面试题：MySQL GROUP BY和DISTINCT在高并发场景下的优化策略

Question

在高并发读写的电商数据库环境中，有商品表（product）、订单表（order）、订单详情表（order_detail）。商品表存储商品基本信息，订单表记录订单总体情况，订单详情表记录每个订单包含的商品详情。当大量用户同时查询每个类别商品的销量（使用GROUP BY）以及查询所有购买过的商品ID（使用DISTINCT）时，会出现性能问题。请详细分析可能出现的性能瓶颈，并提出完整的优化策略，包括但不限于数据库架构调整、索引优化、缓存使用等方面。

Answer 1

性能瓶颈分析

1. 查询语句层面：
   • GROUP BY查询：在高并发下，对大量订单详情表数据按商品类别进行分组统计销量，需要全表扫描订单详情表关联商品表获取类别信息，数据量庞大时性能差。例如，如果订单详情表有千万级数据，每次查询都全表扫描会非常耗时。
   • DISTINCT查询：查询所有购买过的商品ID使用DISTINCT，同样可能需要扫描大量订单详情表数据，并且去重操作在大数据量下开销较大。
2. 数据库架构层面：
   • 高并发读写冲突：电商场景下读写操作频繁，读操作（如上述查询）和写操作（如新增订单、更新库存等）可能会竞争数据库资源，导致锁争用，降低性能。例如，写操作可能会锁住相关表，使得读操作等待。
   • 存储压力：随着业务增长，商品表、订单表和订单详情表数据量不断增大，存储系统的I/O压力会增加，影响查询性能。
3. 索引层面：
   • 如果相关列（如订单详情表中的商品ID、商品表中的类别列）没有合适的索引，查询时无法利用索引快速定位数据，只能全表扫描，大大降低查询效率。

优化策略

1. 数据库架构调整：
   • 读写分离：使用主从复制架构，主库负责写操作（如订单创建等），从库负责读操作（如查询商品销量和购买过的商品ID）。这样可以分散读写压力，减少读写冲突。例如，使用MySQL的主从复制功能，配置多个从库分担读压力。
   • 分库分表：
     • 水平分表：对于订单表和订单详情表，按时间（如按月或按季度）进行水平分表。比如订单量过大时，将历史订单数据分到不同的表中，查询时只需查询相关时间段的表，减少单次查询的数据量。
     • 垂直分表：对于商品表，如果某些字段（如商品描述等大文本字段）不经常在查询中使用，可以将其拆分到另外的表中，减少主商品表的冗余数据，提高查询效率。
2. 索引优化：
   • 订单详情表：在商品ID列上创建索引，这样在查询购买过的商品ID（DISTINCT查询）时可以快速定位数据。同时，在订单ID列上创建索引，便于关联订单表。例如在MySQL中使用CREATE INDEX idx_product_id ON order_detail(product_id);创建商品ID索引。
   • 商品表：在类别列上创建索引，便于在统计每个类别商品销量（GROUP BY查询）时快速定位商品类别。例如CREATE INDEX idx_category ON product(category);
3. 缓存使用：
   • 查询结果缓存：对于查询每个类别商品的销量和所有购买过的商品ID这两个相对不频繁变动的查询结果，可以使用缓存（如Redis）。每次查询先从缓存中获取数据，如果缓存中没有再查询数据库，查询后将结果存入缓存。例如在Java中可以使用Spring Cache结合Redis实现缓存功能。
   • 热点数据缓存：对于经常查询的热门商品类别或商品ID等热点数据，可以缓存相关数据，减少数据库查询压力。
4. SQL语句优化：
   • GROUP BY查询：尽量减少不必要的字段选择，只选择需要统计的字段和类别字段，避免全表扫描。例如SELECT category, COUNT(*) AS sales_count FROM order_detail JOIN product ON order_detail.product_id = product.product_id GROUP BY category;
   • DISTINCT查询：考虑使用EXISTS子查询等替代DISTINCT，如果逻辑允许，优化查询性能。例如可以通过关联子查询获取购买过的商品ID集合。