zoukankan      html  css  js  c++  java
  • MySQL order by的一个优化思路

      最近遇到一条SQL线上执行超过5s,这显然无法忍受了,必须要优化了。

      首先看眼库表结构和SQL语句。

    CREATE TABLE `xxxxx` (
      `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `owner` bigint(20) NOT NULL,
      `publicStatus` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
      `title` varchar(512) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL DEFAULT '',
      `type` int(11) NOT NULL,
      `deviceType` int(11) NOT NULL,
      `deviceName` varchar(128) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,
      `createTime` bigint(20) NOT NULL,
      `startTime` bigint(20) NOT NULL,
      `finishTime` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
      `height` int(11) DEFAULT '0',
      `width` int(11) DEFAULT '0',
      `length` bigint(20) DEFAULT '0',
      `status` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
      `uploadServer` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
      `orgfileName` varchar(255) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,
      `img` varchar(255) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,
      `delStatus` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
      `location` varchar(128) COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL DEFAULT '',
      `locationText` varchar(256) COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL DEFAULT '',
      `lastModifyTime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
      `extUrl` varchar(1024) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,
      `oem` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL,
      `lat` float(10,6) NOT NULL DEFAULT '-1000.000000',
      `lng` float(10,6) NOT NULL DEFAULT '-1000.000000',
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `index_owner` (`owner`),
      KEY `Index_public` (`publicStatus`),
      KEY `Index_status` (`status`),
      KEY `index_finishTime` (`finishTime`),
      KEY `idx_channel_oem` (`oem`),
      KEY `idx_dev_type` (`deviceType`),
      KEY `idx_delStatus` (`delStatus`),
      KEY `idx_loc_locText` (`location`,`locationText`(255)),
      KEY `idx_lat_lng` (`lat`,`lng`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=583029 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci

      显然这个表结构直观看上去就不是很优化的样子,先不去关心,在看眼SQL。

    select * from `AAA` c left join `BBB` o on c.id = o.channelid where c.publicStatus = 2 and c.status= 30 and c.delStatus = 0 order by c.finishTime desc limit 100;

      虽然有一个left join,但是仔细看where条件就可以知道其实问题并不大,只是一个简单的链接,因为所有查询条件都属于AAA表。

      那么接下来就是需要看眼这个SQL的explain和profiling了。为了简单一些,我们将left join去掉。

    explain结果如下:
    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: c
             type: index_merge
    possible_keys: Index_public,Index_status,idx_delStatus
              key: Index_public,Index_status,idx_delStatus
          key_len: 4,4,4
              ref: NULL
             rows: 72362
            Extra: Using intersect(Index_public,Index_status,idx_delStatus); Using where; Using filesort
    1 row in set (0.00 sec)
    show profiling结果如下:
    +----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    | Query_ID | Duration   | Query                                                                                                                        |
    +----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    |        1 | 4.10154300 | select * from `channel` c where c.publicStatus = 2 and c.status= 30 and c.delStatus = 0 order by c.finishTime desc limit 100 |
    +----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    
    +--------------------------------+----------+
    | Status                         | Duration |
    +--------------------------------+----------+
    | starting                       | 0.000026 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000003 |
    | checking query cache for query | 0.000048 |
    | checking permissions           | 0.000005 |
    | Opening tables                 | 0.000021 |
    | System lock                    | 0.000009 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000022 |
    | init                           | 0.000038 |
    | optimizing                     | 0.000003 |
    | statistics                     | 0.000167 |
    | preparing                      | 0.000072 |
    | executing                      | 0.000004 |
    | Sorting result                 | 4.096042 |
    | Sending data                   | 0.000715 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000000 |
    | Sending data                   | 0.004289 |
    | end                            | 0.000007 |
    | query end                      | 0.000005 |
    | closing tables                 | 0.000008 |
    | freeing items                  | 0.000009 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000002 |
    | freeing items                  | 0.000009 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000002 |
    | freeing items                  | 0.000002 |
    | storing result in query cache  | 0.000003 |
    | logging slow query             | 0.000002 |
    | logging slow query             | 0.000026 |
    | cleaning up                    | 0.000004 |
    +--------------------------------+----------+

      从上面可以很明显的看出来,sort占了最长的时间,那么这条SQL重点就是要解决sort问题。

      解决sort问题就是解决order by问题,直观的看这条sql,第一反应就是需要添加一个4个字段的联合索引idx(publicstatus,status,delstatu,finishtime),通过试验结果可以接受,但是扫描行数依然不少,达到1w行以上。

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: c
             type: ref
    possible_keys: idx_test
              key: idx_test
          key_len: 12
              ref: const,const,const
             rows: 13038
            Extra: Using where
    1 row in set (0.00 sec)

      那么有没有其他的优化思路呢? 我们看眼第一次的explain的结果,其中比较明显的是index merge和useing intersect,这个代表什么呢?

      查询MySQL的官方文档,可以得知,这是查询解析器进行index merge的交叉算法优化。索引合并交叉算法同时对所有使用的索引进行扫描,并产生一个符合条件的行的交集。这个交集一般都比较大,而真正进行排序的字段的索引并没有使用到,所以需要单独进行排序,而一旦结果集过大,就会在磁盘上生成临时文件进行排序,就出现了useing filesort的情况了。

      以上可以参考:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/index-merge-optimization.html

      同时,扩展阅读一下,如果对于这种情况不打算使用index merge,可以在服务器上进行如下配置

    set optimizer_switch=‘index_merge_intersection=off

      就可以将index merge的交叉优化算法关闭了。

      BTW:MySQL 5.6的 Index Codiction Pushdown对这个的优化会更好一些,有兴趣的同学可以自行去看。

      

      回到我们的主题,那么这个order by还有什么其他优化思路呢? 那么既然排序是最大的消耗,那么我们强制使用排序字段的索引会产生什么效果呢?

    explain select * from `channel` c FORCE INDEX(index_finishtime) where c.publicStatus = 2 and c.status= 30 and c.delStatus = 0 order by c.finishTime desc limit 100G;
    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: c
             type: index
    possible_keys: NULL
              key: index_finishTime
          key_len: 8
              ref: NULL
             rows: 100
            Extra: Using where
    
    +----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    | Query_ID | Duration   | Query                                                                                                                                                      |
    +----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    |        1 | 0.00427200 | select * from `channel` c FORCE INDEX(index_finishtime) where c.publicStatus = 2 and c.status= 30 and c.delStatus = 0 order by c.finishTime desc limit 100 |
    +----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    
    +--------------------------------+----------+
    | Status                         | Duration |
    +--------------------------------+----------+
    | starting                       | 0.000021 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000005 |
    | checking query cache for query | 0.000063 |
    | checking permissions           | 0.000007 |
    | Opening tables                 | 0.000018 |
    | System lock                    | 0.000010 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000026 |
    | init                           | 0.000043 |
    | optimizing                     | 0.000015 |
    | statistics                     | 0.000013 |
    | preparing                      | 0.000020 |
    | executing                      | 0.000003 |
    | Sorting result                 | 0.000005 |
    | Sending data                   | 0.001091 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000004 |
    | Sending data                   | 0.000805 |
    | end                            | 0.000007 |
    | query end                      | 0.000006 |
    | closing tables                 | 0.000009 |
    | freeing items                  | 0.000012 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000002 |
    | freeing items                  | 0.002067 |
    | Waiting for query cache lock   | 0.000006 |
    | freeing items                  | 0.000003 |
    | storing result in query cache  | 0.000005 |
    | logging slow query             | 0.000002 |
    | cleaning up                    | 0.000004 |
    +--------------------------------+----------+

      可以看到排序依然有,但是耗时已经下降到非常低了,扫描行数变为100行,总执行时间变为0.004秒,是原来4.101秒的0.09%,效率提高了近1000倍。

      结论:

      这次调整给我们提供了一个对order by的优化思路,不要相信mysql的查询解析器,我们可以只针对排序字段建立索引,而不用去管前面的where条件,有时候会收到意想不到的效果。

      还可以看@reples的同样的一片blog:

    http://blog.csdn.net/zbszhangbosen/article/details/11490479 

  • 相关阅读:
    使用CSS画三角形
    Hello World!
    python学习四(处理数据)
    python学习三(数据保存到文件)
    python学习二(文件与异常)
    python学习一(Python中的列表)
    Hadoop 解除 “Name node is in safe mode”(转)
    Java NIO开发需要注意的陷阱(转)
    Java NIO基本使用介绍
    如何设计企业移动应用 by宋凯
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/billyxp/p/3433629.html
Copyright © 2011-2022 走看看