一次 SQL 查询优化原理分析(900W+ 数据,从 17s 到 300ms)

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);

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:
1、减少回表操作;
2、可参考《阿里巴巴 Java 开发手册(泰山版)》第五章 -MySQL 数据库、(二)索引规约、第 7 条:
【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明: MySQL 并不是挑过 offeset 行,而是取 offset+N 行,然后返回放弃前 offset 行,返回 N 行,那当 offset 特别大的时候,效率就非常的底下,要么控制返回的总页数,要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。
正例: 先快速定位需要获取的 id 段,然后再关联:
SELECT a.* FROM 表 1 a,(select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20) b where a.id = b.id;

-- 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

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> 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:
2020/08/image-676dc888.png

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:
2020/08/image-56fa1a2b.png

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:
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。

我只能通过间接的方式来证实:

InnoDB 中有 buffer pool。里面存有最近访问过的数据页,包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个 sql,来比较 buffer pool 中的数据页的数量。预测结果是运行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%' 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)

运行 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

作者:Muscleape