這篇文章主要講解了“如何解決千萬級(jí)數(shù)據(jù)表選錯(cuò)索引導(dǎo)致的線上慢查詢事故”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“如何解決千萬級(jí)數(shù)據(jù)表選錯(cuò)索引導(dǎo)致的線上慢查詢事故”吧！

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故障描述

在7月24日11點(diǎn)線上某數(shù)據(jù)庫突然收到大量告警，慢查詢數(shù)超標(biāo)，并且引發(fā)了連接數(shù)暴增，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫響應(yīng)緩慢，影響業(yè)務(wù)。看圖表慢查詢?cè)诟叻暹_(dá)到了每分鐘14w次，在平時(shí)正常情況下慢查詢數(shù)僅在兩位數(shù)以下，如下圖：

趕緊查看慢SQL記錄，發(fā)現(xiàn)都是同一類語句導(dǎo)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

看起來語句很簡(jiǎn)單，沒什么特別的。但是每個(gè)執(zhí)行的查詢時(shí)間達(dá)到了驚人的44s。

簡(jiǎn)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：

可以看到表數(shù)據(jù)量較大，預(yù)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(jìn)入排查問題的環(huán)節(jié)。

問題原因排查

首先當(dāng)然要懷疑會(huì)不會(huì)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`)

請(qǐng)忽略idx_1和idx_city_id_type兩個(gè)索引的重復(fù)，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(gè)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(jī)智的小伙伴應(yīng)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(shí)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(jiǎn)單查詢、聯(lián)合查詢、子查詢等

• key : 使用的索引

• rows : 預(yù)計(jì)需要掃描的行數(shù)

更多詳細(xì)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

得到結(jié)果：

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(jí)別，「并且該查詢條件最后實(shí)際是返回的空數(shù)據(jù)」，也就是MySQL在主鍵索引上實(shí)際檢索時(shí)間很長(zhǎng)，導(dǎo)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?cè)O(shè)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

這次明顯執(zhí)行的飛快，分析語句：

實(shí)際執(zhí)行時(shí)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(jié)下來就是：「MySQL優(yōu)化器認(rèn)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(jìn)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(shí)際上，MySQL遍歷了8000w條數(shù)據(jù)也沒找到那個(gè)天選之人(符合條件的數(shù)據(jù))，所以浪費(fèi)了很多時(shí)間。」

MySQL索引選擇原理

優(yōu)化器索引選擇的準(zhǔn)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：

引用參考文獻(xiàn)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(gè)最優(yōu)的執(zhí)行方案，并用最小的代價(jià)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(jià)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(dāng)然，掃描行數(shù)并不是唯一的判斷標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)化器還會(huì)結(jié)合是否使用臨時(shí)表、是否排序等因素進(jìn)行綜合判斷。」

總結(jié)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(shí)表、是否排序等等」

我們回頭看剛才的兩個(gè)explain截圖：

走了「主鍵索引」的查詢語句，rows預(yù)估行數(shù)1833，而強(qiáng)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(jìn)行額外的排序。所以在不加強(qiáng)制索引的情況下，「優(yōu)化器選擇了主鍵索引，因?yàn)樗X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(yù)估出來的

同學(xué)們就要問了，為什么rows只有1833，明明實(shí)際掃描了整個(gè)主鍵索引啊,行數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止幾千行。實(shí)際上explain的rows是MySQL「預(yù)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(yù)估行數(shù)。」

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

為什么要采樣統(tǒng)計(jì)呢?因?yàn)榘颜麖埍砣〕鰜硪恍行薪y(tǒng)計(jì)，雖然可以得到精確的結(jié)果，但是代價(jià)太高了，所以只能選擇“采樣統(tǒng)計(jì)”。

采樣統(tǒng)計(jì)的時(shí)候，InnoDB默認(rèn)會(huì)選擇N個(gè)數(shù)據(jù)頁，統(tǒng)計(jì)這些頁面上的不同值，得到一個(gè)平均值，然后乘以這個(gè)索引的頁面數(shù)，就得到了這個(gè)索引的基數(shù)。

而數(shù)據(jù)表是會(huì)持續(xù)更新的，索引統(tǒng)計(jì)信息也不會(huì)固定不變。所以，當(dāng)變更的數(shù)據(jù)行數(shù)超過1/M的時(shí)候，會(huì)自動(dòng)觸發(fā)重新做一次索引統(tǒng)計(jì)。

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

設(shè)置為on的時(shí)候，表示統(tǒng)計(jì)信息會(huì)持久化存儲(chǔ)。這時(shí)，默認(rèn)的N是20，M是10。

設(shè)置為off的時(shí)候，表示統(tǒng)計(jì)信息只存儲(chǔ)在內(nèi)存中。這時(shí)，默認(rèn)的N是8，M是16。

由于是采樣統(tǒng)計(jì)，所以不管N是20還是8，這個(gè)基數(shù)都是很容易不準(zhǔn)的。

我們可以使用analyze table  t命令，可以用來重新統(tǒng)計(jì)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(shí)驗(yàn)了,大家可以自行實(shí)驗(yàn)。

索引要考慮 order by 的字段

為什么這么說?因?yàn)槿绻疫@個(gè)表中的索引是city_id,type和id的聯(lián)合索引，那優(yōu)化器就會(huì)走這個(gè)聯(lián)合索引，因?yàn)樗饕呀?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(huì)影響預(yù)估行數(shù)rows，進(jìn)而影響優(yōu)化器索引的選擇嗎?

答案是會(huì)。

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

圖中rows變?yōu)榱?8211，增長(zhǎng)了10倍。如果使用limit 100，會(huì)發(fā)生什么?

優(yōu)化器選擇了聯(lián)合索引。初步估計(jì)是rows還會(huì)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(gè)查詢語句已經(jīng)在線上穩(wěn)定運(yùn)行了非常長(zhǎng)的時(shí)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(jié)果都不為空，limit1很快就能找到那條數(shù)據(jù)，返回結(jié)果。而這次代碼中查詢條件實(shí)際結(jié)果為空，導(dǎo)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(gè)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(gè)大方向：

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

2. 強(qiáng)制指定索引

3. 干涉優(yōu)化器選擇

強(qiáng)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

這樣做的優(yōu)點(diǎn)是見效快，問題馬上就能解決。

缺點(diǎn)也很明顯：

高耦合，這種語句寫在代碼里，會(huì)變得難以維護(hù)，如果索引名變化了，或者沒有這個(gè)索引了，代碼就要反復(fù)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(jìn)去。

「我們換一種辦法，我們?nèi)ヒ龑?dǎo)優(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(yù)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

這樣就會(huì)走上聯(lián)合索引，然后排序，但是這樣強(qiáng)行增長(zhǎng)limit，其實(shí)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(dǎo)致了優(yōu)化器認(rèn)為聯(lián)合索引后還要排序，干脆就不太想走這個(gè)聯(lián)合索引了。

我們可以新建city_id,type和id的聯(lián)合索引，來解決這個(gè)問題。

這樣也有一定的弊端，比如我這個(gè)表到了8000w數(shù)據(jù)，建立索引非常耗時(shí)，而且通常索引就有3.4個(gè)g，如果無限制的用索引解決問題，可能會(huì)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(jié)果集后在limit1選出第一條。

但是子查詢使用有風(fēng)險(xiǎn)，一版DBA也不建議使用子查詢，會(huì)建議大家在代碼邏輯中完成復(fù)雜的查詢。當(dāng)然我們這句并不復(fù)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

還有很多解決辦法...

SQL優(yōu)化是個(gè)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。

感謝各位的閱讀，以上就是“如何解決千萬級(jí)數(shù)據(jù)表選錯(cuò)索引導(dǎo)致的線上慢查詢事故”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)如何解決千萬級(jí)數(shù)據(jù)表選錯(cuò)索引導(dǎo)致的線上慢查詢事故這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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