故障分析 | MySQL 派生表优化

故障分析 | MySQL 派生表优化作者:xuty 一、问题 SQL 原 SQL 如下: select name,count(name) from bm_id a left JOIN (select TaskName from up_…

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一、问题 SQL

原 SQL 如下:

select name,count(name) from bm_id a left JOIN
	(select TaskName from up_pro_accept_v3_bdc 
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_hsjs
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_hszjj
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_hzl
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_kjyw
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_kpzzzxwx
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_qdzc
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_rsj
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_sjba
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_spk
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_test
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_wygl
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_yms
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3_zjj
		union all select TaskName from up_pro_accept_v3w) t 
	on  a.zxi = t.TaskName  group by name

代码100分

这是一个统计类的 SQL,直接执行跑了好几个小时都没有结束,所以暂时不知道实际耗时,因为实在是太久了~

二、执行计划

老步骤,我们先看下执行计划,如下图:

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这里 SQL 执行主要分为 2 个步骤:

  1. 顺序扫描每个 up_pro_accept 开头的子表数据,最终组成 t 表(派生表)
    • 扫描 t 表(派生表) 相关的所有子表,可以看到这里每张子表走的都是 全表扫描,有些表较大,有 100 多 w,检索较慢。
  2. a 表(bm_id)t 表(派生表) 进行关联查询,得到最后的结果.
    • t 表(派生表) 作为 被驱动表 大约 164W 行 左右,与 a 表做关联查询时走的是 全表扫描(ALL)a 表(bm_id) 作为 驱动表 大约 1.3W 行 左右,也就是说,表关联需要全表扫描 t 表(派生表) 1.3W 次,而每次都需要扫描 164W 行 数据,显然 SQL 的绝大部分时间其实都花在这一步上。

那么其实 SQL 优化也分为了 2 步,首先是多张子表的全表扫描,是否可以用索引扫描替换,加快数据检索。

而后是主要的环节,这个派生表作为被驱动表时,是否可以走索引?如果不能走索引,有没有其他方式减少 SQL 开销?

三、派生表

既然这个 SQL 优化涉及到了派生表,那么我们先看下何谓派生表,派生表有什么特性?

Derived table(派生表) 实际上是一种特殊的 subquery(子查询),它位于 SQL 语句中 FROM 子句 里面,可以看做是一个单独的表。

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MySQL 5.7 之前的处理都是对 Derived table(派生表) 进行 Materialize(物化),生成一个 临时表 用于保存 Derived table(派生表) 的结果,然后利用 临时表 来协助完成其他父查询的操作,比如 JOIN 等操作。

MySQL 5.7 中对 Derived table(派生表) 做了一个新特性,该特性允许将符合条件的 Derived table(派生表) 中的子表与父查询的表合并进行直接 JOIN,类似于 Oracle 中的 子查询展开,由优化器参数 optimizer_switch="derived_merge=ON" 来控制,默认为 打开

但是 derived_merge 特性存在很多限制,当派生子查询存在以下操作时,该特性无法生效。DISTINCTGROUP BYUNION/UNION ALLHAVING关联子查询LIMIT/OFFSET 以及 聚合操作 等。

举个简单例子:

其中 a 表就是一个派生表

  1. 如果走 derived_merge 特性,那么可以走主键索引,速度非常快
  2. 如果关闭 derived_merge 特性,那么就会走全表扫描,速度非常慢
代码100分select * from (select * from up_pro_accept_v3_bdc) a 
where a.rowguid = "185c44aa-c23f-4e6f-bcd2-a38df16e2cc3"

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四、SQL 优化

简单介绍了下派生表,下面我们开始尝试优化这个 SQL,步骤分 2 步:

  1. 解决多张派生子表 union all 时全表扫描的问题。
  2. 解决派生表在关联过程中无法使用索引的问题。

我们先解决问题 1,这个问题比较简单。

因为所有派生子表的查询都是 select TaskName from up_pro_accept_v3_xxx 类似这样,且外部关联字段也是 taskname,所以我们只要在对应表上建立 taskname 的索引即可。

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建好索引后,我们再看下执行计划,所有的派生子表都走了 index 扫描,那么问题 1 基本解决了,但是由于 t 表(派生表) 在关联时还是走的全表扫描,并没有用到 derived_merge 特性,所以 SQL 还是非常非常慢(上万 s)。

接着我们来解决问题 2,这里主要解决派生表无法走索引的问题。

从之前介绍派生表的内容来看,想要派生表走索引,就需要用到 derived_merge 特性,将外部条件推入进子查询,但是这个特性的限制条件也很多,就比如我们这个 SQL,因为子查询里包括了 union all,那么该 SQL 是无法利用到 derived_merge 特性的,因此无法直接走索引过滤。

既然无法在原有 SQL 的基础上优化,那么我们只能考虑改写 SQL,通过 SQL 改写来达到优化的目的。

这里 SQL 其实是因为 驱动表 bm_id 最终是和派生表作表关联,导致无法利用索引,我们可以尝试将 驱动表 bm_id 也放到子查询中,只要前后语义是一致的,那么改写就没问题。这样就可以在子查询里就走完表关联,剩下的就是外部的分组排序,我们尝试下。

/* 改写后 SQL */
SELECT NAME
	,count(NAME)
FROM (
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_bdc bdc ON bm_id.zxi = bdc.TaskName
	UNION ALL 
	SELECT NAME FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_hsjs hsjs ON bm_id.zxi = hsjs.TaskName
	UNION ALL 
	SELECT NAME FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_hszjj hszjj ON bm_id.zxi = hszjj.TaskName
	UNION ALL 
	SELECT NAME FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_hzl hzl ON bm_id.zxi = hzl.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_kjyw kjyw ON bm_id.zxi = kjyw.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_kpzzzxwx kp ON bm_id.zxi = kp.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_qdzc qdzc ON bm_id.zxi = qdzc.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_rsj rsj ON bm_id.zxi = rsj.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_sjba sjba ON bm_id.zxi = sjba.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_spk spk ON bm_id.zxi = spk.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_test test ON bm_id.zxi = test.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_wygl wygl ON bm_id.zxi = wygl.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_yms yms ON bm_id.zxi = yms.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3_zjj zjj ON bm_id.zxi = zjj.TaskName
	UNION ALL
	SELECT NAME	FROM bm_id LEFT JOIN up_pro_accept_v3w v3w ON bm_id.zxi = v3w.TaskName
	) t
GROUP BY t.name

再来看下改写后的 SQL 执行计划,发现确实如我们预想的,在子查询中可以通过索引来进行表关联(被驱动表 type 为 ref),然后 union all 汇聚数据,形成派生表,最后扫描派生表进行分组排序。

这里分组排序时只需要 全表扫描一次派生表 就可以得到结果,效率比之前快太多了!

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改写后的 SQL 运行耗时为 13s 左右,速度快很多!

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五、测试验证

为了严谨性,我们需要验证改写后的 SQL 结果集是否与原始 SQL 一致,也就是证明下这样改写 SQL 是否会产生语义上的变化,如果为了优化 SQL,连结果集都不准了,那就没意义了~

这里因为原始 SQL 执行太久,没法直接得到结果集对比,那么我们只能通过手动创建临时表来记录子查询结果集,然后再与 bm_id 表 关联查询,由于我们可以在临时表上创建索引,就不会出现原始 SQL 那种全表扫描的问题啦。

具体操作如下:

  1. 创建临时表(带索引)
代码100分CREATE TABLE `tmp_up` (
  `taskname` varchar(500) DEFAULT NULL,
  KEY `idx_taskname` (`taskname`));
  1. 将子查询结果插入至临时表
insert into tmp_up 
select taskname from up_pro_accept_v3_bdc 
union all select taskname up_pro_accept_v3_hsjs
......
  1. 使用临时表代替子查询
select name,count(name) from bm_id a left JOIN
			(select TaskName from tmp_up )t 
	on  a.zxi = t.TaskName  group by name
  1. 对比下查询结果是否一致

惊讶的发现改写 SQL 的结果集会多出来很多?这里可以确认走临时表的结果集是肯定没问题的,那么问题肯定出在改写 SQL 上!

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回头再仔细想一下,结合小测试,发现这样改写 SQL 确实会改变语义,问题主要是出在 LEFT JOIN,原本 bm_id 只作了 一次表关联,而改写 SQL 后,要做 多次表关联,导致最后的结果集会多出来一部分因为 LEFT JOIN 而产生的重复数据。

如果是 INNER JOIN,其实就不会产生重复数据,我们也测试下,结果确实如所想,内联是没问题的~

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六、个人总结

这次 SQL 优化案例个人感觉是比较有难度的,很多点自己一开始也没有想到。就比如 SQL 改写,一开始以为是没有语义上的区别,直到做了测试才知道,所以啊,很多时候不能盲目自信啊。

针对这个 SQL 来说,想要直接通过改写 SQL 优化还是比较难的,当然这里说的是不改变语义的情况下,我暂时没有想到好的改写方式,也许是火候还不够。

解决方式总结有 2 个:

  1. 内联 替代 左联,然后使用上述的改写 SQL,优点是 比较方便且查询速度较快,但是 结果集会变化
  2. 通过 临时表 代替 子查询,缺点是 比较繁琐,需要多个步骤实现,优点是 速度也较快结果集不会变化

附录:

http://mysql.taobao.org/monthly/2017/03/05/ https://blog.csdn.net/sun_ashe/article/details/89522394 https://imysql.com/node/103 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/derived-table-optimization.html

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