面试题：MySQL子查询转换为JOIN的复杂场景优化

Question

有三个表，`employees`表（`employee_id`、`department_id`、`employee_name`等字段），`departments`表（`department_id`、`department_name`等字段），`projects`表（`project_id`、`department_id`、`project_name`、`project_start_date`等字段）。当前有一个子查询，查询在2023年启动项目的部门中所有员工的姓名，子查询为：`SELECT employee_name FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM projects WHERE YEAR(project_start_date) = 2023);` 请将该子查询转换为JOIN形式，并分析在大数据量下，如何进一步优化这个JOIN查询以提升性能，比如索引的使用策略等。

Answer 1

1. 将子查询转换为JOIN形式：

SELECT e.employee_name
FROM employees e
JOIN projects p ON e.department_id = p.department_id
WHERE YEAR(p.project_start_date) = 2023;

2. 大数据量下的优化策略：
   • 索引使用策略：
     • 在projects表的project_start_date字段上创建索引，以加速YEAR(project_start_date) = 2023的过滤。例如：CREATE INDEX idx_project_start_date ON projects(project_start_date);
     • 在projects表的department_id字段上创建索引，以加速连接操作。例如：CREATE INDEX idx_project_department_id ON projects(department_id);
     • 在employees表的department_id字段上创建索引，以加速连接操作。例如：CREATE INDEX idx_employee_department_id ON employees(department_id);
   • 查询执行计划分析： 使用EXPLAIN关键字分析查询执行计划，例如：EXPLAIN SELECT e.employee_name FROM employees e JOIN projects p ON e.department_id = p.department_id WHERE YEAR(p.project_start_date) = 2023;，根据执行计划的输出，进一步调整索引或查询结构。
   • 分区表： 如果projects表数据量巨大，可以考虑对projects表按project_start_date进行分区，比如按年份分区。这样在查询特定年份启动项目时，可以快速定位到相关分区，减少扫描的数据量。