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          美團(tuán)一面:如何優(yōu)化慢SQL?

          共 1308字,需瀏覽 3分鐘

           ·

          2022-05-18 17:38


          原文:https://c1n.cn/tEsnA


          前言


          在應(yīng)用開發(fā)的早期,數(shù)據(jù)量少,開發(fā)人員開發(fā)功能時(shí)更重視功能上的實(shí)現(xiàn),隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng),很多 SQL 語句開始暴露出性能問題,對(duì)生產(chǎn)的影響也越來越大,有時(shí)可能這些有問題的 SQL 就是整個(gè)系統(tǒng)性能的瓶頸。


          SQL 優(yōu)化一般步驟


          | 通過慢查日志等定位那些執(zhí)行效率較低的 SQL 語句

          | explain 分析SQL的執(zhí)行計(jì)劃

          需要重點(diǎn)關(guān)注 type、rows、filtered、extra。


          type 由上至下,效率越來越高:
          • ALL 全表掃描

          • index 索引全掃描

          • range 索引范圍掃描,常用語<,<=,>=,between,in 等操作

          • ref 使用非唯一索引掃描或唯一索引前綴掃描,返回單條記錄,常出現(xiàn)在關(guān)聯(lián)查詢中

          • eq_ref 類似 ref,區(qū)別在于使用的是唯一索引,使用主鍵的關(guān)聯(lián)查詢

          • const/system 單條記錄,系統(tǒng)會(huì)把匹配行中的其他列作為常數(shù)處理,如主鍵或唯一索引查詢

          • null MySQL 不訪問任何表或索引,直接返回結(jié)果

          • 雖然上至下,效率越來越高,但是根據(jù) cost 模型,假設(shè)有兩個(gè)索引 idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL 為"select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c";如果走 idx1,那么是 type 為 range,如果走 idx2,那么 type 是 ref;當(dāng)需要掃描的行數(shù),使用 idx2 大約是 idx1 的 5 倍以上時(shí),會(huì)用 idx1,否則會(huì)用 idx2


          Extra:
          • Using filesort:MySQL 需要額外的一次傳遞,以找出如何按排序順序檢索行。通過根據(jù)聯(lián)接類型瀏覽所有行并為所有匹配 WHERE 子句的行保存排序關(guān)鍵字和行的指針來完成排序。然后關(guān)鍵字被排序,并按排序順序檢索行;

          • Using temporary:使用了臨時(shí)表保存中間結(jié)果,性能特別差,需要重點(diǎn)優(yōu)化;

          • Using index:表示相應(yīng)的 select 操作中使用了覆蓋索引(Coveing Index),避免訪問了表的數(shù)據(jù)行,效率不錯(cuò)!如果同時(shí)出現(xiàn) using where,意味著無法直接通過索引查找來查詢到符合條件的數(shù)據(jù);

          • Using index condition:MySQL5.6 之后新增的 ICP,using index condtion 就是使用了 ICP(索引下推),在存儲(chǔ)引擎層進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾,而不是在服務(wù)層過濾,利用索引現(xiàn)有的數(shù)據(jù)減少回表的數(shù)據(jù)。


          |?show profile 分析

          了解 SQL 執(zhí)行的線程的狀態(tài)及消耗的時(shí)間。


          默認(rèn)是關(guān)閉的,開啟語句“set profiling = 1;”
          SHOW?PROFILES?;
          SHOW?PROFILE?FOR?QUERY??#{id};


          | trace

          trace 分析優(yōu)化器如何選擇執(zhí)行計(jì)劃,通過 trace 文件能夠進(jìn)一步了解為什么優(yōu)惠券選擇 A 執(zhí)行計(jì)劃而不選擇 B 執(zhí)行計(jì)劃。

          set?optimizer_trace="enabled=on";
          set?optimizer_trace_max_mem_size=1000000;
          select?*?from?information_schema.optimizer_trace;


          | 確定問題并采用相應(yīng)的措施

          如下:

          • 優(yōu)化索引

          • 優(yōu)化 SQL 語句:修改 SQL、IN 查詢分段、時(shí)間查詢分段、基于上一次數(shù)據(jù)過濾

          • 改用其他實(shí)現(xiàn)方式:ES、數(shù)倉(cāng)等

          • 數(shù)據(jù)碎片處理


          場(chǎng)景分析


          | 案例 1:最左匹配

          索引:

          KEY?`idx_shopid_orderno`?(`shop_id`,`order_no`)


          SQL 語句:
          select?*?from?_t?where?orderno=''


          查詢匹配從左往右匹配,要使用 order_no 走索引,必須查詢條件攜帶 shop_id 或者索引(shop_id,order_no)調(diào)換前后順序。


          | 案例 2:隱式轉(zhuǎn)換

          索引:

          KEY?`idx_mobile`?(`mobile`)


          SQL 語句:
          select?*?from?_user?where?mobile=12345678901


          隱式轉(zhuǎn)換相當(dāng)于在索引上做運(yùn)算,會(huì)讓索引失效。mobile 是字符類型,使用了數(shù)字,應(yīng)該使用字符串匹配,否則 MySQL 會(huì)用到隱式替換,導(dǎo)致索引失效。


          | 案例 3:大分頁(yè)

          索引:

          KEY?`idx_a_b_c`?(`a`,?`b`,?`c`)


          SQL 語句:
          select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?=?2?order?by?c?desc?limit?10000,?10;


          對(duì)于大分頁(yè)的場(chǎng)景,可以優(yōu)先讓產(chǎn)品優(yōu)化需求,如果沒有優(yōu)化的,有如下兩種優(yōu)化方式:

          • 一種是把上一次的最后一條數(shù)據(jù),也即上面的 c 傳過來,然后做“c < xxx”處理,但是這種一般需要改接口協(xié)議,并不一定可行
          • 另一種是采用延遲關(guān)聯(lián)的方式進(jìn)行處理,減少 SQL 回表,但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果。

          SQL 改動(dòng)如下:
          select?t1.*?from?_t?t1,?(select?id?from?_t?where?a?=?1?and?b?=?2?order?by?c?desc?limit?10000,?10)?t2?where?t1.id?=?t2.id;


          | 案例 4:in + order by

          索引:

          KEY?`idx_shopid_status_created`?(`shop_id`,?`order_status`,?`created_at`)


          SQL 語句:
          select?*?from?_order?where?shop_id?=?1?and?order_status?in?(1,?2,?3)?order?by?created_at?desc?limit?10


          in 查詢?cè)?MySQL 底層是通過 n*m 的方式去搜索,類似 union,但是效率比 union 高。


          in 查詢?cè)谶M(jìn)行 cost 代價(jià)計(jì)算時(shí)(代價(jià) = 元組數(shù) * IO 平均值),是通過將 in 包含的數(shù)值,一條條去查詢獲取元組數(shù)的,因此這個(gè)計(jì)算過程會(huì)比較的慢。


          所以 MySQL 設(shè)置了個(gè)臨界值(eq_range_index_dive_limit),5.6 之后超過這個(gè)臨界值后該列的 cost 就不參與計(jì)算了。因此會(huì)導(dǎo)致執(zhí)行計(jì)劃選擇不準(zhǔn)確。


          默認(rèn)是 200,即 in 條件超過了 200 個(gè)數(shù)據(jù),會(huì)導(dǎo)致 in 的代價(jià)計(jì)算存在問題,可能會(huì)導(dǎo)致 MySQL 選擇的索引不準(zhǔn)確。


          處理方式:可以(order_status,created_at)互換前后順序,并且調(diào)整 SQL 為延遲關(guān)聯(lián)。


          | 案例 5:范圍查詢阻斷,后續(xù)字段不能走索引

          索引:

          KEY?`idx_shopid_created_status`?(`shop_id`,?`created_at`,?`order_status`)


          SQL 語句:
          select?*?from?_order?where?shop_id?=?1?and?created_at?>?'2021-01-01?00:00:00'?and?order_status?=?10


          范圍查詢還有“IN、between”。


          | 案例 6:不等于、不包含不能用到索引的快速搜索

          可以用到 ICP:

          select?*?from?_order?where?shop_id=1?and?order_status?not?in?(1,2)
          select?*?from?_order?where?shop_id=1?and?order_status?!=?1


          在索引上,避免使用 NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等。


          | 案例 7:優(yōu)化器選擇不使用索引的情況

          如果要求訪問的數(shù)據(jù)量很小,則優(yōu)化器還是會(huì)選擇輔助索引,但是當(dāng)訪問的數(shù)據(jù)占整個(gè)表中數(shù)據(jù)的蠻大一部分時(shí)(一般是 20% 左右),優(yōu)化器會(huì)選擇通過聚集索引來查找數(shù)據(jù)。

          select?*?from?_order?where??order_status?=?1


          查詢出所有未支付的訂單,一般這種訂單是很少的,即使建了索引,也沒法使用索引。


          | 案例 8:復(fù)雜查詢

          select?sum(amt)?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01';
          select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01'?limit?10;

          如果是統(tǒng)計(jì)某些數(shù)據(jù),可能改用數(shù)倉(cāng)進(jìn)行解決;如果是業(yè)務(wù)上就有那么復(fù)雜的查詢,可能就不建議繼續(xù)走 SQL 了,而是采用其他的方式進(jìn)行解決,比如使用 ES 等進(jìn)行解決。


          | 案例 9:asc 和 desc 混用

          select?*?from?_t?where?a=1?order?by?b?desc,?c?asc

          desc 和 asc 混用時(shí)會(huì)導(dǎo)致索引失效。


          | 案例 10:大數(shù)據(jù)

          對(duì)于推送業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),可能數(shù)據(jù)量會(huì)很大,如果在方案的選擇上,最終選擇存儲(chǔ)在 MySQL 上,并且做 7 天等有效期的保存。


          那么需要注意,頻繁的清理數(shù)據(jù),會(huì)照成數(shù)據(jù)碎片,需要聯(lián)系 DBA 進(jìn)行數(shù)據(jù)碎片處理

          -End-


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