一條慢 SQL 的優(yōu)化經(jīng)歷
不點藍字關(guān)注，我們哪來故事？
正文如下
來源：jianshu.com/p/0768ebc4e28d
前言 證實 參考資料
有一張財務(wù)流水表，未分庫分表，目前的數(shù)據(jù)量為9555695，分頁查詢使用到了limit，優(yōu)化之前的查詢耗時16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式調(diào)整SQL后，耗時347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；
操作： 查詢條件放到子查詢中，子查詢只查主鍵ID，然后使用子查詢中確定的主鍵關(guān)聯(lián)查詢其他的屬性字段；
原理： 減少回表操作；
--?優(yōu)化前SQL
SELECT??各種字段
FROM?`table_name`
WHERE?各種條件
LIMIT?0,10;
--?優(yōu)化后SQL
SELECT??各種字段
FROM?`table_name`?main_tale
RIGHT?JOIN
(
SELECT??子查詢只查主鍵
FROM?`table_name`
WHERE?各種條件
LIMIT?0,10;
)?temp_table?ON?temp_table.主鍵?=?main_table.主鍵
找到的原理分析：MySQL 用 limit 為什么會影響性能？
一，前言
首先說明一下MySQL的版本：
mysql>?select?version();
+-----------+
|?version()?|
+-----------+
|?5.7.17????|
+-----------+
1?row?in?set?(0.00?sec)
表結(jié)構(gòu)：
mysql>?desc?test;
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
|?Field??|?Type????????????????|?Null?|?Key?|?Default?|?Extra??????????|
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
|?id?????|?bigint(20)?unsigned?|?NO???|?PRI?|?NULL????|?auto_increment?|
|?val????|?int(10)?unsigned????|?NO???|?MUL?|?0???????|????????????????|
|?source?|?int(10)?unsigned????|?NO???|?????|?0???????|????????????????|
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
3?rows?in?set?(0.00?sec)
id為自增主鍵，val為非唯一索引。
灌入大量數(shù)據(jù)，共500萬：
mysql>?select?count(*)?from?test;
+----------+
|?count(*)?|
+----------+
|??5242882?|
+----------+
1?row?in?set?(4.25?sec)
我們知道，當(dāng)limit offset rows中的offset很大時，會出現(xiàn)效率問題：
mysql>?select?*?from?test?where?val=4?limit?300000,5;
+---------+-----+--------+
|?id??????|?val?|?source?|
+---------+-----+--------+
|?3327622?|???4?|??????4?|
|?3327632?|???4?|??????4?|
|?3327642?|???4?|??????4?|
|?3327652?|???4?|??????4?|
|?3327662?|???4?|??????4?|
+---------+-----+--------+
5?rows?in?set?(15.98?sec)
為了達到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：
mysql>?select?*?from?test?a?inner?join?(select?id?from?test?where?val=4?limit?300000,5)?b?on?a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
|?id??????|?val?|?source?|?id??????|
+---------+-----+--------+---------+
|?3327622?|???4?|??????4?|?3327622?|
|?3327632?|???4?|??????4?|?3327632?|
|?3327642?|???4?|??????4?|?3327642?|
|?3327652?|???4?|??????4?|?3327652?|
|?3327662?|???4?|??????4?|?3327662?|
+---------+-----+--------+---------+
5?rows?in?set?(0.38?sec)
時間相差很明顯。
為什么會出現(xiàn)上面的結(jié)果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：
查詢到索引葉子節(jié)點數(shù)據(jù)。根據(jù)葉子節(jié)點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。
類似于下面這張圖：
像上面這樣，需要查詢300005次索引節(jié)點，查詢300005次聚簇索引的數(shù)據(jù)，最后再將結(jié)果過濾掉前300000條，取出最后5條。MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數(shù)據(jù)上，而有300000次隨機I/O查詢到的數(shù)據(jù)是不會出現(xiàn)在結(jié)果集當(dāng)中的。
肯定會有人問：既然一開始是利用索引的，為什么不先沿著索引葉子節(jié)點查詢到最后需要的5個節(jié)點，然后再去聚簇索引中查詢實際數(shù)據(jù)。這樣只需要5次隨機I/O，類似于下面圖片的過程：
其實我也想問這個問題。
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證實
下面我們實際操作一下來證實上述的推論：
為了證實select * from test where val=4 limit 300000,5是掃描300005個索引節(jié)點和300005個聚簇索引上的數(shù)據(jù)節(jié)點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統(tǒng)計在一個sql中通過索引節(jié)點查詢數(shù)據(jù)節(jié)點的次數(shù)。我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。
我只能通過間接的方式來證實：
InnoDB中有buffer pool。里面存有最近訪問過的數(shù)據(jù)頁，包括數(shù)據(jù)頁和索引頁。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量。預(yù)測結(jié)果是運行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量遠遠少于select * from test where val=4 limit 300000,5;對應(yīng)的數(shù)量，因為前一個sql只訪問5次數(shù)據(jù)頁，而后一個sql訪問300005次數(shù)據(jù)頁。
select?*?from?test?where?val=4?limit?300000,5
mysql>?select?index_name,count(*)?from?information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE?where?INDEX_NAME?in('val','primary')?and?TABLE_NAME?like?'%test%'?group?by?index_name;Empty?set?(0.04?sec)
可以看出，目前buffer pool中沒有關(guān)于test表的數(shù)據(jù)頁。
mysql>?select?*?from?test?where?val=4?limit?300000,5;
+---------+-----+--------+
|?id??????|?val?|?source?|
+---------+-----+--------+|
3327622?|???4?|??????4?|
|?3327632?|???4?|??????4?|
|?3327642?|???4?|??????4?|
|?3327652?|???4?|??????4?|
|?3327662?|???4?|??????4?|
+---------+-----+--------+
5?rows?in?set?(26.19?sec)
mysql>?select?index_name,count(*)?from?information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE?where?INDEX_NAME?in('val','primary')?and?TABLE_NAME?like?'%test%'?group?by?index_name;
+------------+----------+
|?index_name?|?count(*)?|
+------------+----------+
|?PRIMARY????|?????4098?|
|?val????????|??????208?|
+------------+----------+2?rows?in?set?(0.04?sec)
可以看出，此時buffer pool中關(guān)于test表有4098個數(shù)據(jù)頁，208個索引頁。
select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;為了防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，重啟mysql。
mysqladmin?shutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe?&
mysql>?select?index_name,count(*)?from?information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE?where?INDEX_NAME?in('val','primary')?and?TABLE_NAME?like?'%test%'?group?by?index_name;
Empty?set?(0.03?sec)
運行sql：
mysql>?select?*?from?test?a?inner?join?(select?id?from?test?where?val=4?limit?300000,5)?b?on?a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
|?id??????|?val?|?source?|?id??????|
+---------+-----+--------+---------+
|?3327622?|???4?|??????4?|?3327622?|
|?3327632?|???4?|??????4?|?3327632?|
|?3327642?|???4?|??????4?|?3327642?|
|?3327652?|???4?|??????4?|?3327652?|
|?3327662?|???4?|??????4?|?3327662?|
+---------+-----+--------+---------+
5?rows?in?set?(0.09?sec)
mysql>?select?index_name,count(*)?from?information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE?where?INDEX_NAME?in('val','primary')?and?TABLE_NAME?like?'%test%'?group?by?index_name;
+------------+----------+
|?index_name?|?count(*)?|
+------------+----------+
|?PRIMARY????|????????5?|
|?val????????|??????390?|
+------------+----------+
2?rows?in?set?(0.03?sec)
我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個數(shù)據(jù)頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數(shù)據(jù)頁到buffer pool。符合我們的預(yù)測。也證實了為什么第一個sql會慢：讀取大量的無用數(shù)據(jù)行（300000），最后卻拋棄掉。而且這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數(shù)據(jù)頁到buffer pool，會造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空間。?遇到的問題
為了在每次重啟時確保清空buffer pool，我們需要關(guān)閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制數(shù)據(jù)庫關(guān)閉時dump出buffer pool中的數(shù)據(jù)和在數(shù)據(jù)庫開啟時載入在磁盤上備份buffer pool的數(shù)據(jù)。
參考資料
1.https://explainextended.com/2009/10/23/mysql-order-by-limit-performance-late-row-lookups/
2.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-information-schema-buffer-pool-tables.html
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