sql统计节点和子节点下面的数量_一次900万+数据量的SQL查询优化分析「上百倍性能优化」...

作者：大街上 | 来源：互联网 | 2023-07-07 19:34

有一张流水表，未分库分表，目前的数据量为950w，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时167s左右(executi

有一张流水表&＃xff0c;未分库分表&＃xff0c;目前的数据量为950w&＃xff0c;分页查询使用到了limit&＃xff0c;优化之前的查询耗时167s左右 (execution: 16s831ms, fetching: 107 ms)

按照下文的方式调整SQL后&＃xff0c;耗时347ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)&＃xff1b;优化前的SQL类似这样&＃xff1a;

-- 优化前SQLSELECT 各种字段FROM &＃96;table_name&＃96;WHERE 各种条件LIMIT 0,10;

优化后SQL是这样的(这种优化手段在高性能MySQL中有提及):

-- 优化后SQLSELECT 各种字段FROM &＃96;table_name&＃96; main_taleRIGHT JOIN (SELECT 子查询只查主键FROM &＃96;table_name&＃96;WHERE 各种条件LIMIT 0,10;) temp_table ON temp_table.主键 &＃61; main_table.主键

一&＃xff0c;前言

首先说明一下MySQL的版本&＃xff1a;

mysql> select version();&＃43;-----------&＃43;| version() |&＃43;-----------&＃43;| 5.7.17 |&＃43;-----------&＃43;1 row in set (0.00 sec)

再看一下表结构&＃xff1a;

mysql> desc test;&＃43;--------&＃43;---------------------&＃43;------&＃43;-----&＃43;---------&＃43;----------------&＃43;| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |&＃43;--------&＃43;---------------------&＃43;------&＃43;-----&＃43;---------&＃43;----------------&＃43;| id | bigint(20) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment || val | int(10) unsigned | NO | MUL | 0 | || source | int(10) unsigned | NO | | 0 | |&＃43;--------&＃43;---------------------&＃43;------&＃43;-----&＃43;---------&＃43;----------------&＃43;3 rows in set (0.00 sec)

id为自增主键&＃xff0c;val为非唯一索引。

灌入大量数据&＃xff0c;共500万&＃xff1a;

mysql> select count(*) from test;&＃43;----------&＃43;| count(*) |&＃43;----------&＃43;| 5242882 |&＃43;----------&＃43;1 row in set (4.25 sec)

我们知道&＃xff0c;当limit offset rows中的offset很大时&＃xff0c;会出现效率问题&＃xff1a;

mysql> select * from test where val&＃61;4 limit 300000,5;&＃43;---------&＃43;-----&＃43;--------&＃43;| id | val | source |&＃43;---------&＃43;-----&＃43;--------&＃43;| 3327622 | 4 | 4 || 3327632 | 4 | 4 || 3327642 | 4 | 4 || 3327652 | 4 | 4 || 3327662 | 4 | 4 |&＃43;---------&＃43;-----&＃43;--------&＃43;5 rows in set (15.98 sec)

为了达到相同的目的&＃xff0c;我们一般会改写成如下语句&＃xff1a;

时间相差很明显。

为什么会出现上面的结果&＃xff1f;我们看一下select * from test where val&＃61;4 limit 300000,5;的查询过程&＃xff1a;

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&＃xff1a;

像上面这样&＃xff0c;需要查询300005次索引节点&＃xff0c;查询300005次聚簇索引的数据&＃xff0c;最后再将结果过滤掉前300000条&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff1a;既然一开始是利用索引的&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;类似于下面图片的过程&＃xff1a;

其实我也想问这个问题。

证实

下面我们实际操作一下来证实上述的推论&＃xff1a;

为了证实 select*fromtestwhereval&＃61;4limit300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点&＃xff0c;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Handlerread*系列&＃xff0c;很遗憾没有一个变量能满足条件。

我只能通过间接的方式来证实&＃xff1a;

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页&＃xff0c;包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql&＃xff0c;来比较buffer pool中的数据页的数量。

预测结果是运行 select*fromtest a inner join(selectidfromtestwhereval&＃61;4limit300000,5); 之后&＃xff0c;buffer pool中的数据页的数量远远少于 select*fromtestwhereval&＃61;4limit300000,5;对应的数量&＃xff0c;因为前一个sql只访问5次数据页&＃xff0c;而后一个sql访问300005次数据页。

select*fromtestwhereval&＃61;4limit300000,5

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in(&＃39;val&＃39;,&＃39;primary&＃39;) and TABLE_NAME like &＃39;%test%&＃39; group by index_name;Empty set (0.04 sec)

可以看出&＃xff0c;目前buffer pool中没有关于test表的数据页。

mysql> select * from test where val&＃61;4 limit 300000,5;&＃43;---------&＃43;-----&＃43;--------&＃43;| id | val | source |&＃43;---------&＃43;-----&＃43;--------&＃43;|3327622 | 4 | 4 || 3327632 | 4 | 4 || 3327642 | 4 | 4 || 3327652 | 4 | 4 || 3327662 | 4 | 4 |&＃43;---------&＃43;-----&＃43;--------&＃43;5 rows in set (26.19 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in(&＃39;val&＃39;,&＃39;primary&＃39;) and TABLE_NAME like &＃39;%test%&＃39; group by index_name;&＃43;------------&＃43;----------&＃43;| index_name | count(*) |&＃43;------------&＃43;----------&＃43;| PRIMARY | 4098 || val | 208 |&＃43;------------&＃43;----------&＃43;2 rows in set (0.04 sec)

可以看出&＃xff0c;此时buffer pool中关于test表有4098个数据页&＃xff0c;208个索引页。

select*fromtest a inner join(selectidfromtestwhereval&＃61;4limit300000,5);为了防止上次试验的影响&＃xff0c;我们需要清空buffer pool&＃xff0c;可以通过重启mysql来实现。然后再次运行优化后的SQL&＃xff1a;

mysqladmin shutdown/usr/local/bin/mysqld_safe &

运行sql&＃xff1a;

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val&＃61;4 limit 300000,5) b on a.id&＃61;b.id;&＃43;---------&＃43;-----&＃43;--------&＃43;---------&＃43;| id | val | source | id |&＃43;---------&＃43;-----&＃43;--------&＃43;---------&＃43;| 3327622 | 4 | 4 | 3327622 || 3327632 | 4 | 4 | 3327632 || 3327642 | 4 | 4 | 3327642 || 3327652 | 4 | 4 | 3327652 || 3327662 | 4 | 4 | 3327662 |&＃43;---------&＃43;-----&＃43;--------&＃43;---------&＃43;5 rows in set (0.09 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in(&＃39;val&＃39;,&＃39;primary&＃39;) and TABLE_NAME like &＃39;%test%&＃39; group by index_name;&＃43;------------&＃43;----------&＃43;| index_name | count(*) |&＃43;------------&＃43;----------&＃43;| PRIMARY | 5 || val | 390 |&＃43;------------&＃43;----------&＃43;2 rows in set (0.03 sec)

我们可以看明显的看出两者的差别&＃xff1a;第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool&＃xff0c;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&＃xff1a;读取大量的无用数据行(300000)&＃xff0c;最后却抛弃掉。

而且这会造成一个问题&＃xff1a;加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool&＃xff0c;会造成buffer pool的污染&＃xff0c;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&＃xff0c;我们需要关闭innodbbufferpooldumpatshutdown和innodbbufferpoolloadatstartup&＃xff0c;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。

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大街上

这个家伙很懒，什么也没留下！

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