目錄

• 前言
• 證實
• 參考資料：

有一張財務流水表，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16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式調整SQL后，耗時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（泰山版）》第五章-MySQL數(shù)據(jù)庫、（二）索引規(guī)約、第7條：
【推薦】利用延遲關聯(lián)或者子查詢優(yōu)化超多分頁場景。
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offset特別大的時候，效率就非常的底下，要么控制返回的總頁數(shù)，要么對超過特定閾值的頁數(shù)進行SQL改寫。
正例： 先快速定位需要獲取的id段，然后再關聯(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SQLSELECT  各種字段FROM `table_name`WHERE 各種條件LIMIT 0,10;

-- 優(yōu)化后SQLSELECT  各種字段FROM `table_name` main_taleRIGHT 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)

表結構：

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limit offset rows中的offset很大時，會出現(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)

為了達到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：

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)

時間相差很明顯。

為什么會出現(xiàn)上面的結果？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)點數(shù)據(jù)。
根據(jù)葉子節(jié)點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，查詢300005次聚簇索引的數(shù)據(jù)，最后再將結果過濾掉前300000條，取出最后5條。MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數(shù)據(jù)上，而有300000次隨機I/O查詢到的數(shù)據(jù)是不會出現(xiàn)在結果集當中的。

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

其實我也想問這個問題。

證實

下面我們實際操作一下來證實上述的推論：

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

我只能通過間接的方式來證實：

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。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數(shù)據(jù)頁的數(shù)量。預測結果是運行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)量遠遠少于select * from test where val=4 limit 300000,5;對應的數(shù)量，因為前一個sql只訪問5次數(shù)據(jù)頁，而后一個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buffer pool中關于test表有4098個數(shù)據(jù)頁，208個索引頁。

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sql加載了4098個數(shù)據(jù)頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數(shù)據(jù)頁到buffer pool。符合我們的預測。也證實了為什么第一個sql會慢：讀取大量的無用數(shù)據(jù)行（300000），最后卻拋棄掉。
而且這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數(shù)據(jù)頁到buffer pool，會造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空間。 遇到的問題

為了在每次重啟時確保清空buffer pool，我們需要關閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制數(shù)據(jù)庫關閉時dump出buffer pool中的數(shù)據(jù)和在數(shù)據(jù)庫開啟時載入在磁盤上備份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SQL查詢優(yōu)化內容請搜索以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持！