缓存表设计须避免主键冲突和数据陈旧：需用唯一业务索引替代自增主键，更新用INSERT...ON DUPLICATE KEY UPDATE或REPLACE INTO；定期ANALYZE TABLE并合理设计索引以优化JOIN性能。
缓存表设计必须避开主键冲突和数据陈旧陷阱
MySQL 本身不提供自动缓存表机制，所谓“缓存表”是人工维护的冗余表，核心目标是用空间换查询时间。它不是替代 Redis 或 Query Cache，而是针对特定慢查询（如聚合统计、多表关联结果）做结果快照。
常见错误是直接 CREATE TABLE cache_user_stats AS SELECT ... 后就长期不更新，导致业务读到过期数据；或者给缓存表加了自增主键，却在后续 INSERT INTO ... SELECT 时忽略 ON DUPLICATE KEY UPDATE，造成主键冲突报错 ERROR 1062 (23000): Duplicate entry。
- 缓存表字段应严格对齐源查询的列名与类型，避免隐式转换（如
VARCHAR(255)存INT聚合结果） - 务必定义唯一索引（通常是业务维度组合，如
(date, category)），而非依赖自增 ID - 更新时优先用
REPLACE INTO或INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE，而不是先TRUNCATE再插入——前者可减少锁表时间和从库延迟 - 若缓存表用于报表类场景且更新频次低（如每日一次），可在凌晨低峰执行
INSERT ... SELECT+RENAME TABLE原子切换，避免读写阻塞
用事件调度器（EVENT）自动刷新缓存表要慎设并发与权限
MySQL 的 EVENT 可定时触发缓存更新，但默认关闭，且容易因执行超时或权限不足静默失败。
启用前需确认：SELECT @@event_scheduler; 返回 ON，否则执行 SET GLOBAL event_scheduler = ON;；同时确保事件定义用户拥有 EVENT 和目标表的 SELECT/INSERT/UPDATE 权限。
- 事件体中避免长事务：聚合查询加
LIMIT或分页逻辑，防止锁表太久；可用SELECT ... INTO OUTFILE+LOAD DATA INFILE替代大结果集直插 - 设置
ON COMPLETION PRESERVE保证事件不被自动删除，加ENABLE显式激活 - 不要在事件里调用存储过程处理跨库数据——事件运行上下文默认为当前数据库，跨库需显式指定
db_name.table_name - 测试阶段加日志记录：在事件 SQL 开头插入一行到
cache_log表，含NOW()和ROW_COUNT()，便于排查是否真正执行
JOIN 查询走缓存表时，优化器可能忽略索引
即使缓存表有合适索引，当它出现在 JOIN 中且驱动表选择不当，MySQL 仍可能全表扫描缓存表。典型表现是 EXPLAIN 显示 type=ALL、rows 值极大。
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根本原因常是：缓存表未分析统计信息，或 JOIN 条件字段未覆盖索引最左前缀。例如缓存表索引为 (user_id, status)，但查询写成 WHERE status = 'active'，则索引失效。
- 定期执行
ANALYZE TABLE cache_order_summary;更新统计信息，帮助优化器估算行数 - JOIN 时把小表（或过滤后结果集小的表）放前面，让其成为驱动表；必要时用
STRAIGHT_JOIN强制连接顺序 - 缓存表字段若参与排序（
ORDER BY），索引需包含该字段，且顺序匹配；例如ORDER BY created_at DESC，索引应建为(user_id, created_at DESC) - 避免在 JOIN 条件中对缓存表字段使用函数，如
DATE(cache_time) = '2024-01-01'，会跳过索引；改用范围查询：cache_time >= '2024-01-01' AND cache_time
缓存表与主表数据一致性最难的是“部分更新”场景
当主表只更新某几行（如订单状态变更），而缓存表是按天/按类聚合的宽表，无法简单靠触发器捕获所有影响路径。此时硬做实时同步极易引发死锁或性能雪崩。
更可行的做法是分层策略：高频变更字段（如状态）不进缓存表；低频但影响聚合结果的字段（如金额、数量）变更后，仅标记对应缓存分区为“待刷新”，由后台任务异步重算，而非每次 UPDATE 都触发完整聚合。
- 在缓存表中增加
last_updated时间戳字段，在主表相关 UPDATE 触发器中仅更新该字段（轻量操作） - 后台任务按
last_updated扫描待处理记录，批量重跑对应维度的INSERT ... SELECT，完成后清空标记 - 避免在触发器里直接写缓存表——尤其是高并发写入场景，触发器内 I/O 会拖慢主表事务提交
- 如果业务能接受分钟级延迟，用 Binlog 解析（如 Canal）捕获变更比触发器更稳定，也绕过 MySQL 权限和锁限制
缓存表不是银弹，它的维护成本藏在数据时效性判断和边界条件处理里——比如退款导致当日订单总额变负、跨月汇总时如何切分时间窗口、缓存表磁盘爆满后怎么自动归档。这些细节往往比建表和写 SQL 更消耗精力。
