MySQL可作为轻量级风控系统数据支撑层，适用于中小业务场景；核心在于表结构设计（如risk_event_log、risk_rule_list等）与SQL实时校验协同，配合索引优化、异步写入及缓存分层提升性能与可靠性。
MySQL 可以作为轻量级风控系统的数据支撑层，适用于中小业务场景下的基础风险校验（如登录频次、交易限额、设备异常、黑名单拦截等）。关键不在于“用什么数据库”，而在于如何设计表结构、组织查询逻辑，并与业务代码协同完成实时或准实时校验。
核心风控数据表设计
围绕常见风控维度建模，避免过度泛化，保持可读性和可维护性：
- 用户行为日志表（risk_event_log）：记录关键操作（登录、下单、充值、修改密码），含 user_id、event_type、ip、device_fingerprint、created_at、region 等字段；建议按天分表或加 created_at 索引，便于快速窗口统计。
- 黑白名单表（risk_rule_list）：type（'black'/'white'）、target_type（'ip'/'phone'/'device_id'/'user_id'）、target_value、expire_at、reason；加联合索引 (type, target_type, target_value) 提升查询效率。
- 频控规则表（risk_rate_limit）：rule_key（如 'login_per_ip_1h'）、window_sec（3600）、max_count（5）、scope_type（'ip'/'user_id'）、scope_value（NULL 表示全局规则）；运行时通过 SQL 聚合 + COUNT(*) 判断是否超限。
- 设备/账号关联表（risk_entity_link）：用于识别多账号共用设备、同一设备频繁切换账号等风险，字段包括 entity_a_type/entity_a_id、entity_b_type/entity_b_id、link_score、last_seen_at；可配合图谱思路做简单关系挖掘。
典型校验场景的SQL实现
风控校验尽量在 SQL 层完成聚合判断，减少应用层往返。以下为常用模式（假设当前请求参数为 @user_id、@ip、@device_id、@now）：
- IP 登录频次校验：SELECT COUNT(*) FROM risk_event_log WHERE ip = @ip AND event_type = 'login' AND created_at > DATE_SUB(@now, INTERVAL 1 HOUR); 若结果 ≥ 阈值，则拦截。
- 用户当日交易金额总和：SELECT IFNULL(SUM(amount), 0) FROM risk_event_log WHERE user_id = @user_id AND event_type = 'pay' AND DATE(created_at) = DATE(@now); 对比预设单日限额。
- 实时黑名单匹配：SELECT 1 FROM risk_rule_list WHERE type = 'black' AND target_type = 'ip' AND target_value = @ip AND (expire_at IS NULL OR expire_at > @now) LIMIT 1; 存在即拒绝。
- 设备近期活跃账号数：SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM risk_event_log WHERE device_fingerprint = @device_id AND created_at > DATE_SUB(@now, INTERVAL 24 HOUR); 超过 3 个可标记为高危设备。
性能与可靠性注意事项
风控查询必须快且稳，否则影响主业务链路：
- 所有高频查询字段（ip、user_id、device_fingerprint、event_type、created_at）必须有合适索引，组合条件优先建联合索引。
- 避免在 WHERE 中对时间字段用函数（如 YEAR(created_at)=2024），改用范围查询（created_at BETWEEN ? AND ?）。
- 日志类大表务必设置归档策略（如按月分区、历史数据转存至归档库），防止全表扫描拖慢校验。
- 风控校验 SQL 应设置超时（如 300ms），应用层捕获超时异常并降级为“放行+告警”，不可阻塞主流程。
- 写入风控日志建议异步落库（如通过消息队列中转），避免因 MySQL 延迟导致业务响应变慢。
与应用层协同建议
MySQL 是工具，不是风控大脑。真正有效的风控需要分层协作：
- 前置缓存：对黑白名单、静态规则等低频更新数据，用 Redis 缓存，减少 DB 查询压力。
- 规则热加载：将 rate_limit 规则、阈值等配置存入 MySQL，但由应用监听变更并刷新内存规则引擎（如使用 Spring Boot 的 @RefreshScope 或自定义监听）。
- 校验结果打标：风控通过后，在上下文中标记 risk_level（'low'/'medium'/'high'），供后续环节（如审批流、额度计算）使用，而非仅做“是/否”拦截。
- 留痕与复盘：每次风控决策必须记录 decision_log（含规则ID、输入参数、判定结果、耗时），方便审计与模型优化。
