面试题：MySQL如何优化复杂查询的数据访问策略

Question

假设有一个电商数据库，包含商品表（products）、订单表（orders）和订单详情表（order_items）。商品表有商品ID、名称、价格等字段；订单表有订单ID、用户ID、下单时间等字段；订单详情表有订单详情ID、订单ID、商品ID、购买数量等字段。现在要查询每个用户购买的商品总价排名前10的用户及对应的总价，在不考虑缓存的情况下，你会如何设计SQL语句以及采取哪些MySQL数据访问策略优化手段来提高查询性能？

Answer 1

SQL语句

SELECT 
    o.user_id,
    SUM(p.price * oi.quantity) AS total_price
FROM 
    orders o
JOIN 
    order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN 
    products p ON oi.product_id = p.product_id
GROUP BY 
    o.user_id
ORDER BY 
    total_price DESC
LIMIT 10;

MySQL数据访问策略优化手段

1. 索引优化：
   • 在 orders 表的 order_id 和 user_id 字段上创建索引。

   CREATE INDEX idx_order_id ON orders(order_id);
   CREATE INDEX idx_user_id ON orders(user_id);
   

   • 在 order_items 表的 order_id 和 product_id 字段上创建索引。

   CREATE INDEX idx_order_id_oi ON order_items(order_id);
   CREATE INDEX idx_product_id_oi ON order_items(product_id);
   

   • 在 products 表的 product_id 和 price 字段上创建索引。

   CREATE INDEX idx_product_id_p ON products(product_id);
   CREATE INDEX idx_price_p ON products(price);
   

2. 查询执行计划分析： 使用 EXPLAIN 关键字分析查询执行计划，查看MySQL如何执行查询，找出性能瓶颈。

EXPLAIN SELECT 
    o.user_id,
    SUM(p.price * oi.quantity) AS total_price
FROM 
    orders o
JOIN 
    order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN 
    products p ON oi.product_id = p.product_id
GROUP BY 
    o.user_id
ORDER BY 
    total_price DESC
LIMIT 10;

根据执行计划结果，进一步优化索引或调整查询结构。 3. 分区表： 如果数据量非常大，可以考虑对 orders 表和 order_items 表按时间（如月份、年份）进行分区，减少单次查询的数据量，提高查询性能。 例如，对 orders 表按年份分区：

CREATE TABLE orders (
    order_id INT,
    user_id INT,
    order_time DATETIME,
    -- 其他字段
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_time)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2020),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2021),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2022),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2023),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN (2024),
    PARTITION p5 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

4. 适当的表连接顺序： 在查询中，确保MySQL以最优的顺序连接表。一般来说，将小表放在 JOIN 操作的前面，这样MySQL可以快速过滤数据，减少中间结果集的大小。通过 EXPLAIN 分析确定表连接顺序是否合理，并进行调整。
5. 避免函数操作： 在 WHERE 子句、JOIN 条件或 ORDER BY 子句中，避免对列进行函数操作，因为这会阻止索引的使用。例如，尽量不要在连接条件中使用函数对字段进行转换。
6. 缓存查询结果： 虽然题目要求不考虑缓存，但在实际应用中，可以使用Memcached或Redis等缓存工具，将频繁查询的结果缓存起来，减少数据库的负载。