面试题：MySQL IN操作符在大数据量下的应用与调优

Question

假设存在一张`product_sales`表，记录了大量产品的销售数据，包含`product_id`、`sale_date`、`quantity`、`price`等字段。现在要查询出`product_id`在一个包含10000个产品ID的列表中的销售记录，且这些销售记录的`quantity`大于100。请给出使用IN操作符实现的SQL语句，并阐述在大数据量场景下，如何对该查询进行性能调优，包括但不限于索引优化、查询改写等方面。

Answer 1

SQL语句

SELECT product_id, sale_date, quantity, price
FROM product_sales
WHERE product_id IN (
    -- 这里列出10000个产品ID
    'product_id_1', 'product_id_2', ..., 'product_id_10000'
) AND quantity > 100;

性能调优

1. 索引优化
   • 单列索引：在product_sales表的product_id和quantity字段上分别创建单列索引。例如，在MySQL中可以使用以下语句创建索引：

CREATE INDEX idx_product_id ON product_sales(product_id);
CREATE INDEX idx_quantity ON product_sales(quantity);

• 复合索引：如果查询经常同时基于product_id和quantity过滤，可以考虑创建复合索引。例如：

CREATE INDEX idx_product_id_quantity ON product_sales(product_id, quantity);

在复合索引中，字段顺序很重要，通常将选择性高（即不同值多）的字段放在前面。这里product_id的选择性通常比quantity高，所以放在前面。 2. 查询改写

• 使用JOIN代替IN：如果这10000个产品ID存储在另一个表（假设为product_list，包含product_id字段）中，可以使用JOIN来改写查询。例如在MySQL中：

SELECT ps.product_id, ps.sale_date, ps.quantity, ps.price
FROM product_sales ps
JOIN product_list pl ON ps.product_id = pl.product_id
WHERE ps.quantity > 100;

• 分页查询：如果查询结果集很大，可以采用分页查询，每次只返回一部分数据。例如在MySQL中使用LIMIT和OFFSET：

SELECT product_id, sale_date, quantity, price
FROM product_sales
WHERE product_id IN (
    'product_id_1', 'product_id_2', ..., 'product_id_10000'
) AND quantity > 100
LIMIT 100 OFFSET 0;

这里LIMIT 100表示每页返回100条记录，OFFSET 0表示从第1条记录开始。随着页数增加，OFFSET相应增加。 3. 数据库配置优化

• 增加缓存：使用查询缓存（如MySQL的Query Cache，不过MySQL 8.0已弃用）或应用层缓存（如Redis）来缓存经常查询的结果。这样对于相同的查询，直接从缓存中获取数据，减少数据库的负载。
• 调整数据库参数：根据服务器的硬件资源（如内存、CPU等）调整数据库的相关参数。例如，在MySQL中，可以适当增加innodb_buffer_pool_size参数的值，以提高InnoDB存储引擎的数据缓存能力，减少磁盘I/O。