面试题答案
一键面试数据量
- 基表数据量：视图基于基表构建，若基表数据量庞大，每次查询视图时需处理的数据就多，性能易受影响。例如一张记录多年销售数据且有百万行的基表，基于它的视图查询会较慢。
- 关联数据量：当视图涉及多表关联，关联表的数据量总和对性能影响大。如视图关联三张各有十万行数据的表，关联操作的数据量是三十万行量级，可能导致性能瓶颈。
查询复杂度
- 连接类型：不同连接类型（内连接、外连接等）性能不同。外连接通常比内连接复杂，尤其左外连接或右外连接需保留一侧表所有记录，可能产生大量中间数据，影响视图性能。例如视图中使用复杂的多表外连接来获取客户及其所有订单（包括无订单客户），性能会比简单内连接差。
- 聚合操作：视图中若存在分组（GROUP BY）、求和（SUM）、计数（COUNT）等聚合操作，会增加查询复杂度。如视图要统计每个部门的平均工资，需对数据进行分组和计算，数据量越大性能影响越明显。
- 子查询：视图中嵌套子查询会使查询执行计划变复杂。尤其多层子查询，数据库需多次解析和执行，性能损耗大。例如视图通过子查询先找出销售额前10%的产品，再基于此结果做其他查询，会降低性能。
索引
- 基表索引：若基表缺乏合适索引，视图查询性能受影响。比如视图经常按某个字段过滤数据，而基表该字段无索引，查询时只能全表扫描，性能不佳。如视图按客户名称查询客户信息，客户名称字段无索引，查询效率低。
- 覆盖索引：若视图查询涉及多个字段，覆盖索引能提高性能。当索引包含查询所需所有字段，数据库无需回表操作，直接从索引获取数据，提升视图查询速度。
数据库配置
- 缓冲池大小：缓冲池用于缓存数据库数据和索引，若其大小设置不合理，视图查询时频繁从磁盘读取数据，性能下降。如缓冲池过小，无法缓存视图涉及的基表数据和索引，每次查询都需磁盘I/O。
- 查询缓存：MySQL查询缓存可缓存查询结果，若视图查询结果经常不变，合理配置查询缓存可提高性能。但查询缓存对数据变化敏感，基表数据更新频繁时，查询缓存命中率低，甚至可能因维护缓存带来额外开销。