面试官问：”mysql要如何优化“，你该如何满分回答？

开场白（展现全局思维）

"MySQL优化是一个系统性工程，我会从架构设计、SQL语句、索引、表结构、配置参数、硬件资源六个维度来回答。根据实际情况，优化的优先级应该是：先优化SQL和索引（成本低、效果好），再优化表结构和配置，最后考虑架构升级和硬件扩容。"

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一、SQL语句优化（最优先、成本最低）

1.1 避免全表扫描

反例：

-- 在WHERE子句中使用函数
SELECT * FROM orders WHERE DATE(create_time) = '2024-01-01';

-- 隐式类型转换
SELECT * FROM users WHERE phone = 13800138000;  -- phone是varchar类型

正例：

-- 避免在索引列上使用函数
SELECT * FROM orders 
WHERE create_time >= '2024-01-01 00:00:00' 
  AND create_time < '2024-01-02 00:00:00';

-- 显式类型转换
SELECT * FROM users WHERE phone = '13800138000';

1.2 优化JOIN查询

原则：

• 小表驱动大表（用小表做驱动表）
• 确保JOIN字段有索引
• 避免JOIN太多表（建议不超过3个）

-- 优化前：大表驱动小表
SELECT * FROM orders o 
LEFT JOIN users u ON o.user_id = u.id
WHERE u.status = 1;  -- users表很小

-- 优化后：小表驱动大表
SELECT * FROM users u 
INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.status = 1;

1.3 分页查询优化

深分页问题：

-- 问题：需要扫描10000条再返回10条
SELECT * FROM orders ORDER BY id LIMIT 10000, 10;

-- 优化方案1：使用子查询
SELECT * FROM orders 
WHERE id >= (SELECT id FROM orders ORDER BY id LIMIT 10000, 1)
LIMIT 10;

-- 优化方案2：记录上次最大ID（最优）
SELECT * FROM orders 
WHERE id > 10000 
ORDER BY id LIMIT 10;

1.4 避免SELECT *

-- 问题：返回不需要的字段，增加IO和网络开销
SELECT * FROM users WHERE id = 1;

-- 优化：只查询需要的字段，可能走覆盖索引
SELECT id, name, email FROM users WHERE id = 1;

1.5 使用EXPLAIN分析

关键指标：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1000;

关键字段	说明	理想值
type	访问类型	const > eq_ref > ref > range > index > ALL
possible_keys	可能用到的索引	有索引可用
key	实际使用的索引	用上索引
rows	扫描行数	越少越好
Extra	额外信息	Using index最好，避免Using filesort

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二、索引优化（核心中的核心）

2.1 索引设计原则

三星索引法则：

1. ⭐ 第一星：WHERE条件中的列
2. ⭐⭐ 第二星：避免排序（ORDER BY的列）
3. ⭐⭐⭐ 第三星：覆盖索引（SELECT的列）

-- 查询：
SELECT name, age FROM users 
WHERE status = 1 AND city = 'Beijing'
ORDER BY create_time DESC;

-- 最优索引：
CREATE INDEX idx_status_city_time_name_age 
ON users(status, city, create_time, name, age);

2.2 最左前缀原则

-- 索引：KEY idx_abc (a, b, c)

-- ✅ 可以使用索引
WHERE a = 1
WHERE a = 1 AND b = 2
WHERE a = 1 AND b = 2 AND c = 3
WHERE a = 1 AND c = 3  -- 只用到a

-- ❌ 无法使用索引
WHERE b = 2
WHERE c = 3
WHERE b = 2 AND c = 3

2.3 索引失效场景

场景	示例	原因
使用函数	WHERE DATE(time) = '2024-01-01'	破坏索引有序性
运算符	WHERE id + 1 = 10	破坏索引有序性
类型转换	WHERE phone = 138001380	隐式转换
前缀模糊	WHERE name LIKE '%张'	无法定位起始位置
OR条件	WHERE a = 1 OR b = 2	b列无索引时全表扫描
不等于	WHERE status != 1	优化器可能选择全表
IS NULL	WHERE email IS NULL	取决于数据分布

2.4 索引监控与维护

-- 查看索引使用情况
SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;

-- 查看冗余索引
SELECT * FROM sys.schema_redundant_indexes;

-- 重建索引（碎片整理）
ALTER TABLE orders ENGINE=InnoDB;
OPTIMIZE TABLE orders;

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三、表结构优化

3.1 字段类型选择

原则：够用就好，越小越快

场景	差的选择	好的选择	原因
主键	BIGINT	INT UNSIGNED	40亿够用，节省4字节
状态	INT	TINYINT	256个值够用
金额	FLOAT	DECIMAL(10,2)	避免精度丢失
时间	VARCHAR	DATETIME/TIMESTAMP	便于比较和索引
IP地址	VARCHAR(15)	INT UNSIGNED	节省空间，便于范围查询

-- 优化前
CREATE TABLE users (
    id BIGINT,
    status INT,
    balance FLOAT,
    ip VARCHAR(15)
);

-- 优化后
CREATE TABLE users (
    id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
    status TINYINT UNSIGNED DEFAULT 0,
    balance DECIMAL(10,2) DEFAULT 0.00,
    ip INT UNSIGNED,
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

3.2 垂直拆分

大字段分离：

-- 优化前：content字段影响其他字段查询
CREATE TABLE articles (
    id INT,
    title VARCHAR(200),
    content TEXT,  -- 大字段
    author VARCHAR(50),
    create_time DATETIME
);

-- 优化后：拆分为两张表
CREATE TABLE articles (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(200),
    author VARCHAR(50),
    create_time DATETIME,
    INDEX idx_create_time (create_time)
);

CREATE TABLE article_content (
    article_id INT PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    FOREIGN KEY (article_id) REFERENCES articles(id)
);

3.3 水平拆分

分表策略：

-- 按日期分表
orders_202401
orders_202402
orders_202403

-- 按ID范围分表（取模）
users_0  -- id % 10 = 0
users_1  -- id % 10 = 1
...
users_9  -- id % 10 = 9

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四、配置参数优化

4.1 连接池配置

# my.cnf
[mysqld]
# 最大连接数
max_connections = 1000

# 连接超时时间
wait_timeout = 28800
interactive_timeout = 28800

# 线程缓存
thread_cache_size = 100

4.2 缓冲池配置（重要）

# InnoDB缓冲池大小（建议：物理内存的60-80%）
innodb_buffer_pool_size = 8G

# 缓冲池实例数（提高并发）
innodb_buffer_pool_instances = 8

# 每个表独立表空间
innodb_file_per_table = 1

监控缓冲池命中率：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_%';

-- 计算命中率（应该 > 99%）
命中率 = (1 - Innodb_buffer_pool_reads / Innodb_buffer_pool_read_requests) * 100

4.3 日志配置

# 重做日志大小（影响写入性能）
innodb_log_file_size = 512M
innodb_log_buffer_size = 16M

# 刷盘策略（性能与安全的平衡）
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2  # 0最快，1最安全，2折中

# 二进制日志（主从复制）
sync_binlog = 1  # 1最安全，100可以提升性能

4.4 查询缓存（MySQL 8.0已移除）

# MySQL 5.7及以下
query_cache_type = 1
query_cache_size = 256M

# 注意：对于写多读少的场景，建议关闭查询缓存

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五、架构层面优化

5.1 读写分离

              写请求
                ↓
        ┌──────────────┐
        │  主库(Master) │
        └──────┬───────┘
               │ binlog复制
       ┌───────┴────────┐
       ↓                ↓
  ┌────────┐      ┌────────┐
  │从库1    │      │从库2    │
  └────────┘      └────────┘
       ↑                ↑
       └────────┬───────┘
            读请求（负载均衡）

实现方式：

• Spring Boot + ShardingSphere
• MyCAT中间件
• Atlas（360开源）
• MySQL Router

5.2 分库分表

垂直拆分（按业务模块）：

单库 → 拆分
┌──────────┐       ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│  ALL DB  │   →   │  用户库   │ │  订单库   │ │  商品库   │
└──────────┘       └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘

水平拆分（按数据量）：

分库分表路由规则：
- Hash取模：user_id % 4 → db_0, db_1, db_2, db_3
- Range范围：按时间、ID区间分表
- 一致性Hash：便于扩容

工具选择：

• ShardingSphere-JDBC（推荐，轻量级）
• MyCat（中间件方案）
• TDDL（淘宝）

5.3 缓存层

多级缓存架构：

请求 → 本地缓存(Caffeine) → Redis → MySQL
       (毫秒级)           (毫秒级)   (秒级)

缓存策略：

// Cache-Aside Pattern（旁路缓存）
public User getUser(Long id) {
    // 1. 查询缓存
    User user = redis.get("user:" + id);
    if (user != null) {
        return user;
    }
    
    // 2. 查询数据库
    user = userMapper.selectById(id);
    
    // 3. 写入缓存
    redis.setex("user:" + id, 3600, user);
    return user;
}

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六、硬件与操作系统优化

6.1 硬件选择

组件	建议	原因
CPU	多核心（16核+）	提升并发处理能力
内存	越大越好（64GB+）	缓冲池可以更大
磁盘	SSD（必须）	IOPS提升10-100倍
网络	万兆网卡	减少主从延迟

6.2 操作系统优化

# 1. 文件系统选择（推荐XFS）
mkfs.xfs /dev/sdb

# 2. 禁用SWAP（避免内存交换）
swapoff -a

# 3. 调整文件打开数
ulimit -n 65535

# 4. 修改内核参数
cat >> /etc/sysctl.conf << EOF
# TCP连接队列
net.core.somaxconn = 32768
# TIME_WAIT快速回收
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
EOF

sysctl -p

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七、监控与诊断

7.1 慢查询日志

# 开启慢查询日志
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log
long_query_time = 2  # 超过2秒记录

# 记录未使用索引的查询
log_queries_not_using_indexes = 1

分析工具：

# mysqldumpslow
mysqldumpslow -s t -t 10 slow.log  # 最慢的10条

# pt-query-digest（推荐）
pt-query-digest slow.log > slow_report.txt

7.2 性能监控指标

关键指标：

-- QPS/TPS
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_commit';

-- 连接数
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Threads_connected';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Max_used_connections';

-- 缓冲池命中率
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_%';

-- 锁等待
SHOW ENGINE INNODB STATUS;
SELECT * FROM information_schema.INNODB_LOCKS;

监控工具：

• Prometheus + Grafana + mysqld_exporter
• Percona Monitoring and Management (PMM)
• 云服务商自带监控（阿里云RDS、腾讯云CDB）

7.3 实时诊断

-- 查看当前执行的SQL
SHOW PROCESSLIST;

-- 查看锁等待
SELECT * FROM performance_schema.data_locks;

-- 查看事务
SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX;

-- 杀死慢查询
KILL 123456;

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八、实战案例（加分项）

案例1：电商系统订单列表慢查询（真实遇到）

背景： 运营同事反馈后台订单列表页面经常超时，特别是按手机号搜索时。订单表600万数据，每天新增2-3万单。

问题SQL：

-- 运营要按手机号搜索订单
SELECT * FROM orders 
WHERE phone LIKE '%138001380%'
ORDER BY create_time DESC 
LIMIT 20;

-- EXPLAIN结果：type=ALL, rows=6000000，全表扫描！

问题分析：

1. LIKE '%xxx%' 前缀模糊查询无法使用索引
2. SELECT * 查询了30多个字段，很多不需要的
3. 运营其实只关心：订单号、用户手机号、金额、状态、时间

优化过程：

第一步：和产品沟通需求

我："手机号必须支持模糊搜索吗？"
产品："其实准确手机号搜索就够了，用户一般都有完整手机号"

第二步：修改查询逻辑

-- 优化后：精确查询，可以用上索引
SELECT order_no, phone, amount, status, create_time 
FROM orders 
WHERE phone = '13800138000'
ORDER BY create_time DESC 
LIMIT 20;

-- 添加索引
CREATE INDEX idx_phone_time ON orders(phone, create_time);

第三步：如果真的需要模糊搜索呢？

// 方案：用ES做搜索，MySQL只做精确查询
// 1. 订单数据实时同步到ES
// 2. 模糊搜索走ES，得到订单ID列表
List<Long> orderIds = elasticsearchService.searchByPhone("138");

// 3. 根据ID列表去MySQL查详情
List<Order> orders = orderMapper.selectByIds(orderIds);

效果对比：

• 优化前：平均8秒，经常超时
• 优化后：平均80ms，从未超时
• 额外收获：运营反馈"终于不卡了"

经验总结：

技术优化要先和产品确认需求，很多"必须"的功能其实可以换个实现方式。

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案例2：财务对账页面凌晨跑批超时（踩坑经历）

背景： 每天凌晨3点跑对账任务，统计前一天各个状态的订单数量和金额。最近任务从5分钟涨到40分钟，DBA收到告警。

问题SQL：

-- 财务对账统计
SELECT 
    DATE(create_time) AS date,
    status,
    COUNT(*) AS cnt,
    SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2024-01-02'
GROUP BY DATE(create_time), status;

-- EXPLAIN: type=range, rows=50000, Extra=Using temporary; Using filesort

踩坑点： 我一开始想当然地加了索引：

-- ❌ 这个索引没用上！
CREATE INDEX idx_time_status ON orders(create_time, status);

-- 原因：GROUP BY用了DATE(create_time)函数，破坏了索引

正确的优化方案：

方案1：避免在索引列上用函数

-- 添加冗余字段（空间换时间）
ALTER TABLE orders ADD COLUMN order_date DATE;
UPDATE orders SET order_date = DATE(create_time);

-- 新增订单时自动填充
INSERT INTO orders(order_no, amount, create_time, order_date) 
VALUES('202401010001', 100, NOW(), CURDATE());

-- 优化后的查询
SELECT 
    order_date,
    status,
    COUNT(*) AS cnt,
    SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
WHERE order_date = '2024-01-01'
GROUP BY order_date, status;

-- 添加索引
CREATE INDEX idx_date_status ON orders(order_date, status);

方案2：统计表（更彻底的优化）

-- 创建每日统计表
CREATE TABLE order_daily_stats (
    stat_date DATE NOT NULL,
    status TINYINT NOT NULL,
    order_count INT DEFAULT 0,
    total_amount DECIMAL(15,2) DEFAULT 0,
    PRIMARY KEY (stat_date, status)
) ENGINE=InnoDB;

-- 每天凌晨定时任务更新统计表
INSERT INTO order_daily_stats 
SELECT order_date, status, COUNT(*), SUM(amount)
FROM orders
WHERE order_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY
GROUP BY order_date, status
ON DUPLICATE KEY UPDATE 
    order_count = VALUES(order_count),
    total_amount = VALUES(total_amount);

-- 查询直接读统计表
SELECT * FROM order_daily_stats 
WHERE stat_date = '2024-01-01';

效果对比：

• 优化前：40分钟
• 方案1（加冗余字段）：2分钟
• 方案2（统计表）：200毫秒

经验总结：

聚合查询能预计算就预计算，不要每次都实时统计。报表类需求90%都可以用统计表。

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案例3：用户中心接口雪崩（线上故障）

故障回顾： 某天下午3点，用户中心接口突然大量超时，QPS从2000降到200，CPU飙到98%。

现场排查：

# 1. 登录数据库服务器，查看慢查询
mysql> SHOW PROCESSLIST;

# 发现100多个查询都卡在同一个SQL
SELECT * FROM users WHERE id IN (1,2,3,4,5...9998,9999,10000);
# Time: 45秒，State: Sending data

问题原因： 运营后台有个"批量发券"功能，运营同事一次性选了1万个用户。开发当时图方便，直接用了IN查询。

原问题代码：

// ❌ 错误示范
public List<User> batchGetUsers(List<Long> userIds) {
    // userIds有1万个ID
    return userMapper.selectList(
        new QueryWrapper<User>().in("id", userIds)
    );
}

// 生成的SQL
SELECT * FROM users WHERE id IN (1,2,3...9999,10000);

为什么会慢？

1. IN里有1万个值，MySQL解析SQL就很慢
2. 虽然主键索引很快，但1万次回表也需要时间
3. SELECT * 查询了50多个字段（包括头像URL等大字段）

临时止血（5分钟内完成）：

-- 先杀掉慢查询
SELECT GROUP_CONCAT(id) FROM information_schema.processlist 
WHERE time > 30 AND info LIKE '%WHERE id IN%';

-- 批量KILL
KILL 12345; KILL 12346; ... 

紧急修复代码（30分钟上线）：

// ✅ 正确做法：分批查询
public List<User> batchGetUsers(List<Long> userIds) {
    // 限制单次最多200个
    if (userIds.size() > 200) {
        List<User> result = new ArrayList<>();
        // 分批查询
        for (List<Long> batch : Lists.partition(userIds, 200)) {
            result.addAll(userMapper.selectList(
                new QueryWrapper<User>()
                    .in("id", batch)
                    .select("id", "nickname", "phone")  // 只查需要的字段
            ));
        }
        return result;
    }
    return userMapper.selectList(
        new QueryWrapper<User>().in("id", userIds)
    );
}

后续优化（第二天）：

// 更进一步：改成JOIN，避免多次查询
// 1. 先把ID列表写入临时表
CREATE TEMPORARY TABLE temp_user_ids (
    user_id BIGINT PRIMARY KEY
);

// 2. 批量插入（JDBC批量）
INSERT INTO temp_user_ids VALUES (1),(2),(3)...(10000);

// 3. JOIN查询
SELECT u.id, u.nickname, u.phone 
FROM temp_user_ids t
INNER JOIN users u ON t.user_id = u.id;

// 4. 清理临时表
DROP TEMPORARY TABLE temp_user_ids;

效果对比：

• 优化前：1万个ID，45秒
• 临时方案：分50批，每批200个，共10秒
• 最终方案：临时表+JOIN，1.5秒

经验总结：

1. IN查询不要超过500个值（建议200以内）
2. 批量操作要有上限，防止运营"手抖"
3. 故障现场先止血，再慢慢优化

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案例4：分页查询越翻越慢（产品体验问题）

背景： 商品列表支持按销量排序，测试反馈"翻到第100页就卡死"。

问题SQL：

-- 第1页：很快
SELECT * FROM products ORDER BY sales DESC LIMIT 0, 20;

-- 第100页：5秒
SELECT * FROM products ORDER BY sales DESC LIMIT 2000, 20;

-- 第500页：超时
SELECT * FROM products ORDER BY sales DESC LIMIT 10000, 20;

为什么会越来越慢？

LIMIT 10000, 20的执行过程：
1. 按sales排序，找到前10020条数据（全扫描或索引扫描）
2. 丢弃前10000条
3. 返回20条

相当于做了10000次无用功！

尝试过的优化（踩坑）：

方案1：子查询（效果一般）

-- 先查ID，再查详情
SELECT * FROM products 
WHERE id >= (
    SELECT id FROM products 
    ORDER BY sales DESC 
    LIMIT 10000, 1
)
ORDER BY sales DESC 
LIMIT 20;

-- 问题：子查询还是要扫10000行，只是少了回表

方案2：记录上次位置（最有效）

-- 第1页：正常查询
SELECT id, name, sales FROM products 
ORDER BY sales DESC, id DESC  -- 注意：要加id保证唯一性
LIMIT 20;

-- 返回：最后一条 sales=9999, id=12345

-- 第2页：基于上次位置继续查
SELECT id, name, sales FROM products 
WHERE sales <= 9999 AND (sales < 9999 OR id < 12345)
ORDER BY sales DESC, id DESC 
LIMIT 20;

前端改造：

// 之前：传统分页
<pagination 
  current={page} 
  onChange={page => loadData(page)} 
/>

// 优化后：流式加载（类似微博、抖音）
<InfiniteScroll
  loadMore={() => loadMore(lastSales, lastId)}
  hasMore={hasMore}
>
  {list.map(item => <ProductCard {...item} />)}
</InfiniteScroll>

和产品的沟通：

我："翻到第100页的用户少吗？"
产品："查了埋点数据，99%用户只看前3页"
我："那我们可以限制最多翻50页，超过50页提示'请使用搜索功能'"
产品："可以！"

最终方案：

// 限制最大页数
if (page > 50) {
    throw new BusinessException("最多支持查看前50页，请使用搜索功能");
}

// 前3页走普通查询（最常用）
if (page <= 3) {
    return productMapper.selectPage(page, 20);
}

// 4-50页走子查询优化
return productMapper.selectPageOptimized(page, 20);

效果对比：

• 优化前：第100页超时
• 优化后：限制最大50页，第50页500ms
• 附加价值：搜索功能的使用率从2%提升到15%

经验总结：

深分页问题，技术优化+产品优化结合效果最好。有时候改产品比改技术更简单。

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案例5：加索引导致插入变慢（意外的副作用）

背景： 优化了用户表的查询性能，加了几个索引。第二天收到报警：订单创建接口P99从50ms变成300ms。

问题排查：

-- 查看订单表的索引
SHOW INDEX FROM orders;

-- 发现有8个索引！
KEY idx_user_id (user_id)
KEY idx_status (status)
KEY idx_create_time (create_time)
KEY idx_user_status (user_id, status)
KEY idx_user_time (user_id, create_time)
KEY idx_status_time (status, create_time)
KEY idx_phone (phone)
KEY idx_order_no (order_no)

慢查询日志：

-- 插入变慢了
INSERT INTO orders (user_id, order_no, amount, status, phone, create_time)
VALUES (1001, 'O202401010001', 99.00, 1, '13800138000', NOW());

-- 执行时间从5ms → 30ms

原因分析： 每次插入都要维护8个索引：

1. 主键索引（id）
2. 8个二级索引
3. 每个索引都要分裂页面、更新B+树

优化步骤：

1. 分析哪些索引真的有用

-- 查看索引使用情况（MySQL 5.6+）
SELECT 
    object_schema,
    object_name,
    index_name,
    rows_selected,
    rows_inserted,
    rows_updated,
    rows_deleted
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
WHERE object_schema = 'your_db' 
  AND object_name = 'orders'
ORDER BY rows_selected;

-- 发现：idx_status 半年从未使用！

2. 删除冗余索引

-- idx_user_status已经包含了user_id，删除idx_user_id
DROP INDEX idx_user_id ON orders;

-- idx_status从未使用
DROP INDEX idx_status ON orders;

-- idx_user_time和idx_user_status功能重叠，删除一个
DROP INDEX idx_user_time ON orders;

3. 定期维护索引

-- 写一个脚本，每周检查一次
SELECT 
    TABLE_NAME,
    INDEX_NAME,
    CARDINALITY,
    NULLABLE
FROM information_schema.STATISTICS
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_db'
  AND INDEX_NAME != 'PRIMARY'
ORDER BY TABLE_NAME, INDEX_NAME;

效果对比：

• 8个索引：插入30ms
• 5个索引：插入12ms
• 副作用：查询性能没有下降（因为删的都是冗余索引）

经验总结：

索引不是越多越好！每个索引都有维护成本。定期检查并删除不使用的索引。

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九、优化检查清单（总结）

✅ SQL层面

• 避免SELECT *
• 避免在WHERE中使用函数
• 避免隐式类型转换
• 小表驱动大表
• 深分页优化
• 使用EXPLAIN分析

✅ 索引层面

• 高频查询字段有索引
• 联合索引遵循最左前缀
• 避免冗余索引
• 定期检查未使用索引
• 索引覆盖SELECT字段

✅ 表设计层面

• 字段类型合理（够用就好）
• 大字段分离
• 单表数据量控制（<2000万）
• 冷热数据分离

✅ 配置层面

• innodb_buffer_pool_size合理
• max_connections足够
• 慢查询日志开启
• 主从延迟监控

✅ 架构层面

• 读写分离
• 分库分表
• 缓存层（Redis）
• 监控告警

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十、面试回答模板（推荐话术）

第一步：表明态度

"MySQL优化是一个系统工程，我会从成本和收益角度分优先级来考虑。"

第二步：分层阐述

"首先是SQL和索引优化，这是成本最低、效果最好的。比如我之前优化过一个订单查询，通过添加联合索引，从5秒优化到50毫秒。"

第三步：举实际案例

"其次是表结构优化，比如大字段分离、冷热数据分离。我们项目中把文章内容从主表拆出去，主表查询速度提升了3倍。"

第四步：提升到架构

"如果数据量继续增长，我会考虑读写分离、分库分表。我们现在用ShardingSphere做的分表，单表从5000万降到500万，查询速度稳定在100毫秒以内。"

第五步：强调监控

"最后，优化不是一劳永逸的，需要持续监控。我们用Prometheus监控慢查询、连接数、缓冲池命中率，发现问题及时优化。"

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十一、常见追问及答案

Q1: "索引越多越好吗？"

答： 不是。索引的代价：

1. 占用磁盘空间
2. 降低写入性能（INSERT/UPDATE/DELETE都要维护索引）
3. 增加优化器选择成本

建议：

• 单表索引不超过5个
• 单个索引字段不超过5个
• 定期清理不使用的索引

Q2: "分库分表后怎么处理跨库JOIN？"

答： 三种方案：

1. 全局表：字典表在每个库都复制一份
2. ER分片：关联表按同一个KEY分片
3. 应用层JOIN：分别查询再内存聚合（推荐）

// 应用层JOIN示例
List<Order> orders = orderService.getByUserId(userId);
List<Long> productIds = orders.stream()
    .map(Order::getProductId)
    .collect(Collectors.toList());
List<Product> products = productService.getByIds(productIds);
// 内存中组装数据

Q3: "主从延迟怎么解决？"

答： 延迟原因：

• 主库TPS高，从库回放慢
• 大事务（BINLOG太大）
• 网络延迟

解决方案：

1. 并行复制：MySQL 5.7+支持

   slave-parallel-type = LOGICAL_CLOCK
   slave-parallel-workers = 8
   

2. 强制读主库：金额等重要数据直接读主库
3. 延迟监控：Seconds_Behind_Master > 5秒报警
4. 升级硬件：SSD、万兆网卡

Q4: "什么时候用EXPLAIN，怎么看？"

答： 每次写完SQL都应该EXPLAIN一下。

重点看四个字段：

字段	理想值	问题值
type	const/ref/range	ALL（全表扫描）
key	有索引名	NULL（未用索引）
rows	越少越好	成千上万
Extra	Using index	Using filesort/temporary

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1000;

Q5: "InnoDB和MyISAM怎么选？"

答： 必选InnoDB（MySQL 8.0已移除MyISAM）

特性	InnoDB	MyISAM
事务	✅ 支持	❌ 不支持
行锁	✅ 支持	❌ 只有表锁
外键	✅ 支持	❌ 不支持
崩溃恢复	✅ 支持	❌ 容易损坏
MVCC	✅ 支持	❌ 不支持

唯一例外： 日志表、临时表可以考虑MyISAM（只追加写入）

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十二、优化思维导图

MySQL优化
├── SQL优化（优先级最高）
│   ├── 避免全表扫描
│   ├── 优化JOIN
│   ├── 分页优化
│   └── EXPLAIN分析
├── 索引优化
│   ├── 三星索引法则
│   ├── 最左前缀原则
│   ├── 避免索引失效
│   └── 覆盖索引
├── 表结构优化
│   ├── 字段类型选择
│   ├── 垂直拆分
│   └── 水平拆分
├── 配置优化
│   ├── 缓冲池配置
│   ├── 连接池配置
│   └── 日志配置
├── 架构优化
│   ├── 读写分离
│   ├── 分库分表
│   └── 缓存层
└── 监控诊断
    ├── 慢查询日志
    ├── 性能指标
    └── 实时诊断

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最后的建议

1. 从小处着手：先优化SQL和索引，不要一上来就分库分表
2. 量化效果：优化前后要有数据对比（响应时间、扫描行数）
3. 持续监控：性能问题是动态的，需要长期关注
4. 业务优先：技术优化要服务于业务目标，不能为了优化而优化

记住这句话：过早优化是万恶之源，但监控和诊断要尽早建立！

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参考资料

• 《高性能MySQL》（第三版）
• MySQL官方文档：dev.mysql.com/doc/
• 《MySQL实战45讲》- 极客时间
• Percona工具集：www.percona.com/software

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祝你面试顺利！记住：不要背答案，要理解原理和适用场景。