MySQL深度学习应用

先说说那个让我熬出黑眼圈的索引问题。都知道B+树索引能加速查询，但为什么有时候加了索引反而更慢？有次我在用户表给username字段建了索引，查单个用户确实快了，但做用户分页查询时，offset超过10万后查询直接崩了。后来才搞明白，问题出在回表查询上。比如这条SQL：

看着简单对吧？但用explain分析发现居然扫描了十几万行。解决办法其实挺巧妙的，用延迟关联优化：

子查询先用覆盖索引快速定位主键，再回表取数据，性能直接提升十倍。这种优化思路在很多大厂规范里都是必选项。

再说个实战中遇到的坑。有次上线新功能，日志里突然出现大量死锁错误。排查发现是两个事务在同时更新用户账户表：

事务A：

事务B：

这两个事务更新顺序相反，在并发时就会产生死锁。最后我们制定了开发规范：所有涉及多行更新的事务，必须按主键升序排序执行。这种细节在业务开发时特别容易忽略。

最近还在研究MySQL 8.0的窗口函数，这玩意儿真是分析神器。比如要计算每个用户的消费排名：

比原来用子查询的方式快了不止一个量级。不过要注意，窗口函数在大数据量时很吃内存，需要合理设置buffer大小。

说到优化，不得不提查询缓存这个坑货。看上去很美，但在高并发写入场景下，缓存频繁失效反而成了性能杀手。我们在压测时发现，关闭查询缓存后QPS反而提升了30%。现在很多互联网公司都直接禁用这功能，还不如用Redis做缓存。

还有一次让我记忆犹新的调优经历。有个报表查询要关联8张表，执行时间超过30秒。后来通过创建联合索引，把需要的列都覆盖进去，避免回表操作，最终优化到0.5秒。这里有个小技巧：

其实MySQL优化就是个不断踩坑的过程。最近我们在生产环境启用了SQL审计功能，把执行时间超过1秒的查询都记下来，每周组织开发一起review，慢慢培养大家的性能意识。效果很明显，现在团队新人写SQL都会主动explain一下。

数据库这玩意儿真是越挖越深，从简单的CRUD到架构设计，每个阶段都有新的挑战。下次准备和大家聊聊我们是怎么做分库分表的，那又是另一个血泪史了。不过话说回来，能把一个千万级数据库优化得服服帖帖，这种成就感确实很让人上瘾。