面试题：MySQL查询执行计划之专家难度题

Question

在一个分布式MySQL集群环境下，有海量数据的`user_actions`表（`user_id`、`action_type`、`action_time`、`action_detail`等），`users`表（`user_id`、`user_name`等）。现在要统计过去一周内每种`action_type`的用户平均操作次数，且这些用户来自特定地区（假设`users`表中有`region`字段表示地区）。请描述在这种复杂场景下查询执行计划的生成和优化过程，包括但不限于分布式查询协调、数据倾斜处理、索引设计与使用，以及如何利用MySQL的高级特性（如分区、并行查询等）来提高查询效率。

Answer 1

1. 查询执行计划生成

1. 确定连接方式：需要通过 user_id 连接 user_actions 表和 users 表，使用 INNER JOIN 确保只有匹配的用户操作记录被统计。
2. 过滤条件应用：在 user_actions 表中过滤出过去一周内的记录，假设 action_time 是 DATETIME 类型，可以使用 action_time >= CURDATE() - INTERVAL 7 DAY。在 users 表中过滤出特定地区的用户，如 region = '特定地区名称'。
3. 分组与聚合：按 action_type 分组，计算每个 action_type 的平均操作次数，使用 AVG() 聚合函数。

2. 分布式查询协调

1. 数据分布了解：首先要清楚数据在分布式集群中的分布方式，例如数据是按 user_id 哈希分布还是按其他规则分布。
2. 查询路由：根据数据分布，将查询合理路由到存储相关数据的节点。如果是按 user_id 哈希分布，那么连接和过滤操作可以在相关节点并行进行，最后汇总结果。
3. 结果合并：各节点返回的局部结果需要在协调节点进行合并，完成最终的聚合计算。

3. 数据倾斜处理

1. 数据倾斜分析：通过监控工具或初步查询分析数据分布情况，判断是否存在某些 action_type 数据量远大于其他类型导致数据倾斜。
2. 解决方案：
   • 负载均衡：如果数据按 action_type 倾斜，可以考虑重新分布数据，将热点 action_type 的数据分散到多个节点。
   • 聚合优化：在局部节点上先进行预聚合，减少数据传输量。例如，每个节点先计算自己存储数据中每种 action_type 的操作次数总和和记录数，然后在协调节点再进行最终的平均计算。

4. 索引设计与使用

1. user_actions 表索引：
   • 针对 action_time 创建索引，例如 CREATE INDEX idx_action_time ON user_actions(action_time)，以加速过去一周数据的过滤。
   • 针对 user_id 创建索引，例如 CREATE INDEX idx_user_id_actions ON user_actions(user_id)，用于连接操作。
2. users 表索引：
   • 针对 user_id 创建索引，例如 CREATE INDEX idx_user_id_users ON users(user_id)，用于连接操作。
   • 针对 region 创建索引，例如 CREATE INDEX idx_region ON users(region)，以加速特定地区用户的过滤。

5. 利用 MySQL 高级特性

1. 分区：
   • user_actions 表分区：可以按 action_time 进行分区，例如按天或周分区。这样在查询过去一周数据时，只需访问相关分区，减少数据扫描范围。如 CREATE TABLE user_actions ( user_id INT, action_type VARCHAR(50), action_time DATETIME, action_detail TEXT ) PARTITION BY RANGE (YEARWEEK(action_time)) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (YEARWEEK('2023 - 01 - 01')), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (YEARWEEK('2023 - 01 - 08')), ... );
   • users 表分区：如果数据量巨大且特定地区数据分布不均衡，可以按 region 进行分区，提高特定地区数据的查询效率。
2. 并行查询：MySQL 8.0 及以上版本支持并行查询，可以通过设置参数 optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on' 等开启相关优化，同时合理设置 innodb_parallel_read_threads 等参数来控制并行度，提高查询性能。