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MySQL 优化:详解为什么 SQL 走索引还慢?

2020-02-04 10:55:47 来源 : 今日头条

背景

2019-01-11 9:00-10:00 一个 MySQL 数据库把 CPU 打满了。

硬件配置:256G 内存,48 core

分析过程

接手这个问题时现场已经不在了,信息有限,所以我们先从监控系统中查看一下当时的状态。从 PMM 监控来看,这个 MySQL 实例每天上午九点 CPU 都会升高到 10%-20%,只有 1 月 2 号 和 1 月 11 号 CPU 达到 100%,也就是今天的故障。怀疑是业务在九点会有压力下发,排查方向是慢查询。

1. 按执行次数统计 slow log 发现次数最多的一条 sql:

mysqldumpslow -s c slow.log>/tmp/slow_report.txt

Count: 3276 Time=21.75s (71261s) Lock=0.00s (1s) Rows=0.9 (2785), xxxSELECT T.TASK_ID,T.xx,T.xx,...FROM T_xx_TASK TWHERE N=NAND T.STATUS IN (N,N,N)AND IFNULL(T.MAX_OPEN_TIMES,N) > IFNULL(T.OPEN_TIMES,N)AND (T.CLOSE_DATE IS NULL OR T.CLOSE_DATE >= SUBDATE(NOW(),INTERVAL 'S' MINUTE))AND T.REL_DEVTYPE = NAND T.REL_DEVID = NAND T.TASK_DATE >= 'S'AND T.TASK_DATE <= 'S'ORDER BY TASK_ID DESCLIMIT N,N

2. 在 slow log 中找到这条查询记录扫描行数:“Rows_examined: 1161559”,看起来是全表扫描,CPU 升高通常原因就是同时执行大量慢 sql,所以接下来分析这个 sql

3. 因为 T_xxx_TASK 表在现场应急时清理过数据(从 110 万删至 4 万行),所以需要用备份恢复该表到故障前。恢复备份后,查看执行计划与执行时间:

explain SELECT T.TASK_ID,T.xx,...FROM T_xxx_TASK TWHERE 1=1AND T.STATUS IN (1,2,3)AND IFNULL(T.MAX_OPEN_TIMES,0) > IFNULL(T.OPEN_TIMES,0)AND (T.CLOSE_DATE IS NULL OR T.CLOSE_DATE >= SUBDATE(NOW(),INTERVAL '10' MINUTE))AND T.REL_DEVTYPE = 1AND T.REL_DEVID = 000000025xxxAND T.TASK_DATE >= '2019-01-11'AND T.TASK_DATE <= '2019-01-11'ORDER BY TASK_ID DESCLIMIT 0,20;

技术分享

执行时间 10s+:

1 row in set (10.37 sec)

表索引信息:

show index from T_xxx_TASK;

技术分享

看到这里其实已经可以基本确定是这个 SQL 引起的了,因为执行一次就要 10s+,而且那个时间点会并发下发大量的这个 SQL。但是有一点陷阱藏在这里:

1. 执行计划中明明有使用到索引,为什么执行还是这么慢?

2. 执行计划中显示扫描行数为 644,为什么 slow log 中显示 100 多万行?

a. 我们先看执行计划,选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看,因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句,排序通常很慢,如果使用了文件排序性能会更差,优化器选择这个索引避免了排序。

那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢?原因也很简单,TASK_DATE 字段区分度太低了,走这个索引需要扫描的行数很大,而且还要进行额外的排序,优化器综合判断代价更大,所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引(用 force index 语法),会看到 SQL 执行速度更快少于 10s,那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢;

b. 再看执行计划中的 type:index,"index" 代表 “全索引扫描”,其实和全表扫描差不多,只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行,主要优点就是避免了排序,但是开销仍然非常大。

Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说,得保证 type 至少达到 range 级别,最好能达到 ref。

在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559,看起来是全表扫描”,这里更正为“全索引扫描”,扫描行数确实等于表的行数;

c. 关于执行计划中:“rows:644”,其实这个只是估算值,并不准确,我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。

4. 优化建议:添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)

优化过程:

TASK_DATE 字段存在索引,但是选择度很低,优化器不会走这个索引,建议后续可以删除这个索引:

select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+

在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高,通过下面 sql 来检验确实如此:

select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+

由于有排序,所以得把 task_id 也加入到新建的索引中,REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%:

select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+

在测试环境添加 REL_DEVID,TASK_ID 组合索引,测试 sql 性能:alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);

添加索引后执行计划:

这里还要注意一点“隐式转换”:REL_DEVID 字段数据类型为 varchar,需要在 sql 中加引号:AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'

技术分享

执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别:

1 row in set (0.00 sec)

结论

一个典型的 order by 查询的优化,添加更合适的索引可以避免性能问题:执行计划使用索引并不意味着就能执行快。

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