一张900w的数据表,16s执行的SQL优化到300ms?
全栈架构社区
共 6507字,需浏览 14分钟
·
2021-10-28 23:14
AI全套:Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序
最新人工智能资料-Google工程师亲授 Tensorflow-入门到进阶
黑马头条项目 - Java Springboot2.0(视频、资料、代码和讲义)14天完整版
来源:jianshu.com/p/0768ebc4e28d
证实 参考资料
有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms); -- 优化前SQL
SELECT 各种字段
FROM `table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT 0,10;-- 优化后SQL
SELECT 各种字段
FROM `table_name` main_tale
RIGHT JOIN
(
SELECT 子查询只查主键
FROM `table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT 0,10;
) 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
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> select count(*) 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: 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: 证实
下面我们实际操作一下来证实上述的推论:
为了证实
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。搜索公众号互联网架构师后台回复“2T”,获取一份惊喜礼包。
我只能通过间接的方式来证实:
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中没有关于test表的数据页。 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%' group by index_name;
Empty set (0.03 sec)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)我们可以看明显的看出两者的差别:第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool,而第二个sql只加载了5个数据页到buffer pool。符合我们的预测。也证实了为什么第一个sql会慢:读取大量的无用数据行(300000),最后却抛弃掉。而且这会造成一个问题:加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool,会造成buffer pool的污染,占用buffer pool的空间。 遇到的问题 为了在每次重启时确保清空buffer pool,我们需要关闭innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup,这两个选项能够控制数据库关闭时dump出buffer pool中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份buffer pool的数据。 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
全栈架构社区交流群
「全栈架构社区」建立了读者架构师交流群,大家可以添加小编微信进行加群。欢迎有想法、乐于分享的朋友们一起交流学习。
看完本文有收获?请转发分享给更多人
往期资源:
评论