深度優(yōu)化！MySQL百億級大表性能提升攻略
作者：路條編程
當表的大小過大時，除了關(guān)注訪問該表的響應(yīng)時間外，還應(yīng)考慮表的維護成本（如 DDL 操作的耗時和歷史數(shù)據(jù)的刪除時間）。對大表執(zhí)行 DDL 操作時，應(yīng)根據(jù)表的實際情況（如表的并發(fā)量、是否有外鍵）選擇合適的 DDL 變更方式。
最近，我在工作中遇到一個數(shù)據(jù)庫配置問題，涉及一個主從結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫實例。具體來說，每天凌晨，數(shù)據(jù)庫會觸發(fā)SLA（服務(wù)等級協(xié)議）告警。
該告警表明主從同步延遲嚴重。如果此時嘗試從主庫切換到從庫，切換時間將會很長。
系統(tǒng)需要額外的時間來追趕并同步延遲的數(shù)據(jù)，以確保主從數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)一致性。
進一步分析發(fā)現(xiàn)，這個問題的主要原因是數(shù)據(jù)庫實例中大量的慢查詢。
這些慢查詢是指執(zhí)行時間超過1秒的SQL查詢。
我們發(fā)現(xiàn)，每天晚上應(yīng)用程序執(zhí)行的一個特定任務(wù)——刪除一個月前的舊數(shù)據(jù)，是這些慢查詢的主要來源。
分析
利用pt-query-digest工具分析最近一周的mysql-slow.log。
pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less結(jié)果第二部分
在一周內(nèi)，記錄的慢查詢總執(zhí)行時間為25,403秒，最長的慢SQL執(zhí)行時間為266秒，平均每個慢SQL執(zhí)行時間為5秒，平均掃描了1,766萬行數(shù)據(jù)。
結(jié)果第二部分
對select arrival_record操作的慢查詢次數(shù)超過40,000次，平均響應(yīng)時間為4秒。而delete arrival_record記錄了6次，平均響應(yīng)時間為258秒。
select xxx_record語句
select arrival_record的慢查詢語句如下所示，where條件中的參數(shù)字段相同，但參數(shù)值不同：*select count(\*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2024-03-25 14:00:00' and '2024-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G*
select arrival_record語句在MySQL中最多掃描了5600萬行，平均掃描了172萬行，推斷出大量的掃描行數(shù)導致了較長的執(zhí)行時間。
查看執(zhí)行計劃
explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2024-03-25 14:00:00' and '2024-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: IXFK_arrival_record
key: IXFK_arrival_record
key_len: 8
ref: const
rows: 32261320
filtered: 3.70
Extra: Using index condition; Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)盡管使用了索引IXFK_arrival_record，但預(yù)計掃描行數(shù)非常多，超過3000萬行。
show index from arrival_record;
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| arrival_record | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 107990720 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 1 | product_id | A | 1344 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 2 | station_no | A | 22161 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 3 | sequence | A | 77233384 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 4 | receive_time | A | 65854652 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 5 | arrival_time | A | 73861904 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
show create table arrival_record;
..........
arrival_spend_ms bigint(20) DEFAULT NULL,
total_spend_ms bigint(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY IXFK_arrival_record (product_id,station_no,sequence,receive_time,arrival_time) USING BTREE,
CONSTRAINT FK_arrival_record_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=614538979 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin |- 該表包含超過1億條記錄，只有一個復合索引。product_id字段的基數(shù)很低，選擇性較差。
- where條件where product_id=26 and receive_time between '2024-03-25 14:00:00' and '2024-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0未包含station_no字段，因此未充分利用復合索引IXFK_arrival_record的字段product_id、station_no、sequence、receive_time。
- 根據(jù)最左前綴原則，select arrival_record僅使用了復合索引IXFK_arrival_record的第一個字段product_id，選擇性較差，導致掃描行數(shù)較多，執(zhí)行時間較長。
- receive_time字段具有高基數(shù)和良好的選擇性，創(chuàng)建該字段的單獨索引會帶來優(yōu)化效果，從而使select arrival_record SQL能夠利用此索引。
現(xiàn)在我們已經(jīng)知道select arrival_record where語句中的字段包括product_id、receive_time和receive_spend_ms，那么是否有其他字段用于過濾對該表的訪問呢？
強大的工具tcpdump登場
使用tcpdump捕獲一段時間內(nèi)針對該表select語句的報文。
tcpdump -i bond0 -s 0 -l -w - dst port 3316 | strings | grep select | egrep -i 'arrival_record' >/tmp/select_arri.log捕獲select語句中from后的where條件。
IFS_OLD=$IFS
IFS=$'\n'
for i in `cat /tmp/select_arri.log`; do echo ${i#*'from'}; done | less
IFS=$IFS_OLD
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=17 and arrivalrec0_.station_no='56742'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S7100'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4631'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S9466'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4205'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4105'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4506'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4617'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356'表的 where 條件包含 product_id、station_no 和 sequence 字段，這些字段可以利用復合索引 IXFK_arrival_record 的前三個字段。
總結(jié)來說，優(yōu)化方法是刪除復合索引 IXFK_arrival_record，創(chuàng)建新的復合索引 idx_sequence_station_no_product_id，并單獨建立索引 indx_receive_time。
刪除 xxx_record 語句
刪除操作平均掃描1.1億行，平均執(zhí)行時間為262秒。
下面是刪除語句，其中每個慢查詢?nèi)罩居涗浟瞬煌膮?shù)值：
delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2024-02-23', '%Y-%m-%d')\G執(zhí)行計劃：
explain select * from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2024-02-23', '%Y-%m-%d')\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 109,501,508
filtered: 33.33
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)這個刪除語句沒有使用索引（沒有可用的合適索引），導致全表掃描，執(zhí)行時間過長。
優(yōu)化方法是創(chuàng)建單獨的索引 indx_receive_time(receive_time)。
測試
將 arrival_record 表復制到測試實例上，以執(zhí)行刪除和重新索引操作，對XX 實例的 arrival_record 表信息進行測試。
du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record*
12K /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.frm
48G /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.ibd
select count() from cq_new_cimiss.arrival_record;
+-----------+
| count() |
+-----------+
| 112294946 |
+-----------+
超過1億條記錄。
SELECT
table_name,
CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbdata_size,
CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbindex_size,
CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2),'G') AS table_size(G),
AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time
FROM
information_schema.tables
WHERE table_schema = 'cq_new_cimiss' and table_name='arrival_record';
+----------------+-------------+--------------+--------------+----------------+------------+---------------------+
| table_name | dbdata_size | dbindex_size | table_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time |
+----------------+-------------+--------------+--------------+----------------+------------+---------------------+
| arrival_record | 18,268.02M | 13,868.05M | 31.38G | 175 | 109155053 | 2024-03-26 12:40:17 |
+----------------+-------------+--------------+--------------+----------------+------------+---------------------+磁盤使用空間為48G，而MySQL中的表大小為31G，表明大約17G的碎片，主要是由于刪除操作后未回收空間。
備份并恢復表到新實例，刪除原始復合索引，并添加新索引進行測試。
mydumper并行壓縮備份：
user=root
passwd=xxxx
socket=/datas/mysql/data/3316/mysqld.sock
db=cq_new_cimiss
table_name=arrival_record
backupdir=/datas/dump_$table_name
mkdir -p $backupdir
nohup echo `date +%T` && mydumper -u $user -p $passwd -S $socket -B $db -c -T $table_name -o $backupdir -t 32 -r 2000000 && echo `date +%T` &并行壓縮備份所用時間為52秒，使用空間為1.2G，而表實際占用48G磁盤空間，說明 mydumper 的壓縮比非常高！
開始備份：2024-03-26 12:46:04
......
結(jié)束備份：2024-03-26 12:46:56
du -sh /datas/dump_arrival_record/
1.2G /datas/dump_arrival_record/將備份數(shù)據(jù)復制到測試節(jié)點：
scp -rp /datas/dump_arrival_record root@10.230.124.19:/datas多線程數(shù)據(jù)導入：
time myloader -u root -S /datas/mysql/data/3308/mysqld.sock -P 3308 -p root -B test -d /datas/dump_arrival_record -t 32real 126m42.885s user 1m4.543s sys 0m4.267s
邏輯導入表后的磁盤空間使用：
du -h -d 1 /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.*
12K /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.frm
30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd
沒有碎片，與MySQL中的表大小一致。
cp -rp /datas/mysql/data/3308 /datas使用在線 DDL 和 pt-osc 工具刪除和重建索引。首先刪除外鍵，如果不這樣做，復合索引將無法刪除，因為外鍵列是復合索引的第一列。
nohup bash /tmp/ddl_index.sh &
2024-04-04-10:41:39 開始停止 mysqld_3308
2024-04-04-10:41:41 開始刪除數(shù)據(jù)目錄并復制數(shù)據(jù)備份
2024-04-04-10:46:53 啟動 mysqld_3308
2024-04-04-10:46:59 在線 ddl 開始
2024-04-04-11:20:34 在線 ddl 停止
2024-04-04-11:20:34 開始停止 mysqld_3308
2024-04-04-11:20:36 開始刪除數(shù)據(jù)目錄并復制數(shù)據(jù)備份
2024-04-04-11:22:48 啟動 mysqld_3308
2024-04-04-11:22:53 pt-osc 開始
2024-04-04-12:19:15 pt-osc 停止
在線 DDL 用時34分鐘，pt-osc 用時57分鐘，在線 DDL 用時約為 pt-osc 工具的一半。執(zhí)行 DDL 時可參考
使用建議：
實現(xiàn)
由于這是一個主從實例，應(yīng)用程序連接到 VIP。索引的刪除和重建使用在線 DDL 完成。在停止主從復制后，首先在從庫實例上執(zhí)行（不記錄 binlog），然后進行主從切換，接著在新切換的從庫實例上執(zhí)行（不記錄 binlog）。
function red_echo () {
local what="$*"
echo -e "$(date +%F-%T) ${what}"
}
function check_las_comm(){
if [ "$1" != "0" ];then
red_echo "$2"
echo "exit 1"
exit 1
fi
}
red_echo "停止從庫"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"stop slave"
check_las_comm "$?" "停止從庫失敗"
red_echo "在線 DDL 開始"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;select now() as ddl_start;ALTER TABLE $db_.\`${table_name}\` DROP FOREIGN KEY FK_arrival_record_product,drop index IXFK_arrival_record,add index idx_product_id_sequence_station_no(product_id,sequence,station_no),add index idx_receive_time(receive_time);select now() as ddl_stop" >>${log_file} 2>& 1
red_echo "在線 DDL 停止"
red_echo "添加外鍵"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;ALTER TABLE $db_.${table_name} ADD CONSTRAINT _FK_${table_name}_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES cq_new_cimiss.product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION;" >>${log_file} 2>& 1
check_las_comm "$?" "添加外鍵出錯"
red_echo "添加外鍵結(jié)束"
red_echo "啟動從庫"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"start slave"
check_las_comm "$?" "啟動從庫失敗"執(zhí)行時間
2024-04-08-11:17:36 停止從庫 mysql：[警告] 使用命令行界面輸入密碼可能不安全。ddl_start 2024-04-08 11:17:36 ddl_stop 2024-04-08 11:45:13 2024-04-08-11:45:13 在線 DDL 停止 2024-04-08 11:45:13 添加外鍵 mysql：[警告] 使用命令行界面輸入密碼可能不安全。2024-04-08-12:33:48 添加外鍵結(jié)束 2024-04-08 12:33:48 啟動從庫
重新檢查刪除和查詢語句的執(zhí)行計劃
explain select count(*) from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2024-03-10', '%Y-%m-%d')\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: range
possible_keys: idx_receive_time
key: idx_receive_time
key_len: 6
ref: NULL
rows: 7540948
filtered: 100.00
Extra: Using where; Using index
explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2024-03-25 14:00:00' and '2024-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: range
possible_keys: idx_product_id_sequence_station_no,idx_receive_time
key: idx_receive_time
key_len: 6
ref: NULL
rows: 291448
filtered: 16.66
Extra: Using index condition; Using where都使用了 idx_receive_time 索引，大大減少了掃描的行數(shù)。
索引優(yōu)化后的情況
刪除操作仍然花費了 77 秒。
delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2024-03-10', '%Y-%m-%d')\G;刪除語句使用了 receive_time 的索引，刪除了超過 300 萬條記錄，耗時 77 秒。
優(yōu)化刪除大表為小批量刪除
應(yīng)用端已經(jīng)優(yōu)化為每 10 分鐘刪除一次數(shù)據(jù)（每次執(zhí)行時間約 1 秒），并且沒有發(fā)生 SLA（主從延遲警報）現(xiàn)象。
另一種方法是根據(jù)主鍵順序一次刪除 2 萬條記錄。
# 獲取符合時間條件的最大主鍵 ID
# 根據(jù)主鍵順序小批量刪除數(shù)據(jù)
# 首先執(zhí)行以下語句
SELECT MAX(id) INTO @need_delete_max_id FROM `arrival_record` WHERE receive_time<'2024-03-01';
DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;
select ROW_COUNT(); # 返回 20000
# 執(zhí)行小批量刪除后會返回行數(shù) row_count()，即刪除的行數(shù)
# 程序會檢查返回的 row_count() 是否為 0，若不為 0，則執(zhí)行下面的循環(huán)；若為 0，則退出循環(huán)，刪除完成
DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;
select ROW_COUNT();
# 程序會休眠 0.5 秒總結(jié)
- 當表的大小過大時，除了關(guān)注訪問該表的響應(yīng)時間外，還應(yīng)考慮表的維護成本（如 DDL 操作的耗時和歷史數(shù)據(jù)的刪除時間）。
- 對大表執(zhí)行 DDL 操作時，應(yīng)根據(jù)表的實際情況（如表的并發(fā)量、是否有外鍵）選擇合適的 DDL 變更方式。
- 對大數(shù)據(jù)量表進行刪除操作時，使用小批量刪除的方法可以減少對主庫的壓力和主從延遲。
責任編輯：武曉燕
來源：
路條編程
