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一次SQL查詢優(yōu)化原理分析(900W+數(shù)據(jù)從17s到300ms)

 更新時(shí)間：2022年06月10日 15:06:14   作者：Muscleape  
本文主要介紹了一次SQL查詢優(yōu)化原理分析，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

有一張財(cái)務(wù)流水表，未分庫分表，目前的數(shù)據(jù)量為9555695，分頁查詢使用到了limit，優(yōu)化之前的查詢耗時(shí)16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式調(diào)整SQL后，耗時(shí)347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；

操作：查詢條件放到子查詢中，子查詢只查主鍵ID，然后使用子查詢中確定的主鍵關(guān)聯(lián)查詢其他的屬性字段；

原理：1、減少回表操作；
2、可參考《阿里巴巴Java開發(fā)手冊(cè)（泰山版）》第五章-MySQL數(shù)據(jù)庫、（二）索引規(guī)約、第7條：
【推薦】利用延遲關(guān)聯(lián)或者子查詢優(yōu)化超多分頁場(chǎng)景。
說明： MySQL并不是挑過offeset行，而是取offset+N行，然后返回放棄前offset行，返回N行，那當(dāng)offset特別大的時(shí)候，效率就非常的底下，要么控制返回的總頁數(shù)，要么對(duì)超過特定閾值的頁數(shù)進(jìn)行SQL改寫。
正例： 先快速定位需要獲取的id段，然后再關(guān)聯(lián)：
SELECT a.* FROM 表1 a,(select id from 表1 where 條件 LIMIT 100000,20) b where a.id = b.id;

-- 優(yōu)化前SQL
SELECT  各種字段
FROM `table_name`
WHERE 各種條件
LIMIT 0,10;

-- 優(yōu)化后SQL
SELECT  各種字段
FROM `table_name` main_tale
RIGHT JOIN 
(
SELECT  子查詢只查主鍵
FROM `table_name`
WHERE 各種條件
LIMIT 0,10;
) temp_table ON temp_table.主鍵 = main_table.主鍵

前言

首先說明一下MySQL的版本：

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

表結(jié)構(gòu)：

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為自增主鍵，val為非唯一索引。

灌入大量數(shù)據(jù)，共500萬：

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

我們知道，當(dāng)limit offset rows中的offset很大時(shí)，會(huì)出現(xiàn)效率問題：

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)

為了達(dá)到相同的目的，我們一般會(huì)改寫成如下語句：

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)

時(shí)間相差很明顯。

為什么會(huì)出現(xiàn)上面的結(jié)果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：

查詢到索引葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。
根據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。

類似于下面這張圖：

像上面這樣，需要查詢300005次索引節(jié)點(diǎn)，查詢300005次聚簇索引的數(shù)據(jù)，最后再將結(jié)果過濾掉前300000條，取出最后5條。MySQL耗費(fèi)了大量隨機(jī)I/O在查詢聚簇索引的數(shù)據(jù)上，而有300000次隨機(jī)I/O查詢到的數(shù)據(jù)是不會(huì)出現(xiàn)在結(jié)果集當(dāng)中的。

肯定會(huì)有人問：既然一開始是利用索引的，為什么不先沿著索引葉子節(jié)點(diǎn)查詢到最后需要的5個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后再去聚簇索引中查詢實(shí)際數(shù)據(jù)。這樣只需要5次隨機(jī)I/O，類似于下面圖片的過程：

其實(shí)我也想問這個(gè)問題。

證實(shí)

下面我們實(shí)際操作一下來證實(shí)上述的推論：

為了證實(shí)select * from test where val=4 limit 300000,5是掃描300005個(gè)索引節(jié)點(diǎn)和300005個(gè)聚簇索引上的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，我們需要知道MySQL有沒有辦法統(tǒng)計(jì)在一個(gè)sql中通過索引節(jié)點(diǎn)查詢數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的次數(shù)。我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個(gè)變量能滿足條件。

我只能通過間接的方式來證實(shí)：

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近訪問過的數(shù)據(jù)頁，包括數(shù)據(jù)頁和索引頁。所以我們需要運(yùn)行兩個(gè)sql，來比較buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量。預(yù)測(cè)結(jié)果是運(yùn)行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于select * from test where val=4 limit 300000,5;對(duì)應(yīng)的數(shù)量，因?yàn)榍耙粋€(gè)sql只訪問5次數(shù)據(jù)頁，而后一個(gè)sql訪問300005次數(shù)據(jù)頁。

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中沒有關(guān)于test表的數(shù)據(jù)頁。

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，此時(shí)buffer pool中關(guān)于test表有4098個(gè)數(shù)據(jù)頁，208個(gè)索引頁。

select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;為了防止上次試驗(yàn)的影響，我們需要清空buffer pool，重啟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)

運(yùn)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)

我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個(gè)sql加載了4098個(gè)數(shù)據(jù)頁到buffer pool，而第二個(gè)sql只加載了5個(gè)數(shù)據(jù)頁到buffer pool。符合我們的預(yù)測(cè)。也證實(shí)了為什么第一個(gè)sql會(huì)慢：讀取大量的無用數(shù)據(jù)行（300000），最后卻拋棄掉。
而且這會(huì)造成一個(gè)問題：加載了很多熱點(diǎn)不是很高的數(shù)據(jù)頁到buffer pool，會(huì)造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空間。 遇到的問題

為了在每次重啟時(shí)確保清空buffer pool，我們需要關(guān)閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個(gè)選項(xiàng)能夠控制數(shù)據(jù)庫關(guān)閉時(shí)dump出buffer pool中的數(shù)據(jù)和在數(shù)據(jù)庫開啟時(shí)載入在磁盤上備份buffer pool的數(shù)據(jù)。

參考資料：

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

到此這篇關(guān)于一次SQL查詢優(yōu)化原理分析(900W+數(shù)據(jù)從17s到300ms)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SQL查詢優(yōu)化內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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