慢SQL治理的經(jīng)典案例分享
菜鳥供應(yīng)鏈金融慢sql治理已經(jīng)有一段時間,自己負責的應(yīng)用持續(xù)很長時間沒有慢sql告警,現(xiàn)階段在推進組內(nèi)其他成員治理應(yīng)用慢sql。這里把治理過程中的一些實踐拿出來分享下。
一、全表掃描
1. 案例
SELECT count(*) AS tmp_count FROM (
SELECT * FROM `XXX_rules` WHERE 1 = 1 ORDER BY gmt_create DESC ) a
2. 溯源
在分頁查詢治理的文章里已經(jīng)介紹過我們系統(tǒng)舊的分頁查詢邏輯,上面的查詢sql明顯就是分頁查詢獲取總記錄數(shù),通過XXX_rules表的分頁查詢接口溯源,找到發(fā)起調(diào)用的頁面是我們小二后臺的一個操作商家準入的頁面,頁面打開后直接調(diào)用分頁查詢接口,除了分頁參數(shù),不傳入其他任何查詢參數(shù),導致掃描全表。
3. 分析
靈魂拷問:為什么要掃描全表?全表數(shù)據(jù)展示到頁面,花里胡哨的數(shù)據(jù)有用嗎?
調(diào)研:和經(jīng)常使用這個頁面的運營聊后了解到,打開頁面查詢出的全表數(shù)據(jù)對運營是沒有用的,他們根本不看這些數(shù)據(jù)。運營的操作習慣是拿到商家id,在頁面查詢框中輸入商家id,查到商家數(shù)據(jù)后進行操作。
4. 解決方案
由此優(yōu)化方案就很明朗了:打開頁面時不直接查詢?nèi)繑?shù)據(jù),等運營輸入商家id后,將商家id作為參數(shù)進行查詢。XXX_rules表中,商家id這一常用查詢條件設(shè)置為索引,再結(jié)合分頁查詢優(yōu)化,全表掃描慢sql得以解決。
優(yōu)化后的小二后臺頁面如下:
打開頁面時未查詢?nèi)魏螖?shù)據(jù),查詢條件商家賬戶為必填項。
優(yōu)化后的sql為:
SELECT count(*) AS tmp_count FROM (
SELECT * FROM `xxx_rules` WHERE 1 = 1 AND `rule_value` = '2928597xxx' ) a
執(zhí)行EXPLAIN得到結(jié)果如下:
可以看到命中了索引,掃描行數(shù)為3,查詢速度明顯提高。
5. 思考
掃描全表治理簡單來說就是加入查詢條件,命中索引,去除全表掃描查詢,雖然有些粗暴,但并不是沒有道理。實際業(yè)務(wù)場景中,很少有要掃描全表獲取全部數(shù)據(jù)的情況,限制調(diào)用上游必須傳入查詢條件,且該查詢條件能命中索引,能很大程度上避免慢sql。
另外,再引申下,XXX_rules初始的用意是準入表,記錄金融貨主維度的準入情況,最多也就幾千條數(shù)據(jù),但是很多同事將這張表理解為規(guī)則表,寫入很多業(yè)務(wù)相關(guān)規(guī)則,導致這個表膨脹到一百多萬條數(shù)據(jù),表不clean了。這就涉及到數(shù)據(jù)表的設(shè)計使用,明確表的使用規(guī)范,不亂寫入數(shù)據(jù),能給后期維護帶來很大的便利。
二、索引混亂
1. 示例
2. 分析
除了時間、操作人字段,XXX_rules表就rule_name、rule_value、status、product_code四個字段,表的索引對這四個字段做各種排列組合。存在如下問題:
- rule_name離散度不高,放在索引首位不合適;
- 前三個索引重合度很高;
顯然是對索引的命中規(guī)則不夠了解。XXX_rules表很多業(yè)務(wù)有定時任務(wù)對其寫入刪除,索引多、混亂,對性能有很大的影響。
高性能的索引有哪些,再來回顧下:
- 獨立的列:索引列不能是表達式的一部分;
- 選擇區(qū)分度高的列作為索引;
- 選擇合適的索引列順序:將選擇性高的索引列放在最前列;
- 覆蓋索引:查詢的列均在索引中,不需要回查聚簇索引;
- 使用索引掃描來做排序;
- 在遵守最左前綴的原則下,盡量擴展索引,而不是創(chuàng)建索引。
但凡記得第3和6規(guī)則,也不至于把索引建成這樣。
3. 治理
對索引進行整合如下:
系統(tǒng)中有很多任務(wù)拉取整個產(chǎn)品下的準入記錄,然后進行處理,所以將區(qū)分度較高的product_code放在索引首位,然后添加rule_name、status字段到索引里,進一步過濾數(shù)據(jù),減少掃描行數(shù),避免慢sql。針對常用的rule_value查詢條件,可以命中UK,因此不用單獨建立索引。
三、非必要排序
1. 問題描述
很多業(yè)務(wù)邏輯中,需要拉取滿足某個條件的記錄列表,查詢的sql語句帶有order by,記錄比較多的情況,排序代價往往很大,但是查詢出來的記錄是否有序?qū)I(yè)務(wù)邏輯沒有影響,比如分頁治理里討論的count語句,只需要統(tǒng)計條數(shù),order by對條數(shù)沒有影響,再比如查出記錄列表后,不依賴記錄的順序遍歷列表處理數(shù)據(jù),這時候order by多此一舉。
2. 解決方案
查詢sql無limit語句,且業(yè)務(wù)處理邏輯不依賴于order by后列表記錄的順序,則去除查詢sql中的order by語句。
四、粗粒度查詢
1. 問題描述
業(yè)務(wù)中有很多定時任務(wù),掃描某個表中某個產(chǎn)品下所有數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行處理,比如:
SELECT * FROM XXX_rules
WHERE rule_name = 'apf_distributors'
AND status = '00'
AND product_code = 'ADVANCE'
三個查詢條件都是區(qū)分度不高的列,查出的數(shù)據(jù)有27W條,加索引意義也不大。
2. 分析
實際業(yè)務(wù)量沒那么大,頂多幾千條數(shù)據(jù),表里的數(shù)據(jù)是從上游同步過來的,最好的辦法是讓上游精簡數(shù)據(jù),但是由于業(yè)務(wù)太久遠,找上游的人維護難度太大,因此只能想其他的辦法。
這個定時任務(wù)目的是拉出XXX_rules表的某些產(chǎn)品下的數(shù)據(jù),和另一張表數(shù)據(jù)對比,更新有差異的數(shù)據(jù)。每天凌晨處理,對時效性沒有很高的要求,因此,能不能轉(zhuǎn)移任務(wù)處理的地方,不在本應(yīng)用機器上實時處理那么多條數(shù)據(jù)?
3. 解決方案
數(shù)據(jù)是離線任務(wù)odps同步過來的,首先想到的就是dataWork數(shù)據(jù)處理平臺。
建立數(shù)據(jù)對比任務(wù),將定時任務(wù)做的數(shù)據(jù)對比邏輯放到dataWork上用sql實現(xiàn),每天差異數(shù)據(jù)最多幾百條,且結(jié)果集含有區(qū)分度很高的列,將差異數(shù)據(jù)寫入odps表,再將數(shù)據(jù)回流到idb。
新建定時任務(wù),通過回流回來的差異數(shù)據(jù)中區(qū)分度高的列作為查詢條件查詢XXX_rules,更新XXX_rules,解決了慢sql問題。
這個方法的前提是對數(shù)據(jù)實效性要求不高,且離線產(chǎn)出的結(jié)果集很小。
五、OR導致索引失效
1. 案例
SELECT count(*)
FROM XXX_level_report
WHERE 1 = 1
AND EXISTS (
SELECT 1
FROM XXX_white_list t
WHERE (t.biz_id = customer_id
OR customer_id LIKE CONCAT(t.biz_id, '@%'))
AND t.status = 1
AND (t.start_time <= CURRENT_TIME
OR t.start_time IS NULL)
AND (t.end_time >= CURRENT_TIME
OR t.end_time IS NULL)
AND t.biz_type = 'GOODS_CONTROL_BLACKLIST'
)
2. 分析
explain上述查詢語句,得到結(jié)果如下:
XXX_white_list表有將biz_id作為索引,這里查詢XXX_white_list表有傳入biz_id作為查詢條件,為啥explain結(jié)果里type為ALL,即掃描全表?索引失效了?索引失效有哪些情況?
索引失效場景:
- OR查詢左右有未命中索引的;
- 復合索引不滿足最左匹配原則;
- Like以%開頭;
- 需要類型轉(zhuǎn)換;
- where中索引列有運算;
- where中索引列使用了函數(shù);
- 如果mysql覺得全表掃描更快時(數(shù)據(jù)少時)
上述查詢語句第8行,customer_id為XXX_level_report表字段,未命中XXX_white_list表索引,導致索引失效。
3. 解決方案
這個語句用condition、枚舉、join花里胡哨的代碼拼接起來的,改起來好麻煩,而且看起來“OR customer_id LIKE CONCAT(t.biz_id, '@%')”這句不能直接刪掉。最后重構(gòu)了該部分的查詢語句,去除or查詢,解決了慢sql。