_work_time (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    employee_id INT NOT NULL,
    work_period PERIOD NOT NULL,
    work_hours DECIMAL(5, 2) NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (work_period) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (202301),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (202302),
    -- 以此类推，根据实际需求划分更多分区
);

4. MySQL底层存储和查询原理

底层存储：MySQL使用存储引擎来管理数据存储。常见的存储引擎如InnoDB，数据以页（Page）为单位进行存储。每个页大小通常为16KB，页内存储数据行和索引项。索引采用B+树结构，B+树的叶子节点包含所有数据行的指针或数据本身（聚簇索引）。在我们的表中，idx_employee_id和idx_work_period索引会以B+树结构存储，使得根据employee_id或work_period查找数据时，可以通过树的快速查找算法定位到相关记录。
查询原理：当执行查询时，MySQL首先解析SQL语句，生成解析树。然后通过优化器对查询进行优化，决定使用哪些索引、是否进行表连接优化等。在我们的查询中，优化器会根据WHERE子句中的条件，判断是否使用idx_work_period索引。如果使用索引，会从B+树的根节点开始，通过比较索引值快速定位到叶子节点，获取符合条件的记录。然后再进行分组和聚合操作，最终返回结果。

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面试题：MySQL时态数据处理与复杂查询优化

知识考点

面试题答案

1. 表结构设计

2. 复杂查询实现

3. 优化策略

4. MySQL底层存储和查询原理