MySQL千万大表优化实践

王知无-import_bigdata

发布于 2020-09-25 18:18:27

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发布于 2020-09-25 18:18:27

文章被收录于专栏：大数据成神之路大数据成神之路

前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询，今天有空便进行了整理，以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例，查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章，同时需要显示这些文章的热评数目

涉及到的四张表结构如下所示

文章表结构和索引信息如下，文章表中存储了200万数据

评论表结构和索引信息如下，评论表存储了1000万数据

文章分类表结构如下，这张表数据比较少，仅仅存储了300条数据

用户表结构如下，该表存储了100万数据

其中涉及到的慢查询语句如下所示，这个查询语句性能非常慢，执行时间接近60s

SELECT
	tb_article.`title`,
	tb_user.`name`,
	count( 1 ) AS `total`
FROM
	tb_article
	LEFT JOIN tb_cmt ON tb_article.`id` = tb_cmt.`article_id`
	INNER JOIN tb_user on tb_article.`userid` = tb_user.`id`
WHERE
	tb_article.`type` IN (
						SELECT code
							FROM tb_category
						WHERE code like '12%' or code like '13%'
					)
	AND tb_cmt.`upvote` > 100
	AND tb_cmt.`len` BETWEEN 10 AND 30
	AND tb_article.`create_time` BETWEEN  '2019-12-01 00:00:00'  AND '2019-12-31 23:59:59'
GROUP BY
	tb_cmt.`article_id`

使用explain分析慢查询的执行流程

Mysql执行流程如下，首先mysql以tb_category作为驱动表，看到这，有没有感到很奇怪，tb_category在整个查询中只是作为一个子查询存在，tb_category怎么成为驱动表了呢？如果读者了解mysql的in子查询原理的话就很好理解了，mysql会将in查询改写为semi-join关联查询，explain涉及到的start temporary和end temporary用于semi-join的去重。我们可以使用explain extended和show warnings查看mysql改写的的查询语句，mysql改写后的查询语句如下所示

Mysql为什么选择tb_category作为驱动表呢？原因是tb_category的表最小，只有300条数据，mysql查询优化器通常情况下都会以小表作为驱动表。

随后，tb_category和tb_article进行关联计算，关联计算的列是tb_article的type列，mysql使用了tb_article表上的type_time_idx的索引，这个过程mysql使用了Batched Key Access进行了优化以达到减少索引回表查找的IO次数，随后关联tb_cmt表，这次关联中，mysql使用了tb_cmt的article_id_idx字段。经过上述关联，mysql生成了一个结果集，mysql再在结果集上对upvote，type和len字段进行where条件筛选，最后进行了一次group by操作。

优化的核心思路仍然是减少扫描的行数，从上述的explain结果上看，扫描的rows行数好像不是很多，但是tb_category，tb_article，tb_cmt，tb_user四张表关联之后生成的结果集非常的庞大，笔者使用如下代码进行以一次计算

SELECT
    count(*)
FROM
    tb_article
    LEFT JOIN tb_cmt ON tb_article.`id` = tb_cmt.`article_id`
    INNER JOIN tb_user on tb_article.`userid` = tb_user.`id`
WHERE
    tb_article.`type` IN (
                        SELECT code
                            FROM tb_category
                        WHERE code like '12%' or code like '13%'
                    )

结果如下

四张表的关联结果集有611万数据

如果读者了解Mysql关联查询原理的话，读者便会知道mysql的关联查询之后，如果再进行条件筛选是无法使用非驱动表索引的(换一句话讲，mysql关联查询只会使用驱动表的索引进行条件筛选)，也就是说下面几个条件都是无法使用索引的

在611万结果集上进行upvote，len，create_time条件筛选和group by操作性能可想而知很慢了。笔者希望在执行关联查询的时候可以尽量多的使用索引，比如upvote_len_idx，create_time_idx索引，所以驱动表一定不能是tb_category。和1000万数据量的tb_cmt表相比，笔者更希望以只有200万数据量的tb_article表作为驱动表。

步骤一:避免semi-join

如果笔者希望以tb_article作为驱动表，那么一定要避免in的关联子查询，因为mysql在执行in关联子查询的时候，会将其转化为semi-join，因为tb_category数据量少，mysql查询优化器会使用tb_category作为驱动表。

避免semi-join的关键是避免in子查询，笔者将上述查询语句拆分为两个查询语句，在应用服务层首先执行如下语句选出经济，科技类型文章的编码

SELECT code
FROM tb_category
WHERE code like '12%' or code like '13%'

然后再将上述结果代入到原来查询中，查询语句修改如下

SELECT
    tb_article.`title`,
    tb_user.`name`,
    count( 1 ) AS `total`
FROM
    tb_article
    LEFT JOIN tb_cmt ON tb_article.`id` = tb_cmt.`article_id`
    INNER JOIN tb_user on tb_article.`userid` = tb_user.`id`
WHERE
    tb_article.`type` IN (
                '1213331',
                '1374609',
                '1389750',
                '1204526',
                '1382565',
                '1239054',
                '1321189',
                '1292666'
    )
    AND tb_cmt.`upvote` > 100
    AND tb_cmt.`len` BETWEEN 10 AND 30
    AND tb_article.`create_time` BETWEEN  '2019-12-01 00:00:00'  AND '2019-12-31 23:59:59'
GROUP BY
    tb_cmt.`article_id`

优化之后查询耗时18s，性能有了非常大的提升，我们再看一下优化后的explain结果

我们看到，mysql以tb_article作为驱动表，并且查询不再涉及semi-join，达到了当前步骤的优化目的

步骤二:尽力使用索引

当前的查询语句以tb_article作为驱动表，同时使用了tb_article上的type_time_idx索引过滤tb_article表，然后关联tb_cmt表，这个关联过程只会使用tb_cmt一个索引article_id，而tb_cmt存储有1000万数据，即使使用了article_id这个索引，最终会生成一个134万的结果集，在134万的结果集上进行如下条件过滤和group by mysql的性能仍然会非常差。

tb_cmt.`upvote` > 100
tb_cmt.`len` BETWEEN 10 AND 30
GROUP BY
    tb_cmt.`article_id`

笔者希望tb_article仅仅和热门评论进行关联，扫描的数据就大大减少。利用这个思路笔者重新编写sql语句如下

select
	tb_article.`title`,
	tb_user.`name`,
	count( 1 ) AS `total`
from tb_article
	LEFT JOIN (
		    SELECT article_id  FROM  tb_cmt
		    WHERE tb_cmt.upvote > 100
		    AND tb_cmt.len BETWEEN 10 AND 30
		) t
   on t.article_id=tb_article.id
   INNER JOIN tb_user ON tb_article.userid = tb_article.userid
   AND tb_article.create_time BETWEEN  '2019-12-01 00:00:00'  AND '2019-12-31 23:59:59'
   AND tb_article.type IN(
   		        '1213331',
                '1374609',
                '1389750',
                '1204526',
                '1382565',
                '1239054',
                '1321189',
                '1292666'
   	)
   GROUP BY article_id

为了使用tb_cmt上的upvote_len_idx索引，笔者延迟了tb_cmt关联，先对tb_cmt进行了筛选。虽然这个查询会生成一个临时表t，但是临时表t比较小，数据量不足10万，所以这个临时表也不会造成太大的性能负担。但是tb_cmt的子查询却无法使用upvote_len_idx索引，我们还得对范围查询进行优化

步骤三:范围查询优化

笔者让tb_article和筛选过的评论表即热评表t进行关联，但是发现评论的子查询表仍然不使用upvote_len_idx索引，原因是tb_cmt.upvote > 100是一个范围查询，而tb_cmt.len BETWEEN 10 AND 30也是一个范围查询，mysql不支持松散索引扫描，无法在同一个索引上使用两个范围查询。优化思路是将两个范围查询优化为一个范围查询，将tb_cmt.len BETWEEN 10 AND 30优化为散列值，同时删除原来的upvote_len_idx，创建len_upvote_idx索引，目的是将需要范围扫描的upvote字段置为组合索引的尾部。

优化之后代码如下所示

SELECT
	tb_article.`title`,
	tb_user.`name`,
	count( 1 ) AS `total`
from tb_article
	LEFT JOIN (
		    SELECT article_id  FROM  tb_cmt
		    WHERE tb_cmt.upvote > 100
		    AND tb_cmt.len in (10 ,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29, 30 )
		) t
   on t.article_id=tb_article.id
   INNER JOIN tb_user ON tb_user.id = tb_article.userid
   AND tb_article.create_time BETWEEN  '2019-12-01 00:00:00'  AND '2019-12-31 23:59:59'
   AND tb_article.type IN(
   		        '1213331',
                '1374609',
                '1389750',
                '1204526',
                '1382565',
                '1239054',
                '1321189',
                '1292666'
   	)
   GROUP BY article_id

在这一步优化之后，笔者再次执行查询，发现性能变得更差了，原本18秒可以运行结束的查询，现在需要40s。原因是什么呢？因为t表的生成过程完全走在索引上，所以t表的生成过程不是性能瓶颈所在，所以笔者猜测是引入的t表和tb_article表左关联时候性能太差的原因，于是笔者注释掉生成t表的子查询以验证笔者的猜想，注释后的代码如下所示

SELECT
	tb_article.`title`,
	tb_user.`name`,
	count( 1 ) AS `total`
from tb_article
-- 	LEFT JOIN (
-- 		    SELECT article_id  FROM  tb_cmt
-- 		    WHERE tb_cmt.upvote > 100
-- 		    AND tb_cmt.len in (10 ,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29, 30 )
-- 		) t
--    on t.article_id=tb_article.id
   INNER JOIN tb_user ON tb_user.id = tb_article.userid
   AND tb_article.create_time BETWEEN  '2019-12-01 00:00:00'  AND '2019-12-31 23:59:59'
   AND tb_article.type IN(
   		        '1213331',
                '1374609',
                '1389750',
                '1204526',
                '1382565',
                '1239054',
                '1321189',
                '1292666'
   	)
   GROUP BY tb_article.id

上述查询耗时5.26秒，验证了笔者的上述猜想，但是笔者也没有太好的办法解决这个问题，笔者在尝试group by优化时意外找到了优化方案

步骤四 group by优化

仔细观察这个sql语句，我们可以发现GROUP BY这个操作既可以放在临时表t中，又可以放在关联后的结果集上进行，我们如何选择呢？group by无法使用索引，只能使用临时表，所以我们应该让需要被group by的数据尽量的少，而tb_article和tb_cmt是左关联，所以应该将group by操作放在tb_cmt子查询内部进行。除此之外，group by 优化还有一个小技巧，mysql在执行group by的时候，默认会进行排序，在当前业务中，笔者并不需要进行排序，于是笔者在group by 末尾追加order by null ，最终优化的sql结果为

SELECT
	tb_article.`title`,
	tb_user.`name`,
	`total`
from tb_article
	LEFT JOIN (
		    SELECT article_id ,count( 1 ) AS `total` FROM  tb_cmt
		    WHERE tb_cmt.upvote > 100
		    AND tb_cmt.len in (10 ,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29, 30 )
				GROUP BY article_id
				ORDER BY null
		) t
   on t.article_id=tb_article.id
   INNER JOIN tb_user ON tb_user.id = tb_article.userid
   AND tb_article.create_time BETWEEN  '2019-12-01 00:00:00'  AND '2019-12-31 23:59:59'
   AND tb_article.type IN(
   		        '1213331',
                '1374609',
                '1389750',
                '1204526',
                '1382565',
                '1239054',
                '1321189',
                '1292666'
   	)

整个查询耗时1.3秒，和原查询耗时60秒相比，已经有了近60倍性能提升。我们再看一下Explain分析