大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
本篇内容介绍了“如何理解MySQL limit导致的执行计划差异”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
创新互联专注于企业成都全网营销推广、网站重做改版、鄄城网站定制设计、自适应品牌网站建设、H5高端网站建设、商城系统网站开发、集团公司官网建设、外贸网站建设、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务,价格优惠性价比高,为鄄城等各大城市提供网站开发制作服务。
今天收到一个业务的报警,提示慢日志比较频繁,登上环境查看,发现SQL是一条看起来很简单的语句,环境在MySQL 5.7.16版本下,慢日志里面执行时间显示是近1分钟,我在从库上面执行了一下,发现优化空间确实很大:
select OrgId from `testcomm`.apply_join_org where IfDel=1 and ApplyStatus=1 and UserId = 12345678 ORDER BY CreateTime desc LIMIT 1; Empty set (48.71 sec)
执行计划如下:
explain select OrgId -> from `testcomm`.apply_join_org -> where IfDel=1 and ApplyStatus=1 and UserId = 12345678 ORDER BY CreateTime desc LIMIT 1\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: apply_join_org partitions: NULL type: index possible_keys: IndexRTUser key: IndexCreateTime key_len: 5 ref: NULL rows: 4332 filtered: 0.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
到了这个时候,不上表结构有些草率了,结构有所删减。
CREATE TABLE `apply_join_org` ( `ApplyJoinId` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `RTId` int(11) DEFAULT NULL, `UserId` int(11) NOT NULL, `OrgId` int(11) NOT NULL, `ApplyMsg` varchar(100) DEFAULT NULL, `CreateTime` datetime NOT NULL, `ReplyMemId` int(11) DEFAULT '0', `ReplyTime` datetime NOT NULL, `ApplyStatus` tinyint(4) DEFAULT '1' COMMENT '0拒绝1申请2同意', `IfDel` tinyint(4) DEFAULT '1', `UpdateTime` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `RP` int(11) DEFAULT '0' COMMENT 'RP值', `sex` tinyint(1) DEFAULT NULL, `IfLeaguer` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`ApplyJoinId`), KEY `IndexOrgIdStatus` (`OrgId`,`ApplyStatus`,`IfDel`), KEY `IndexRTUser` (`UserId`), KEY `IndexCreateTime` (`CreateTime`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=22495957 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec)
此外涉及的这张表的数据量有2000万左右,从目前的执行效率来看,无疑于走了一个全表扫描。
其实这个问题到了这个还是比较好理解的。从语句的表现,结合表结构,我们可以感觉到: 整个SQL的执行过程中,原本是基于字段UserId,没想到却因为order by中的CreateTime,导致索引选择错误,执行代价差异很大。
所以到了这里,我们如何来定性这个问题:
1)是因为order by导致的吗?
2)是因为时间字段的排序导致的吗?
3)是因为limit操作导致的吗?
4)是因为userid本身的数据过滤效果差导致的吗?
对于这些疑问,我们可以很快通过几条对比SQL就能够快速验证。
通过如下的SQL可以看到order by不是最主要的原因
select OrgId -> from `testcomm`.apply_join_org -> where IfDel=1 and ApplyStatus=1 and UserId = 12345678 ORDER BY CreateTime ; Empty set (0.01 sec
order by排序也不是最主要的原因
select OrgId -> from `testcomm`.apply_join_org -> where IfDel=1 and ApplyStatus=1 and UserId = 12345678 ORDER BY CreateTime desc ; Empty set (0.01 sec)
order by排序+limit 10也不是最主要的原因
select OrgId from `testcomm`.apply_join_org where IfDel=1 and ApplyStatus=1 and UserId = 12345678 ORDER BY CreateTime desc LIMIT 10; Empty set (0.01 sec)
order by 排序+limit 2也不是最主要的原因
select OrgId -> from `testcomm`.apply_join_org -> where IfDel=1 and ApplyStatus=1 and UserId = 12345678 ORDER BY CreateTime desc LIMIT 2; Empty set (0.01 sec)
而经过这些对比,主要加入了limit 1,索引选择情况就会发生变化。我们抓取一条limit 2的执行计划来看看。可以明显看到type为ref,此外ref部分差异很大(const)。
>explain select OrgId from `testcomm`.apply_join_org where IfDel=1 and ApplyStatus=1 and UserId = 12345678 ORDER BY CreateTime desc LIMIT 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: apply_join_org partitions: NULL type: ref possible_keys: IndexRTUser key: IndexRTUser key_len: 4 ref: const rows: 4854 filtered: 1.00 Extra: Using index condition; Using where; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
如果想得到更进一步的信息,可以使用如下的方式:
SET optimizer_trace="enabled=on" SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE\G
查看
reconsidering_access_paths_for_index_ordering部分的信息会是关键所在。
"index_provides_order": true,
"order_direction": "desc",
而对于这个问题的分析,主要还是在于对于cost的评估方式,显然在目前的测试中,增加了额外的order by排序操作,导致了代价会略微高一些,而在优化器中在评估中,显然这部分是缺失了一些信息导致判断失误。
有如下几种方式可以修复:
1)补充完整的复合索引,userid和CreateTime能够做到互补,该方案已经在同构环境中做了完整的模拟测试,能够达到预期
alter table `testcomm`.apply_join_org drop key IndexRTUser; alter table `testcomm`.apply_join_org add key `IndexRTUser2`(UserId,CreateTime);
2)使用force index的hint方式来强制索引,当然对于业务具有一定的侵入性
3)调整SQL逻辑模式,确实是否可以使用其他的方式来代替这种limit 1的使用模式。
而从长计议,其实整个评估中的优化器还是比较薄弱的,对于索引选择中的判断依据,如果有了直方图等辅助信息,整个过程会更加如虎添翼,这块的内容,准备在8.0中进行一些模拟测试,稍后奉上测试结果。
“如何理解MySQL limit导致的执行计划差异”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!