面试题：MySQL JSON数据类型的性能优化与数据迁移

Question

现有一个MySQL数据库，其中一张大表`user_info`包含JSON类型列`user_profile`，数据量达到千万级别。由于业务需求变更，需要将`user_profile`中的部分数据抽取到新的普通列中，同时要保证在抽取过程以及之后的查询中性能不受太大影响。请阐述详细的实施步骤以及可能遇到的性能问题和优化方案。

Answer 1

实施步骤

1. 添加新列：

   ALTER TABLE user_info ADD COLUMN new_column VARCHAR(255); -- 根据实际数据类型调整
   

2. 抽取数据：
   • 由于数据量庞大，避免一次性更新全部数据，可采用分批更新的方式。
   • 例如，通过LIMIT和OFFSET子句来分批处理。

   SET @offset = 0;
   SET @batch_size = 1000;
   WHILE @offset < (SELECT COUNT(*) FROM user_info) DO
       UPDATE user_info
       SET new_column = JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(user_profile, '$.specific_key')) -- 根据实际JSON结构调整路径
       LIMIT @batch_size OFFSET @offset;
       SET @offset = @offset + @batch_size;
   END WHILE;
   

3. 创建索引：
   • 为新添加的列创建索引，以提高后续查询性能。

   CREATE INDEX idx_new_column ON user_info(new_column);
   

可能遇到的性能问题

1. 更新操作慢：千万级数据量的更新操作，即使分批处理，也可能因为锁表、磁盘I/O等问题导致更新缓慢。
2. 查询性能下降：在更新过程中，由于锁机制，可能会影响其他查询操作的性能。同时，更新完成后，如果没有正确创建索引，新列的查询性能也会很差。

优化方案

1. 优化更新操作：
   • 降低事务隔离级别，例如从REPEATABLE READ降低到READ COMMITTED，减少锁的持有时间，但要注意可能引发的脏读等问题。
   • 在更新前，确保MySQL配置参数innodb_buffer_pool_size足够大，以减少磁盘I/O。
2. 查询性能优化：
   • 在更新操作期间，尽量避免执行大事务的查询。可以将大查询拆分成小查询。
   • 对于更新完成后的查询，除了创建索引，还可以考虑使用查询缓存（如果MySQL版本支持且适用场景合适），以及对查询语句进行优化，如使用合适的连接方式、避免全表扫描等。