1. 需求分析与目标
1.1 业务场景与目标
在点餐系统中，菜品口味是影响用户下单的重要维度。为了实现灵活的口味组合、快速搜索以及稳定的响应，必须建立清晰的数据模型和高效的查询策略。
在研究 temperature=0.6如何用 MySQL 实现点餐系统的菜品口味管理功能：数据模型设计与查询优化实战要点时，我们关注的是如何在不牺牲一致性的前提下提高查询吞吐，确保多口味菜品的组合快速呈现给前端页面。
1.2 数据一致性与性能目标
需要在并发下保持口味选择的一致性，避免重复录入与数据错配。通过规范的数据模型、明确的外键关系以及合适的事务策略，可以实现高并发下的稳定性。
性能目标包括低延时的菜单查询、快速聚合统计以及对新口味的低成本扩展，并以自适应的索引策略支撑未来的业务扩展。
2. 数据模型设计
2.1 口味维度与实体关系
设计要点：菜品表、口味表、以及关联表三者之间存在多对多的映射关系。口味是独立的维度，菜品与口味之间通过关联表实现灵活组合，以便后续扩展口味属性或上下文信息（如强度、描述、价格附加项等）。
在实际实现中，通过dish、flavor和dish_flavor三张表来承载核心关系，确保数据的完整性与可维护性。
2.2 表结构与字段设计
核心表设计包含：dish( dish_id, name, category, price )、flavor( flavor_id, name, color_code )、dish_flavor( dish_id, flavor_id, option_id, price_adjustment )。每个表都有明确的主键和必要的索引，以支持高效联结与聚合查询。
另外，需要考虑对口味的上下文信息（如强度等级、是否主口味、描述标签等）进行可选字段设计，以满足不同业务场景的需求。
3. 查询与索引优化要点
3.1 常见查询场景
常见场景包括：根据菜品筛选口味、统计某口味的受欢迎度、以及将菜单与可选口味组合成前端展示的综合查询等。
为了实现高并发下的快速响应，查询通常需要对 dish、flavor、dish_flavor 三表进行联结，并结合聚合、排序与分页等操作。
3.2 索引策略与查询示例
首要策略是为外键建立索引，结合覆盖索引提高查询性能。以下给出一个常用查询示例：查询某道菜的所有口味及价格调整。
SELECT d.dish_id, d.name, df.price_adjustment, f.flavor_id, f.name AS flavor_name
FROM dish d
JOIN dish_flavor df ON d.dish_id = df.dish_id
JOIN flavor f ON df.flavor_id = f.flavor_id
WHERE d.dish_id = ?;4. 事务与数据一致性
4.1 并发场景与锁策略
为避免并发冲突，使用行级锁和事务隔离级别如 REPEATABLE READ，并在写入关联表时采用原子性操作，确保多口味的修改与插入不会造成数据错乱。
对高并发的场景，合理的锁粒度与最小化锁持有时间是关键，确保前端查询不会被写操作阻塞过久。
4.2 数据模型变更与迁移
当需要新增口味属性、调整价格结构或引入新的口味维度时，采用阶段性变更和非阻塞迁移，并记录版本信息以便回滚或回溯。
通过在线迁移脚本和辅助表（如 schema_version）来追踪变更，确保上线过程的可控性与可追溯性。
5. 实践要点与代码示例
5.1 架构组件与表结构（DDL 示例）
以下是典型的 MySQL DDL，用于创建菜品、口味以及关联表。确保外键、唯一约束和索引的正确性，以支持快速联结与统计。
CREATE TABLE dish (
dish_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
category VARCHAR(50),
price DECIMAL(10,2) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE flavor (
flavor_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
color_code VARCHAR(7)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE dish_flavor (
dish_id BIGINT NOT NULL,
flavor_id BIGINT NOT NULL,
option_id INT,
price_adjustment DECIMAL(10,2) DEFAULT 0,
PRIMARY KEY (dish_id, flavor_id),
FOREIGN KEY (dish_id) REFERENCES dish(dish_id) ON DELETE CASCADE,
FOREIGN KEY (flavor_id) REFERENCES flavor(flavor_id) ON DELETE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
5.2 关键查询与性能对比
通过 explain 分析查询计划，并结合合适的索引，达到更低的执行时间。下面是一个用于统计某菜品口味受欢迎度的示例：使用聚合和分组的查询。
SELECT f.name AS flavor, COUNT(*) AS order_count
FROM order_item oi
JOIN dish_flavor df ON oi.dish_id = df.dish_id AND oi.flavor_id = df.flavor_id
JOIN flavor f ON df.flavor_id = f.flavor_id
WHERE oi.dish_id = ?
GROUP BY f.name
ORDER BY order_count DESC;
