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🗣 Wd提问: 在线学习系统源码MySQL优化

🤖 Ai回答:
针对在线学习系统源码的 MySQL 优化，可以从以下几个方面入手，结合实际场景逐步排查和改进：

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### 1. 索引优化
核心目标：加速高频查询，减少全表扫描。
- 常见问题：
- 未对 `WHERE`、`JOIN`、`ORDER BY` 涉及的列添加索引。
- 过度索引导致写入性能下降。
- 解决方案：
```sql
-- 示例：为课程表的搜索条件添加复合索引
ALTER TABLE course ADD INDEX idx_search (category, status, created_at);
```
- 使用 `EXPLAIN` 分析慢查询，观察 `type` 是否为 `range` 或 `ref`（理想状态），避免 `ALL`（全表扫描）。
- 避免在 `LIKE '%keyword%'` 中使用前缀通配符，改用全文索引（若支持）。

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### 2. 表结构设计
核心目标：减少存储空间，提升查询效率。
- 常见问题：
- 字段类型过大（如 `VARCHAR(255)` 存储短字符串）。
- 冗余字段导致更新频繁。
- 解决方案：
```sql
-- 示例：优化用户表的性别字段
ALTER TABLE user MODIFY COLUMN gender ENUM('male', 'female') NOT NULL;
```
- 使用 `TINYINT` 替代 `ENUM`（兼容性更好）。
- 对大文本字段（如课程描述）使用 `TEXT` 类型，并单独建表关联。

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### 3. 查询优化
核心目标：减少数据库负载，提升响应速度。
- 常见问题：
- 使用 `SELECT *` 导致传输数据过多。
- 复杂的子查询或多次关联。
- 解决方案：
```sql
-- 示例：将子查询改写为 JOIN
SELECT u.name, c.title
FROM user u
JOIN course c ON u.id = c.user_id
WHERE u.status = 'active';
```
- 避免在 `WHERE` 中使用函数（如 `DATE(created_at)`），改用直接比较。
- 对频繁聚合的字段（如课程总人数）使用缓存表或触发器维护统计值。

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### 4. 连接池与缓存
核心目标：减少连接开销，复用计算结果。
- 常见问题：
- 应用频繁创建/销毁连接，导致线程竞争。
- 重复查询相同数据（如热门课程列表）。
- 解决方案：
- 配置连接池（如 HikariCP），设置合理的最大连接数和空闲超时。
- 启用 MySQL 查询缓存（需谨慎，适合静态数据）：
```sql
SET GLOBAL query_cache_type = 1;
SET GLOBAL query_cache_size = 256M;
```
- 在应用层使用 Redis 缓存热点数据（如用户登录状态、课程详情）。

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### 5. 分区与分库分表
核心目标：应对海量数据，水平扩展。
- 适用场景：
- 单表数据量超过百万级，且查询涉及时间范围（如订单表按日期分区）。
- 解决方案：
```sql
-- 按年月分区示例
CREATE TABLE order (
id BIGINT PRIMARY KEY,
created_at DATETIME
) PARTITION BY RANGE(YEAR(created_at)) (
PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)
);
```
- 考虑垂直分库（按业务模块拆分）、水平分表（按哈希或范围拆分）。

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### 6. 硬件与配置调优
核心目标：最大化硬件资源利用率。
- 关键参数：
```ini
# my.cnf 配置示例
innodb_buffer_pool_size = 8G # 根据内存调整，建议占物理内存的 50%-70%
innodb_log_file_size = 2G # 建议设为缓冲池的 25%
max_connections = 500 # 根据连接池配置调整
```
- 监控工具：
- 使用 `SHOW ENGINE INNODB STATUS` 查看锁争用情况。
- 定期分析慢查询日志（`slow_query_log=ON`）。

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### 7. 实践步骤建议
1. 定位瓶颈：通过 `SHOW PROCESSLIST` 和慢查询日志找到耗时长的 SQL。
2. 模拟压测：使用 JMeter 或 Locust 模拟高并发，观察数据库响应。
3. 灰度发布：优化后先在小流量环境验证，再逐步推广。

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如果需要更具体的方案，请提供以下信息：
1. 当前数据库版本（如 MySQL 5.7/8.0）。
2. 典型慢查询示例及 EXPLAIN 结果。
3. 系统峰值 QPS 和数据量规模。

Ai作答

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