一次SQL查询优化原理分析：900W+数据，从17s到300ms

2022-05-25 12:17:03 浏览数 (1)

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来源：jianshu.com/p/0768ebc4e28d

  • 前言
  • 证实
  • 参考资料

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： 减少回表操作；

代码语言：javascript复制
-- 优化前SQL
SELECT  各种字段
FROM `table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT 0,10;
代码语言：javascript复制
-- 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

找到的原理分析：MySQL 用 limit 为什么会影响性能？

前言

首先说明一下MySQL的版本：

代码语言：javascript复制
mysql> select version();
 ----------- 
| version() |
 ----------- 
| 5.7.17    |
 ----------- 
1 row in set (0.00 sec)

表结构：

代码语言：javascript复制
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：

代码语言：javascript复制
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：

代码语言：javascript复制
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：

代码语言：javascript复制
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：

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：

其实我也想问这个问题。

基于 Spring Boot MyBatis Plus Vue & Element 实现的后台管理系统 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

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。

代码语言：javascript复制
select * from test where val=4 limit 300000,5
代码语言：javascript复制
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。

代码语言：javascript复制
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。

代码语言：javascript复制
mysqladmin shutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe &
代码语言：javascript复制
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：

代码语言：javascript复制
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。

基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈，是 Spring Boot Dubbo 。未来，会重构成 Spring Cloud Alibaba 。 项目地址：https://github.com/YunaiV/onemall

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

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