一次 SQL 查询优化原理分析(900W+ 数据,从 17s 到 300ms)
共 5789字,需浏览 12分钟
·
2021-01-30 10:26
点击关注上方“SQL数据库开发”,
设为“置顶或星标”,第一时间送达干货
来源:Muscleape
jianshu.com/p/0768ebc4e28d
操作: 查询条件放到子查询中,子查询只查主键ID,然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段;
原理: 减少回表操作;
-- 优化前SQL
SELECT 各种字段
FROM`table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT0,10;
-- 优化后SQL
SELECT 各种字段
FROM`table_name` main_tale
RIGHTJOIN
(
SELECT 子查询只查主键
FROM`table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT0,10;
) temp_table ON temp_table.主键 = main_table.主键
找到的原理分析:MySQL 用 limit 为什么会影响性能?
一,前言
首先说明一下MySQL的版本:
mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.17 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
表结构:
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为自增主键,val为非唯一索引。
灌入大量数据,共500万:
mysql> selectcount(*) from test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 5242882 |
+----------+
1 row in set (4.25 sec)
我们知道,当limit offset rows中的offset很大时,会出现效率问题:
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)
为了达到相同的目的,我们一般会改写成如下语句:
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)
时间相差很明显。
为什么会出现上面的结果?我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程:
查询到索引叶子节点数据。根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。
类似于下面这张图:
像上面这样,需要查询300005次索引节点,查询300005次聚簇索引的数据,最后再将结果过滤掉前300000条,取出最后5条。MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上,而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。
肯定会有人问:既然一开始是利用索引的,为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点,然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O,类似于下面图片的过程:
其实我也想问这个问题。
证实
select * from test where val=4 limit 300000,5
是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点,我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个sql中通过索引节点查询数据节点的次数。我先试了Handler_read_*系列,很遗憾没有一个变量能满足条件。select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5);
之后,buffer pool中的数据页的数量远远少于select * from test where val=4 limit 300000,5;
对应的数量,因为前一个sql只访问5次数据页,而后一个sql访问300005次数据页。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%'
groupby index_name;
Empty set (0.04 sec)
可以看出,目前buffer pool中没有关于test表的数据页。
mysql> select * fromtestwhere val=4limit300000,5;
+---------+-----+--------+
| 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%'groupby index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY | 4098 |
| val | 208 |
+------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)
可以看出,此时buffer pool中关于test表有4098个数据页,208个索引页。
select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;
为了防止上次试验的影响,我们需要清空buffer pool,重启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%'groupby index_name;
Empty set (0.03 sec)
运行sql:
mysql> select * fromtest a innerjoin (selectidfromtestwhere val=4limit300000,5) 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%'groupby index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY | 5 |
| val | 390 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.03 sec)
参考资料
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
我是岳哥,最后给大家分享我写的SQL两件套:《SQL基础知识第二版》和《SQL高级知识第二版》的PDF电子版。里面有各个语法的解释、大量的实例讲解和批注等等,非常通俗易懂,方便大家跟着一起来实操。
有需要的读者可以下载学习,在下面的公众号「数据前线」(非本号)后台回复关键字:SQL,就行
数据前线 ——End——
后台回复关键字:1024,获取一份精心整理的技术干货
后台回复关键字:进群,带你进入高手如云的交流群。
推荐阅读