面试题：MySQL复杂查询优化与基准测试结果提升的深度探讨

Question

在一个大型企业级MySQL数据库中，存在多个相互关联的业务表，比如员工表（employees）、部门表（departments）、项目表（projects）、任务表（tasks）等，它们之间存在多对多关系。现在要进行一个复杂查询：统计每个部门在每个项目中完成任务的平均时长，并且只显示平均时长超过特定阈值（如3天）的部门 - 项目组合。在优化该查询以提升基准测试结果时，除了常规的索引优化，还需要考虑哪些方面，如查询重写、存储引擎选择、配置参数调整等，并详细阐述优化思路和操作步骤。

Answer 1

查询重写

1. 子查询优化：如果原始查询使用了多层子查询，可以尝试将其改写为连接查询。例如，若先在子查询中计算每个任务的时长，再统计平均时长，可将这些步骤整合到一个连接查询中。这样减少了查询的嵌套层次，数据库优化器能更好地处理查询计划。
2. 避免使用临时表：在查询过程中，尽量避免产生临时表。若查询涉及复杂的分组和排序操作，数据库可能会自动创建临时表。通过调整查询逻辑，如合理使用窗口函数，可避免这种情况。例如，对于计算每个部门 - 项目组合的任务平均时长，使用窗口函数可以直接在结果集中计算，而不需要先分组到临时表再进行计算。

存储引擎选择

1. InnoDB优势：对于这种多表关联且数据一致性要求高的场景，InnoDB通常是较好选择。它支持事务、行级锁，适合并发读写操作。在大型企业级数据库中，数据的完整性和并发控制至关重要，InnoDB的特性可以保证在高并发情况下数据的一致性。相比MyISAM，InnoDB在事务处理和并发控制方面更优，而MyISAM适合读多写少且对事务要求不高的场景。
2. 特殊场景考量：若数据以只读为主，且对空间占用敏感，可以考虑Archive存储引擎。它以高效的压缩方式存储数据，但不支持索引，所以在查询有索引需求时不适用。不过如果查询条件简单且主要是全表扫描读取数据，Archive存储引擎可以在节省存储空间的同时提供较好的读取性能。

配置参数调整

1. 缓冲池大小：InnoDB缓冲池用于缓存数据和索引。对于大型企业级数据库，适当增大缓冲池大小可以提高数据和索引的命中率，减少磁盘I/O。例如，根据服务器内存大小，将缓冲池设置为物理内存的60% - 80%。可以通过修改my.cnf文件中的innodb_buffer_pool_size参数来调整。
2. 线程相关参数：调整innodb_thread_concurrency参数，控制InnoDB存储引擎允许同时进入内核的线程数量。如果设置过小，可能会导致线程竞争不充分，影响并发性能；设置过大，可能会导致CPU上下文切换开销增大。一般根据服务器CPU核心数进行合理设置，如设置为CPU核心数的2倍。同时，max_connections参数控制允许的最大连接数，要根据服务器性能和预估的并发连接数进行合理设置，避免过多连接耗尽系统资源。
3. 查询缓存：MySQL的查询缓存可以缓存查询结果，如果相同查询再次执行，直接从缓存中返回结果。通过设置query_cache_type为1开启查询缓存，query_cache_size设置缓存大小。但要注意，查询缓存对于数据变化频繁的场景可能效果不佳，因为每次数据修改都会使相关的查询缓存失效。

操作步骤

1. 查询重写：
   • 分析原始查询，确定是否存在多层子查询或可优化的分组排序逻辑。
   • 根据优化思路，使用连接查询和窗口函数等方式重写查询。
   • 在测试环境中运行重写后的查询，对比执行计划和执行时间，确保优化效果。
2. 存储引擎选择：
   • 评估业务场景对事务、并发、数据一致性以及空间占用等方面的需求。
   • 如果当前不是InnoDB存储引擎，可通过ALTER TABLE语句将表的存储引擎转换为InnoDB。例如：ALTER TABLE employees ENGINE = InnoDB;
   • 在转换后，进行性能测试，确保新的存储引擎满足业务性能需求。
3. 配置参数调整：
   • 修改my.cnf文件中的相关参数，如innodb_buffer_pool_size、innodb_thread_concurrency、max_connections、query_cache_type、query_cache_size等。
   • 修改完成后，重启MySQL服务使参数生效。
   • 在测试环境中进行基准测试，观察性能指标变化，根据结果对参数进行微调，直到达到最佳性能。