//
union和union all，你使用哪一个？
//
这是去年在线上遇到了一个系统负载的问题，问题的内容如下：某个从库上的系统负载从5天前开始，一直处于比较高的状态，磁盘IO也比较高，这里我先截取一部分监控的曲线图：
从监控上不难发现，该环境的系统负载成阶梯状线性提升，从5天前开始，逐渐增高，今天负载已经到达了10以上。磁盘的使用率也是从5天前开始，一直处于100%的状态。使用dstat的方法查看当前磁盘的状态，如下：
代码语言：javascript复制dstat -cdlmrtn --disk-util --top-io --top-latency 1
----total-cpu-usage---- -dsk/total- ---load-avg--- ------memory-usage----- --io/total- ----system---- -net/total- sda--sdb->
usr sys idl wai hiq siq| read writ| 1m 5m 15m | used buff cach free| read writ| date/time | recv send|util:util>
0 1 49 50 0 0| 84M 872k|10.1 10.2 10.2|7365M 4320k 8389M 178M|2178 217 |01-06 14:51:10| 941B 1481B|5.70: 100>
1 1 46 52 0 0| 84M 0 |10.1 10.2 10.2|7365M 4312k 8390M 177M|2110 0 |01-06 14:51:11|1062B 2202B|23.1: 100>
1 1 48 50 0 0| 81M 1124k|10.1 10.2 10.2|7365M 4232k 8388M 179M|2145 280 |01-06 14:51:12|1042B 1336B| 0: 100>
1 1 48 50 0 0| 78M 0 |10.1 10.2 10.2|7365M 4232k 8387M 180M|2087 0 |01-06 14:51:13|4731B 3958B|4.50: 100>
1 1 47 51 0 0| 84M 980k|10.1 10.2 10.2|7365M 4248k 8384M 183M|2061 220 |01-06 14:51:14|4653B 17k|4.20: 100>
1 1 55 43 0 0| 82M 952k|10.1 10.2 10.2|7365M 4336k 8385M 182M|2204 186 |01-06 14:51:15|2638B 2844B|1.50: 100>
1 1 60 38 0 0| 74M 84k|10.1 10.2 10.2|7366M 4260k 8383M 183M|1936 7.00 |01-06 14:51:16|1102B 1356B|6.10: 100>
可以看到，磁盘(dsk/total)的read值非常高，达到了84MB/s,当前磁盘IO资源比较吃紧。
针对这个问题，我把我的分析思路写下来，希望会对大家有所帮助：
01
查看连接情况
登录到该机器上，使用show processlist的命令查看这个MySQL实例的连接情况，可以看到如下的结果：
代码语言：javascript复制 mysql--dba_admin@127.0.0.1:sys 11:22:16>>show processlist;
--------- ----------------- -------------------- -------- --------- --------- ------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------ ----------- ---------------
| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info | Rows_sent | Rows_examined |
--------- ----------------- -------------------- -------- --------- --------- ------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------ ----------- ---------------
| 2031512 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.51:4619 | mygame | Query | 504168 | removing tmp table| select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 144 | 144 |
| 2093843 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.81:51287 | mygame | Query | 471115 | removing tmp table| select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 144 | 144 |
| 2259357 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.31:7982 | mygame | Query | 384715 | executing | select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 0 | 0 |
| 2294662 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.63:52149 | mygame | Query | 366218 | executing | select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 0 | 0 |
| 2298410 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.75:31859 | mygame | Query | 364181 | executing | select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 0 | 0 |
| 2421697 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.78:64434 | mygame | Query | 298299 | executing | select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 0 | 0 |
| 2584289 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.60:39386 | mygame | Query | 211911 | executing | select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 0 | 0 |
| 2746619 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.51:28107 | mygame | Query | 125515 | executing | select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 0 | 0 |
| 2906024 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.54:8190 | mygame | Query | 39114 | executing | select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 0 | 0 |
| 2975370 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.37:60255 | mygame | Query | 1643 | executing | select uid,s,g,t2,m from (select uid,s,g,t2,m from mygame_list_0 union select uid,s,g,t2,m from | 0 | 0 |
| 2975827 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.61:36801 | NULL | Sleep | 1088 | | NULL | 0 | 0 |
--------- ----------------- -------------------- -------- --------- --------- ------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------ ----------- --------------- | 0 | 0 |从上面的show processlist结果，可以看到以下几条信息：
1、
1、state列的状态有2种，一种是executing，另外一种是removing tmp table，从这里的状态不难看出，该查询使用了内存临时表
2、time字段的最大值为504168，这个值说明有些select查询已经hang在这里了，time的值代表已经执行了这么多秒（依旧没有拿到结果），我们以id为2031512这一行为例，它的Time值是504168，进行简单的时间单位换算：
代码语言：javascript复制mysql> select 504168/3600/24;
----------------
| 504168/3600/24 |
----------------
| 5.83527778 |
----------------
1 row in set (0.00 sec)
可以看到，这个连接，其实是5天前的连接了，也就是说，这个SQL已经执行了5天，一直卡在这个removing tmp table的界面没有返回。这样算起来，似乎和发现故障的时间比较吻合，以这个信息为切入点，我问业务方要了下执行的SQL语句。
3、并发的SQL语句看起来都是一样的，只有time字段在递减，这表示之前的一个SQL执行的时间太长了，导致后续的SQL都卡在这里了，由于后续的SQL也进入了executing状态，也占用了一部分MySQL的资源，又反向影响之前的SQL，导致之前的SQL迟迟拿不到返回结果。
02
确认业务方的SQL语句
经过和业务方沟通，拿到了业务方执行的SQL语句，具体的表名字和数据库名字不写了，这里简单说下这个SQL的情况，它是对20个表的一个union查询，类似：
select * from t1 union
select * from t2 union
...
select * from t20;
其中，单表的数据量有200w。所有表加起来在磁盘上的文件大小总共是5G。
使用explain查看执行计划，发现对20个表做的都是全表扫描，最后还有个using temporary table 的字样，也就是使用了临时表。
从这个负载上升的阶梯状图形，大概能猜到，这个任务是每天执行一次，将所有的表数据通过union的方式查到，然后推送给前端。但是很明显，这样的操作使用了内存临时表，导致执行时间过长，是有问题的。
看到这里，系统负载这张图就比较容易看懂了：
每一天的任务还没有执行完成，第二天的任务就来了，这样一天一天累计，系统的负载也就慢慢上来了。
03
尝试修改MySQL部分参数
看到执行的命令迟迟得不到返回，而且可以确定，整个union的过程使用了临时表，于是我习惯性的修改了MySQL的几个参数：
1、调大buffer pool size的值；
2、调整innodb_thread_concurrency值为一个更大的值，让它兼容更多的并发查询数
3、调整tmp_table_size的值，让临时表容量变得更大点儿
等待了数十分钟之后，发现问题依旧没有得到解决。
04
尝试kill这几个查询线程
因为业务方对数据的读取采用的是快照读，所以不牵扯大事务回滚的情况，我使用kill queryid的方法对其中的几条select进行了kill操作，发现一个现象。
代码语言：javascript复制| 2975370 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.37:60255 | mygame | Query | 1643 | executing
kill query 2975370;
| 2975370 | srv_datasync_ro | 10.xx.xxx.37:60255 | Killed | Query | 1683 | removing tmp table
kill操作之后，状态从query变为killed，连接的状态从executing变为removing tmp table，但是并没有释放连接。
关于kill queryid这个命令到底做了什么操作，大家可以查看一周前的文档，里面有比较详细的说明。目前我们需要了解该命令的本质是：
0、kill queryid命令等于kill connection queryid
1、它将那个session的状态改为kill_connection，此时MySQL会进行判断，如果一个连接线程的状态为kill_connection，那么MySQL会将其Command列改为killed
2、关掉该查询线程的网络连接，等待innodb识别到该线程的状态为kill_connection,进行资源回收。
05
重启MySQL服务
因为是在从库上进行的SQL操作，而且目前负载过大，磁盘IO打满，整个库几乎处于不可用状态，为了快速解决问题，我直接进行了重启MySQL服务的操作。
注意，如果是主库，请不要直接执行停库动作，除非的你的环境已经有了HA的保障。
重启服务的时候，为了让整个重启的过程更加平滑，可以提前调整参数：innodb_max_dirty_pages_pct.
我们可以使用set global variables的方法临时设置这个参数的值为0，那么就意味着动态的慢慢主动将buffer pool中的脏页刷回磁盘，而不是通过关闭MySQL被动刷新，这个参数的默认值是75，也就是说，最大的脏页最多可以占用buffer_pool中75%空间。我们可以通过查看show engine innodb status命令中的modified db pages，等到这个值很小的时候，我们就可以关闭数据库了，这个时候关闭数据库的速度就会很快。
整个重启过程还算顺利，关闭MySQL和开启MySQL服务分别用了30s左右，整个过程耗时1min左右。重启服务之后，效果还是很明显的，监控如下：
06
对union这个SQL的优化
经过跟业务方进行沟通，发现了这个业务的几个特点：
1、所有的20个表都是状态表，每个表平均200w数据，每天这些数据都会更新和新增，也就是update和insert
2、这个任务每天运行一次，之前每次运行的时长是数个小时，最近数据量增加了，运行时间越来越长。
3、数据是用uid维度进行插入的，理论上不存在重复的数据，注意，这条很关键。
既然不存在重复，那么应用union这个连接方法，似乎就有点不妥。
我们知道，union对两个表进行联合查询的时候，会进行一个去重的操作，而union all进行联合查询的时候，会将所有的数据都给罗列出来。现在看起来，似乎是所有表的数据在提取的时候，有个去重的操作，导致这个SQL的执行时间变长了。为了验证这个过程，我进行了一组测试：
代码语言：javascript复制mysql yeyztest>>create table test_union (id int);
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
mysql yeyztest>>insert into test_union values (1),(2),(3);
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql yeyztest>>select 4 as f union select id from test_union;
------
| f |
------
| 4 |
| 1 |
| 2 |
| 3 |
------
4 rows in set (0.00 sec)
mysql yeyztest>>explain select 4 as f union select id from test_union;
---- -------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ ------ ---------- -----------------
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
---- -------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ ------ ---------- -----------------
| 1 | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | No tables used |
| 2 | UNION | test_union | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 100.00 | NULL |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary |
---- -------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ ------ ---------- -----------------
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql yeyztest>>explain select 4 as f union all select id from test_union;
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ ------ ---------- ----------------
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ ------ ---------- ----------------
| 1 | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | No tables used |
| 2 | UNION | test_union | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 100.00 | NULL |
---- ------------- ------------ ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ ------ ---------- ----------------
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
经过这个测试，可以看到，使用union all的方法进行联合查询的时候，执行计划结果只有2行，是没有using temporary的字样的。也就是说，不会出现内存临时表。而使用union查询的时候，执行计划有3行，而且第三行里面有明显的using temporary table字样，这一点，可能是这个SQL的一个重要优化点。
其实，在MySQL中，还可以使用union distinct来显示的指定union查询去重，union distinct语法和单独union的语法执行结果是一样的，只不是加了distinct之后，更加容易理解。如下：
代码语言：javascript复制mysql> select 1 union select 1 union select 1;
---
| 1 |
---
| 1 |
---
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select 1 union distinct select 1 union distinct select 1;
---
| 1 |
---
| 1 |
---
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select 1 union all select 1 union all select 1;
---
| 1 |
---
| 1 |
| 1 |
| 1 |
---
3 rows in set (0.00 sec)
07
将业务SQL改写为union all的方法重试
经过了上面的测试，跟业务方协商，将SQL改为了union all的方法手工执行了一两次，也就是从：
select * from t1 union
select * from t2 union
...
select * from t20
改为：
select * from t1 union all
select * from t2 union all
...
select * from t20 ;
重新测试这个数据联合查询的SQL，发现执行时间从之前的数个小时变为了7分钟。性能整整提高了好几百倍。
监控图像也变为了：
从这个图像上不难看出，每次执行SQL期间，负载有些许上升，但是整体可控，查询的整个过程呈现周期性。
这个案例给了我几点启发：
业务侧：
1、大表连接查询的时候，尽量不要使用union 的操作，因为union的操作要进行去重，所以会进行重复值的判断，这个判断过程消耗CPU和磁盘IO比较严重
2、可以使用union all的方法代替union的方法，当然，如果表特别大，不建议使用union的方式进行查询，还是建议拆分成单个表进行查询，然后再汇总结果
3、如果表中的字段有时间字段，定时任务取每天的增量数据可能比全量数据更加容易一些。
DB侧：
1、可以使用pt-kill来限制最长查询时间，一旦某个查询超过这个时间阈值，就直接kill掉查询，防止拖垮整个数据库。
2、对于服务器的监控还是需要完善，负载长时间处于较高位置，或者IO util值持续10分钟达到100%，就应该报警，而不是故障驱动，被动发现。
