面试题：MySQL高并发场景下减少额外记录扫描与锁机制的协调

Question

在一个高并发的MySQL应用场景中，多个事务同时对数据进行读写操作。在既要减少扫描额外记录以提高查询效率，又要保证数据一致性避免锁争用的情况下，阐述你会采取哪些策略（包括但不限于索引设计、事务隔离级别设置、锁优化等）来实现这一目标，并详细说明每种策略的原理和适用场景。

Answer 1

索引设计

• 原理：合适的索引可以让数据库快速定位到所需数据，减少全表扫描。例如，在经常用于查询条件的列上创建索引，查询时就能通过索引直接找到对应的数据行，而无需扫描整个表。
• 适用场景：对于高频查询条件涉及的列，如 WHERE 子句中常用的列，创建索引能显著提升查询效率。例如电商系统中按商品ID查询商品信息，在商品ID列创建索引。

事务隔离级别设置

• 读提交（Read Committed）
  • 原理：一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改，避免了脏读。事务执行过程中，每次读取数据都是最新已提交的数据版本。
  • 适用场景：适用于大多数常规业务场景，对数据一致性要求较高但允许不可重复读的情况。例如银行转账时查询账户余额，允许看到最新已提交的余额变动。
• 可重复读（Repeatable Read）
  • 原理：在一个事务内多次读取同一数据时，读取到的数据始终一致，即使在此期间其他事务修改并提交了该数据。MySQL通过MVCC（多版本并发控制）实现，事务开始时会记录一个数据版本号，后续读取都基于此版本号。
  • 适用场景：适用于需要保证在事务内多次读取数据一致性的场景，如订单处理过程中多次读取订单状态，要求每次读取状态一致。

锁优化

• 行级锁
  • 原理：只锁定被操作的行数据，而不是整个表。这样在高并发场景下，多个事务可以同时操作不同行的数据，减少锁争用。
  • 适用场景：适合高并发且操作数据分散的场景，例如在线商城中用户各自下单，每个订单操作只涉及自己的相关行数据。
• 乐观锁
  • 原理：假设数据一般情况下不会产生并发冲突，只在更新数据时检查数据是否被其他事务修改。通过版本号或时间戳实现，更新时对比版本号或时间戳，若不一致则更新失败。
  • 适用场景：适用于读多写少的场景，如新闻网站浏览量统计，读操作远多于写操作，写操作时通过乐观锁更新浏览量。

分区表

• 原理：将大表按一定规则（如按时间、地域等）拆分成多个小的分区表，查询时只扫描相关分区，减少扫描范围。
• 适用场景：适合数据量巨大且有明显分区规则的场景，如日志表按日期分区，查询某段时间内日志只需扫描对应分区。