EXPLAIN
命令分析查询。场景描述:
在电子商务平台的日常运营中,经常需要根据用户的订单状态和日期进行查询。随着订单量的增加,查询响应时间变长,影响报表生成和订单处理效率。
优化措施:
status
和 order_date
列创建索引。ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_status (status);
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_order_date (order_date);EXPLAIN
分析:分析查询,确认索引是否被有效使用。EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE status = 'Shipped' AND order_date >= '2024-01-01';status
和 order_date
。ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_status_order_date (status, order_date);OPTIMIZE TABLE
命令优化表和索引。OPTIMIZE TABLE orders;SELECT *
,只选择需要的列。JOIN
类型和顺序。运营视频分享网站,用户希望快速获得个性化的视频推荐列表。慢速的查询响应会影响用户体验。
SELECT *
:只选择必要的列。SELECT video_id, title, thumbnail_url FROM videos WHERE video_id IN (推荐算法生成的视频ID列表);JOIN
类型和顺序:选择对推荐有用的列。SELECT videos.video_id, videos.title, AVG(ratings.score) as average_rating
FROM videos
LEFT JOIN ratings ON videos.video_id = ratings.video_id AND ratings.user_id = 用户ID
GROUP BY videos.video_id
HAVING COUNT(ratings.video_id) > 一定数量;快速发展的外卖平台需要处理大量的顾客订单、菜单项更新和送餐状态跟踪。数据规范化成为提高效率和减少冗余的关键。
customers
表中。menu_items
表中,订单详情存储在 orders
表中。order_details
。CREATE TABLE customers (
customer_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
address VARCHAR(255),
phone_number VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE menu_items (
item_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
restaurant_id INT,
item_name VARCHAR(100),
price DECIMAL(10, 2)
);
CREATE TABLE orders (
order_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
customer_id INT,
item_id INT,
quantity INT,
order_status VARCHAR(50),
order_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE TABLE order_details (
order_id INT,
restaurant_id INT,
delivery_status VARCHAR(50),
delivery_time TIMESTAMP,
FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(order_id),
FOREIGN KEY (restaurant_id) REFERENCES menu_items(restaurant_id)
);
社交媒体平台用户频繁查看和参与热门话题的讨论。数据库需要处理大量的相同查询请求。
// getPopularTopicPosts 尝试从缓存获取热门话题的帖子列表,如果缓存未命中,则从数据库获取并更新缓存
func getPopularTopicPosts(topicID string) ([]string, error) {
// 构建缓存键名
postsKey := "popular_topic_" + topicID + "_posts"
// 尝试从Redis缓存中获取帖子列表
postsJSON, err := cache.Get(ctx, postsKey).Result()
if err == nil {
// 缓存命中,反序列化JSON数据到切片
var posts []string
err = json.Unmarshal([]byte(postsJSON), &posts)
if err == nil {
fmt.Println("从缓存中获取热门话题帖子列表")
return posts, nil // 返回帖子列表
}
// 如果反序列化失败,打印错误并返回空列表
fmt.Println("反序列化缓存数据失败:", err)
return nil, err
}
// 缓存未命中,模拟从数据库获取数据
fmt.Println("缓存未命中,从数据库中获取热门话题帖子列表")
// 这里应是数据库查询逻辑,此处使用模拟数据代替
posts := []string{"帖子1", "帖子2", "帖子3"} // 假设的数据库查询结果
// 序列化帖子列表为JSON字符串
postsJSON, err = json.Marshal(posts)
if err != nil {
// 如果序列化失败,打印错误并返回错误
fmt.Println("序列化帖子列表失败:", err)
return nil, err
}
// 将序列化后的帖子列表存入缓存,并设置1小时的过期时间
err = cache.SetEX(ctx, postsKey, time.Hour, string(postsJSON)).Err()
if err != nil {
// 如果缓存设置失败,打印错误并返回错误
fmt.Println("设置缓存数据失败:", err)
return nil, err
}
// 返回帖子列表
return posts, nil
}
在线票务系统需要处理大量的并发请求,尤其是在热门事件的门票刚一开售时。
REPEATABLE READ
或 SERIALIZABLE
。// Ticket 代表一个门票的结构
type Ticket struct {
EventID int
TicketID int
Version int // 用于乐观
// TicketService 处理票务服务的逻辑
type TicketService struct {
DB *sql.DB
}
// PurchaseTicket 尝试购买门票
func (ts *TicketService) PurchaseTicket(eventID int, ticketID int) error {
// 开始事务
tx, err := ts.DB.Begin()
if err != nil {
return err
}
// 检查门票是否存在且未被售出
var ticket Ticket
err = tx.QueryRow("SELECT * FROM tickets WHERE event_id = ? AND ticket_id = ? FOR UPDATE", eventID, ticketID).Scan(&ticket.EventID, &ticket.TicketID, &ticket.Version)
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
// 检查门票是否已被售出
if ticket.Version == -1 { // 假设-1表示门票已售出
tx.Rollback()
return fmt.Errorf("票已售完")
}
// 更新门票状态为已售出
// 使用乐观锁,通过版本号检查在事务开始后门票是否被修改过
updatedRows, err := tx.Exec("UPDATE tickets SET version = -1 WHERE event_id = ? AND ticket_id = ? AND version = ?", eventID, ticketID, ticket.Version)
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
// 检查是否更新了行
if updatedRows == 0 {
tx.Rollback()
return fmt.Errorf("购票失败,门票可能已被其他人购买")
}
// 提交事务
return tx.Commit()
}
大型电商平台每天产生数以百万计的订单。随着时间的推移,订单数据量迅速增长,导致查询和维护效率低下。
CREATE TABLE orders (
order_id INT NOT NULL,
user_id INT NOT NULL,
order_date DATE NOT NULL,
-- 其他订单字段
) ENGINE=InnoDB
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(order_date)) (
PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-02-01')),
PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-03-01')),
-- 为每个月创建一个分区
);
// 根据用户ID进行哈希分片
func getShardKey(userID int) int {
return userID % numShards // 假设有numShards个分片
}
// 获取对应分片的数据库连接
func getDBConnection(shardKey int) *sql.DB {
// 根据分片键获取数据库连接
}
type Shard struct {
ID int
Load float64
MaxLoad float64
}
func (s *Shard) MigrateData(target *Shard) {
// 数据迁移逻辑
}
func balanceShards(shards []*Shard) {
// 负载均衡逻辑
}
-- 在主分片上设置复制
CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='master_host',
MASTER_USER='master_user',
MASTER_PASSWORD='master_password',
MASTER_LOG_FILE='binlog_file',
MASTER_LOG_POS=binlog_position;
-- 在从分片上启动复制
START SLAVE;
公司内部日报系统用于记录员工每日的工作情况。随着时间推移,日报数据不断积累。
OPTIMIZE TABLE
。-- 清理一年前的日报数据
DELETE FROM daily_reports WHERE date < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 YEAR);
-- 优化日报表
OPTIMIZE TABLE daily_reports;
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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