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MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

發(fā)布時間:2020-10-22 15:13:55 來源:億速云 閱讀:303 作者:小新 欄目:MySQL數(shù)據(jù)庫

小編給大家分享一下MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

正文

故障描述

在7月24日11點線上某數(shù)據(jù)庫突然收到大量告警,慢查詢數(shù)超標,并且引發(fā)了連接數(shù)暴增,導致數(shù)據(jù)庫響應緩慢,影響業(yè)務。看圖表慢查詢在高峰達到了每分鐘14w次,在平時正常情況下慢查詢數(shù)僅在兩位數(shù)以下,如下圖:

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

趕緊查看慢SQL記錄,發(fā)現(xiàn)都是同一類語句導致的慢查詢(隱私數(shù)據(jù)例如表名,我已經(jīng)隱去):

select
  *
from
  sample_table
where
    1 = 1
    and (city_id = 565)
    and (type = 13)
order by
  id desc
limit
  0, 1復制代碼

看起來語句很簡單,沒什么特別的。但是每個執(zhí)行的查詢時間達到了驚人的44s。

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

簡直聳人聽聞,這已經(jīng)不是“慢”能形容的了...

接下來查看表數(shù)據(jù)信息,如下圖:

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

可以看到表數(shù)據(jù)量較大,預估行數(shù)在83683240,也就是8000w左右,千萬數(shù)據(jù)量的表。

大致情況就是這樣,下面進入排查問題的環(huán)節(jié)。

問題原因排查

首先當然要懷疑會不會該語句沒走索引,查看建表DML中的索引:

KEY `idx_1` (`city_id`,`type`,`rank`),
KEY `idx_log_dt_city_id_rank` (`log_dt`,`city_id`,`rank`),
KEY `idx_city_id_type` (`city_id`,`type`)復制代碼

請忽略idx_1和idx_city_id_type兩個索引的重復,這都是歷史遺留問題了。

可以看到是有idx_city_id_type和idx_1索引的,我們的查詢條件是city_id和type,這兩個索引都是能走到的。

但是,我們的查詢條件真的只要考慮city_id和type嗎?(機智的小伙伴應該注意到問題所在了,先往下講,留給大家思考)

既然有索引,接下來就該看該語句實際有沒有走到索引了,MySQL提供了Explain可以分析SQL語句。Explain 用來分析 SELECT 查詢語句。

Explain比較重要的字段有:

  • select_type : 查詢類型,有簡單查詢、聯(lián)合查詢、子查詢等
  • key : 使用的索引
  • rows : 預計需要掃描的行數(shù)

更多詳細Explain介紹可以參考:MySQL 性能優(yōu)化神器 Explain 使用分析

我們使用Explain分析該語句:

select * from sample_table where city_id = 565 and type = 13 order by id desc limit 0,1復制代碼

得到結果:

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

可以看出,雖然possiblekey有我們的索引,但是最后走了主鍵索引。而表是千萬級別,并且該查詢條件最后實際是返回的空數(shù)據(jù),也就是MySQL在主鍵索引上實際檢索時間很長,導致了慢查詢。

我們可以使用force index(idx_city_id_type)讓該語句選擇我們設置的聯(lián)合索引:

select * from sample_table force index(idx_city_id_type)  where ( ( (1 = 1) and (city_id = 565) ) and (type = 13) ) order by id desc limit 0, 1復制代碼

這次明顯執(zhí)行的飛快,分析語句:

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

實際執(zhí)行時間0.00175714s,走了聯(lián)合索引后,不再是慢查詢了。

問題找到了,總結下來就是:MySQL優(yōu)化器認為在limit 1的情況下,走主鍵索引能夠更快的找到那一條數(shù)據(jù),并且如果走聯(lián)合索引需要掃描索引后進行排序,而主鍵索引天生有序,所以優(yōu)化器綜合考慮,走了主鍵索引。實際上,MySQL遍歷了8000w條數(shù)據(jù)也沒找到那個天選之人(符合條件的數(shù)據(jù)),所以浪費了很多時間。

MySQL索引選擇原理

優(yōu)化器索引選擇的準則

MySQL一條語句的執(zhí)行流程大致如下圖,而查詢優(yōu)化器則是選擇索引的地方:

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

引用參考文獻一段解釋:

首先要知道,選擇索引是MySQL優(yōu)化器的工作。

而優(yōu)化器選擇索引的目的,是找到一個最優(yōu)的執(zhí)行方案,并用最小的代價去執(zhí)行語句。在數(shù)據(jù)庫里面,掃描行數(shù)是影響執(zhí)行代價的因素之一。掃描的行數(shù)越少,意味著訪問磁盤數(shù)據(jù)的次數(shù)越少,消耗的CPU資源越少。

當然,掃描行數(shù)并不是唯一的判斷標準,優(yōu)化器還會結合是否使用臨時表、是否排序等因素進行綜合判斷。

總結下來,優(yōu)化器選擇有許多考慮的因素:掃描行數(shù)、是否使用臨時表、是否排序等等

我們回頭看剛才的兩個explain截圖:

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

走了主鍵索引的查詢語句,rows預估行數(shù)1833,而強制走聯(lián)合索引行數(shù)是45640,并且Extra信息中,顯示需要Using filesort進行額外的排序。所以在不加強制索引的情況下,優(yōu)化器選擇了主鍵索引,因為它覺得主鍵索引掃描行數(shù)少,而且不需要額外的排序操作,主鍵索引天生有序。

rows是怎么預估出來的

同學們就要問了,為什么rows只有1833,明明實際掃描了整個主鍵索引啊,行數(shù)遠遠不止幾千行。實際上explain的rows是MySQL預估的行數(shù),是根據(jù)查詢條件、索引和limit綜合考慮出來的預估行數(shù)。

MySQL是怎樣得到索引的基數(shù)的呢?這里,我給你簡單介紹一下MySQL采樣統(tǒng)計的方法。

為什么要采樣統(tǒng)計呢?因為把整張表取出來一行行統(tǒng)計,雖然可以得到精確的結果,但是代價太高了,所以只能選擇“采樣統(tǒng)計”。

采樣統(tǒng)計的時候,InnoDB默認會選擇N個數(shù)據(jù)頁,統(tǒng)計這些頁面上的不同值,得到一個平均值,然后乘以這個索引的頁面數(shù),就得到了這個索引的基數(shù)。

而數(shù)據(jù)表是會持續(xù)更新的,索引統(tǒng)計信息也不會固定不變。所以,當變更的數(shù)據(jù)行數(shù)超過1/M的時候,會自動觸發(fā)重新做一次索引統(tǒng)計。

在MySQL中,有兩種存儲索引統(tǒng)計的方式,可以通過設置參數(shù)innodb_stats_persistent的值來選擇:

設置為on的時候,表示統(tǒng)計信息會持久化存儲。這時,默認的N是20,M是10。
設置為off的時候,表示統(tǒng)計信息只存儲在內(nèi)存中。這時,默認的N是8,M是16。
由于是采樣統(tǒng)計,所以不管N是20還是8,這個基數(shù)都是很容易不準的。復制代碼

我們可以使用analyze table t 命令,可以用來重新統(tǒng)計索引信息。但是這條命令生產(chǎn)環(huán)境需要聯(lián)系DBA,所以我就不做實驗了,大家可以自行實驗。

索引要考慮 order by 的字段

為什么這么說?因為如果我這個表中的索引是city_id,typeid的聯(lián)合索引,那優(yōu)化器就會走這個聯(lián)合索引,因為索引已經(jīng)做好了排序。

更改limit大小能解決問題?

把limit數(shù)量調(diào)大會影響預估行數(shù)rows,進而影響優(yōu)化器索引的選擇嗎?

答案是會。

我們執(zhí)行l(wèi)imit 10

select * from sample_table where city_id = 565 and type = 13 order by id desc limit 0,10復制代碼

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

圖中rows變?yōu)榱?8211,增長了10倍。如果使用limit 100,會發(fā)生什么?

MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦

優(yōu)化器選擇了聯(lián)合索引。初步估計是rows還會翻倍,所以優(yōu)化器放棄了主鍵索引。寧愿用聯(lián)合索引后排序,也不愿意用主鍵索引了。

為何突然出現(xiàn)異常慢查詢

問:這個查詢語句已經(jīng)在線上穩(wěn)定運行了非常長的時間,為何這次突然出現(xiàn)了慢查詢?

答:以前的語句查詢條件返回結果都不為空,limit1很快就能找到那條數(shù)據(jù),返回結果。而這次代碼中查詢條件實際結果為空,導致了掃描了全部的主鍵索引。

解決方案

知道了MySQL為何選擇這個索引的原因后,我們就可以根據(jù)上面的思路來列舉出解決辦法了。

主要有兩個大方向:

  1. 強制指定索引
  2. 干涉優(yōu)化器選擇
強制選擇索引:force index

就像上面我最開始的操作那樣,我們直接使用force index,讓語句走我們想要走的索引。

select * from sample_table force index(idx_city_id_type)  where ( ( (1 = 1) and (city_id = 565) ) and (type = 13) ) order by id desc limit 0, 1復制代碼

這樣做的優(yōu)點是見效快,問題馬上就能解決。

缺點也很明顯:

  • 高耦合,這種語句寫在代碼里,會變得難以維護,如果索引名變化了,或者沒有這個索引了,代碼就要反復修改。屬于硬編碼。
  • 很多代碼用框架封裝了SQL,force index()并不容易加進去。

我們換一種辦法,我們?nèi)ヒ龑?yōu)化器選擇聯(lián)合索引。

干涉優(yōu)化器選擇:增大limit

通過增大limit,我們可以讓預估掃描行數(shù)快速增加,比如改成下面的limit 0, 1000

SELECT * FROM sample_table where city_id = 565 and type = 13 order by id desc LIMIT 0,1000復制代碼

這樣就會走上聯(lián)合索引,然后排序,但是這樣強行增長limit,其實總有種面向黑盒調(diào)參的感覺。我們還有更優(yōu)美的解決方案嗎?

干涉優(yōu)化器選擇:增加包含order by id字段的聯(lián)合索引

我們這句慢查詢使用的是order by id,但是我們卻沒有在聯(lián)合索引中加入id字段,導致了優(yōu)化器認為聯(lián)合索引后還要排序,干脆就不太想走這個聯(lián)合索引了。

我們可以新建city_id,typeid的聯(lián)合索引,來解決這個問題。

這樣也有一定的弊端,比如我這個表到了8000w數(shù)據(jù),建立索引非常耗時,而且通常索引就有3.4個g,如果無限制的用索引解決問題,可能會帶來新的問題。表中的索引不宜過多。

干涉優(yōu)化器選擇:寫成子查詢

還有什么辦法?我們可以用子查詢,在子查詢里先走city_id和type的聯(lián)合索引,得到結果集后在limit1選出第一條。

但是子查詢使用有風險,一版DBA也不建議使用子查詢,會建議大家在代碼邏輯中完成復雜的查詢。當然我們這句并不復雜啦~

Select * From sample_table Where id in (Select id From `newhome_db`.`af_hot_price_region` where (city_id = 565 and type = 13)) limit 0, 1復制代碼
還有很多解決辦法...

SQL優(yōu)化是個很大的工程,我們還有非常多的辦法能夠解決這句慢查詢問題,這里就不一一展開了。留給大家做為思考題了。

總結

本文帶大家回顧了一次MySQL優(yōu)化器選錯索引導致的線上慢查詢事故,可以看出MySQL優(yōu)化器對于索引的選擇并不單單依靠某一個標準,而是一個綜合選擇的結果。我自己也對這方面了解不深入,還需要多多學習,爭取能夠好好的做一個索引選擇的總結(挖坑)。不說了,拿起巨厚的《高性能MySQL》,開始...

壓住我的泡面...

最后做個文章總結:

  • 該慢查詢語句中使用order by id導致優(yōu)化器在主鍵索引和city_id和type的聯(lián)合索引中有所取舍,最終導致選擇了更慢的索引。
  • 可以通過強制指定索引,建立包含id的聯(lián)合索引,增大limit等方式解決問題。
  • 平時開發(fā)時,尤其是對于特大數(shù)據(jù)量的表,要注意SQL語句的規(guī)范和索引的建立,避免事故的發(fā)生。

以上是MySQL選錯索引導致的線上慢查詢事故怎么辦的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道!

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