面试题：MySQL子查询优化在高并发场景下的考量

SQL 子查询实现

SELECT 
    sub.user_id,
    sub.product_id,
    p.product_name,
    sub.max_purchase_amount
FROM 
(
    SELECT 
        oi.user_id,
        oi.product_id,
        MAX(oi.price) AS max_purchase_amount
    FROM 
    (
        SELECT 
            oi.order_item_id,
            oi.order_id,
            oi.product_id,
            oi.price,
            o.user_id,
            o.order_time
        FROM 
            order_items oi
        JOIN 
            orders o ON oi.order_id = o.order_id
        WHERE 
            o.order_time >= NOW() - INTERVAL 1 HOUR
    ) AS oi
    GROUP BY 
        oi.user_id, oi.product_id
) AS sub
JOIN 
products p ON sub.product_id = p.product_id;

高并发场景下优化策略

索引优化：
- 在 orders 表的 order_time 列上创建索引，加速 WHERE o.order_time >= NOW() - INTERVAL 1 HOUR 条件的查询。
- 在 orders 表的 user_id 列上创建索引，加快 JOIN 操作。
- 在 order_items 表的 order_id 列上创建索引，优化 JOIN 操作。
- 在 products 表的 product_id 列上创建索引，加快 JOIN 操作。
分区表：
- 对于 orders 表，可以按 order_time 进行时间分区，比如按天分区。这样在查询最近一小时订单时，只需扫描相关的分区，减少数据扫描量。
- 对于 order_items 表，可以根据 order_id 进行分区，因为通常一个订单的商品项会一起处理，分区可以提高查询性能。
查询语句优化：
- 尽量减少子查询的嵌套层数，这里虽然使用了子查询，但通过合理设计，将复杂的逻辑逐步拆解，避免了过多的嵌套。
- 使用合适的 JOIN 类型，这里使用 INNER JOIN 确保只返回匹配的数据，减少不必要的数据返回。

锁机制影响及处理

行级锁：
- 在高并发环境下，数据库默认使用行级锁。在读取 orders、order_items 和 products 表数据时，行级锁会锁定正在读取或修改的行。为了减少锁争用，查询尽量按索引顺序访问数据，这样锁的范围会更小，持续时间更短。
- 例如，如果查询是基于 order_time 索引进行筛选，锁会按索引顺序锁定相关行，避免无序锁定导致的锁争用。
表级锁：
- 某些操作，如批量插入或删除数据时，可能会使用表级锁。在高并发场景下，表级锁会阻塞其他读写操作，所以要尽量避免长时间持有表级锁。可以将大的操作拆分成小的事务，减少锁的持有时间。
- 例如，将批量插入订单操作拆分成每次插入少量订单的事务，这样每个事务持有表级锁的时间更短，减少对其他操作的影响。

缓存机制影响及处理

查询结果缓存：
- 可以缓存查询结果，因为在一定时间内，每个用户最近一小时内购买金额最高的商品信息可能不会频繁变化。使用缓存可以避免重复执行复杂的查询，直接返回缓存的结果。
- 例如，使用 Redis 作为缓存，将查询结果以 user_id 作为键存储在 Redis 中。每次查询时，先检查 Redis 中是否有对应的数据，如果有则直接返回，没有再执行数据库查询并将结果存入 Redis。
数据缓存：
- 对于 products 表中的商品信息，可以缓存商品名称等基本信息。这样在查询时，即使 products 表数据发生变化，只要缓存未过期，仍然可以快速返回结果。
- 同时，要注意缓存的更新策略，当商品信息发生变化时，及时更新缓存，避免返回过期数据。可以使用消息队列等机制，在商品数据更新时，异步通知缓存更新。

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面试题：MySQL子查询优化在高并发场景下的考量

知识考点

面试题答案

SQL 子查询实现

高并发场景下优化策略

锁机制影响及处理

缓存机制影响及处理