從一個(gè)問題說起

五年前在騰訊的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)分頁場(chǎng)景下，mysql請(qǐng)求速度非常慢。數(shù)據(jù)量只有10w的情況下，select xx from 單機(jī)大概2，3秒。

我就問我?guī)煾笧槭裁?，他反問“索引?chǎng)景，mysql中獲得第n大的數(shù)，時(shí)間復(fù)雜度是多少？”

答案的追尋

確認(rèn)場(chǎng)景

假設(shè)status上面有索引。select * from table where status = xx limit 10 offset 10000。

會(huì)非常慢。數(shù)據(jù)量不大的情況就有幾秒延遲。

小白作答

那時(shí)候非常有安全感，有啥事都有師父兜著，反正技術(shù)都是組里最差的，就瞎猜了個(gè)log(N)，心想找一個(gè)節(jié)點(diǎn)不就是log(N)。自然而然，師父讓我自己去研究。

這一階段，用了10分鐘。

繼續(xù)解答

仔細(xì)分析一下，會(huì)發(fā)現(xiàn)通過索引去找很別扭。因?yàn)槟悴恢狼?00個(gè)數(shù)在左子樹和右子數(shù)的分布情況，所以其是無法利用二叉樹的查找特性。

通過學(xué)習(xí)，了解到mysql的索引是b+樹。

看了這個(gè)圖，就豁然開朗了?？梢灾苯油ㄟ^葉子節(jié)點(diǎn)組成的鏈表，以o(n)的復(fù)雜度找到第100大的樹。但是即使是o(n)，也不至于慢得令人發(fā)指，是否還有原因。

這一階段，主要是通過網(wǎng)上查資料，斷斷續(xù)續(xù)用了10天。

系統(tǒng)學(xué)習(xí)

這里推薦兩本書，一本《MySQL技術(shù)內(nèi)幕 InnoDB存儲(chǔ)引擎》，通過他可以對(duì)InnoDB的實(shí)現(xiàn)機(jī)制，如mvcc，索引實(shí)現(xiàn)，文件存儲(chǔ)會(huì)有更深理解。

第二本是《高性能MySQL》，這本書從著手使用層面，但講得比較深入，而且提到了很多設(shè)計(jì)的思路。

兩本書相結(jié)合，反復(fù)領(lǐng)會(huì)，mysql就勉強(qiáng)能登堂入室了。

這里有兩個(gè)關(guān)鍵概念：

• 聚簇索引：包含主鍵索引和對(duì)應(yīng)的實(shí)際數(shù)據(jù)，索引的葉子節(jié)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)
• 輔助索引：可以理解為二級(jí)節(jié)點(diǎn)，其葉子節(jié)點(diǎn)還是索引節(jié)點(diǎn)，包含了主鍵id。

即使前10000個(gè)會(huì)扔掉，mysql也會(huì)通過二級(jí)索引上的主鍵id,去聚簇索引上查一遍數(shù)據(jù)，這可是10000次隨機(jī)io，自然慢成哈士奇。

這里可能會(huì)提出疑問，為什么會(huì)有這種行為，這是和mysql的分層有關(guān)系，limit offset 只能作用于引擎層返回的結(jié)果集。換句話說，引擎層也很無辜，他并不知道這10000個(gè)是要扔掉的。

以下是mysql分層示意圖，可以看到，引擎層和server層，實(shí)際是分開的。

直到此時(shí)，大概明白了慢的原因。這一階段，用了一年。

觸類旁通

此時(shí)工作已經(jīng)3年了，也開始看一些源碼。在看完etcd之后，看了些tidb的源碼。無論哪種數(shù)據(jù)庫，其實(shí)一條語句的查詢，是由邏輯算子組成。

邏輯算子介紹

在寫具體的優(yōu)化規(guī)則之前，先簡(jiǎn)單介紹查詢計(jì)劃里面的一些邏輯算子。

• DataSource 這個(gè)就是數(shù)據(jù)源，也就是表，select * from t 里面的 t。
• Selection 選擇，例如 select xxx from t where xx = 5 里面的 where 過濾條件。
• Projection 投影， select c from t 里面的取 c 列是投影操作。
• Join 連接， select xx from t1, t2 where t1.c = t2.c 就是把 t1 t2 兩個(gè)表做 Join。

選擇，投影，連接（簡(jiǎn)稱 SPJ） 是最基本的算子。其中 Join 有內(nèi)連接，左外右外連接等多種連接方式。

select b from t1, t2 where t1.c = t2.c and t1.a > 5變成邏輯查詢計(jì)劃之后，t1 t2 對(duì)應(yīng)的 DataSource，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)撈上來。

上面接個(gè) Join 算子，將兩個(gè)表的結(jié)果按 t1.c = t2.c連接，再按 t1.a > 5 做一個(gè) Selection 過濾，最后將 b 列投影。

下圖是未經(jīng)優(yōu)化的表示：

所以說不是mysql不想把limit, offset傳遞給引擎層，而是因?yàn)閯澐至诉壿嬎阕?，所以?dǎo)致無法直到具體算子包含了多少符合條件的數(shù)據(jù)。

怎么解決

《高性能MySQL》提到了兩種方案

方案一

根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際需求，看能否替換為下一頁，上一頁的功能，特別在ios, android端，以前那種完全的分頁是不常見的。

這里是說，把limit, offset，替換為>輔助索引（即搜索條件）id的方式。該id再調(diào)用時(shí)，需要返回給前端。

方案二

正面剛。這里介紹一個(gè)概念：索引覆蓋：當(dāng)輔助索引查詢的數(shù)據(jù)，只有id和輔助索引本身，那么就不必再去查聚簇索引。

思路如下：select xxx,xxx from in (select id from table where second_index = xxx limit 10 offset 10000)這句話是說，先從條件查詢中，查找數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫唯一id值，因?yàn)橹麈I在輔助索引上就有，所以不用回歸到聚簇索引的磁盤去拉取。再通過這些已經(jīng)被limit出來的10個(gè)主鍵id，去查詢聚簇索引。這樣只會(huì)十次隨機(jī)io。

在業(yè)務(wù)確實(shí)需要用分頁的情況下，使用該方案可以大幅度提高性能。通常能滿足性能要求。

寫在最后

非常感謝我?guī)煾冈谖耶厴I(yè)前三年的指導(dǎo)，給了我很多耐心。在節(jié)假日給我布置看書任務(wù)，在午休時(shí)候考察我學(xué)習(xí)的進(jìn)展，通過提問的方式引導(dǎo)我去探索問題，在我從騰訊畢業(yè)后，每次見面也給我出了很多主意，傳授授業(yè)解惑，無一沒有做到極致。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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