面试题：MariaDB虚拟列在高并发查询下的优化策略

Question

在一个高并发的在线商城系统中，订单表orders数据量庞大，且经常有查询需要根据订单金额、商品种类、购买地区等多个维度进行复杂统计分析。已知已经利用虚拟列辅助部分查询，但在高并发场景下性能仍不理想。请从虚拟列的角度出发，分析可能存在的性能瓶颈，并提出至少两种优化策略，包括对虚拟列本身的调整以及与其他数据库特性（如索引等）的结合使用，详细阐述实现思路。

Answer 1

可能存在的性能瓶颈

1. 虚拟列计算开销：在高并发场景下，每次查询都可能触发虚拟列的实时计算。如果虚拟列的计算逻辑复杂，例如涉及多个列的复杂运算或函数调用，这会消耗大量的 CPU 资源，导致查询响应时间变长。
2. 索引缺失：即使使用了虚拟列辅助查询，如果没有为虚拟列建立合适的索引，数据库在处理基于虚拟列的查询时，仍可能需要全表扫描，无法快速定位到所需数据，在数据量庞大时性能严重下降。
3. 维护成本：虚拟列依赖于基础列，当基础列数据发生变化时，虚拟列可能需要重新计算，这在高并发写入场景下会增加额外的开销，影响系统整体性能。

优化策略

1. 简化虚拟列计算逻辑
   • 实现思路：仔细分析虚拟列的计算逻辑，将复杂的计算拆解为简单的步骤，或者利用数据库内置的更高效函数。例如，如果虚拟列原本通过多个函数嵌套计算得出，尝试优化函数的使用顺序，避免重复计算。对于一些可以预先计算好的数据，考虑在应用层提前处理，然后将结果存储在数据库的普通列中，减少虚拟列实时计算的负担。
2. 为虚拟列建立索引
   • 实现思路：根据常见的查询条件，为虚拟列创建合适的索引。例如，如果经常根据基于订单金额和商品种类计算出的虚拟列进行查询，那么可以针对该虚拟列创建索引。不同数据库创建索引的语法略有不同，以 MySQL 为例，可以使用 CREATE INDEX index_name ON orders (virtual_column_name); 语句为虚拟列创建索引。这样在查询时，数据库可以利用索引快速定位到符合条件的数据行，大大提高查询性能。
3. 结合物化视图
   • 实现思路：物化视图是一种预先计算并存储查询结果的数据对象。可以基于包含虚拟列的复杂查询创建物化视图。在高并发场景下，查询直接从物化视图中获取数据，避免了实时计算虚拟列和复杂的表连接操作。例如，在 Oracle 数据库中，可以使用 CREATE MATERIALIZED VIEW mv_name AS SELECT virtual_column, other_columns FROM orders WHERE...; 语句创建物化视图。同时，要注意设置合适的刷新策略，以保证物化视图的数据与原表数据的一致性，如定时刷新或在基础数据变化时触发刷新。
4. 分区表与虚拟列结合
   • 实现思路：根据订单的某个维度（如购买地区）对订单表进行分区。同时，利用虚拟列辅助查询。当查询基于虚拟列且涉及分区维度时，数据库可以快速定位到相关分区，减少扫描的数据量。例如，在 PostgreSQL 中，可以使用 CREATE TABLE orders (id serial, order_amount decimal, product_type varchar, purchase_area varchar, virtual_column... ) PARTITION BY LIST (purchase_area); 创建分区表。查询时，数据库可以根据虚拟列相关条件，只在特定分区内查找数据，提高查询效率。