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慢SQL治理的經典案例分享

開發
菜鳥供應鏈金融慢sql治理已經有一段時間,自己負責的應用持續很長時間沒有慢sql告警,現階段在推進組內其他成員治理應用慢sql。這里把治理過程中的一些實踐拿出來分享下。

菜鳥供應鏈金融慢sql治理已經有一段時間,自己負責的應用持續很長時間沒有慢sql告警,現階段在推進組內其他成員治理應用慢sql。這里把治理過程中的一些實踐拿出來分享下。

一、全表掃描

1. 案例

SELECT count(*) AS tmp_count FROM ( 
SELECT * FROM `XXX_rules` WHERE 1 = 1 ORDER BY gmt_create DESC ) a

2. 溯源

在分頁查詢治理的文章里已經介紹過我們系統舊的分頁查詢邏輯,上面的查詢sql明顯就是分頁查詢獲取總記錄數,通過XXX_rules表的分頁查詢接口溯源,找到發起調用的頁面是我們小二后臺的一個操作商家準入的頁面,頁面打開后直接調用分頁查詢接口,除了分頁參數,不傳入其他任何查詢參數,導致掃描全表。

3. 分析

靈魂拷問:為什么要掃描全表?全表數據展示到頁面,花里胡哨的數據有用嗎?

調研:和經常使用這個頁面的運營聊后了解到,打開頁面查詢出的全表數據對運營是沒有用的,他們根本不看這些數據。運營的操作習慣是拿到商家id,在頁面查詢框中輸入商家id,查到商家數據后進行操作。

4. 解決方案

由此優化方案就很明朗了:打開頁面時不直接查詢全量數據,等運營輸入商家id后,將商家id作為參數進行查詢。XXX_rules表中,商家id這一常用查詢條件設置為索引,再結合分頁查詢優化,全表掃描慢sql得以解決。

優化后的小二后臺頁面如下:

打開頁面時未查詢任何數據,查詢條件商家賬戶為必填項。

優化后的sql為:

SELECT count(*) AS tmp_count FROM ( 
SELECT * FROM `xxx_rules` WHERE 1 = 1 AND `rule_value` = '2928597xxx' ) a

執行EXPLAIN得到結果如下:

可以看到命中了索引,掃描行數為3,查詢速度明顯提高。

5. 思考

掃描全表治理簡單來說就是加入查詢條件,命中索引,去除全表掃描查詢,雖然有些粗暴,但并不是沒有道理。實際業務場景中,很少有要掃描全表獲取全部數據的情況,限制調用上游必須傳入查詢條件,且該查詢條件能命中索引,能很大程度上避免慢sql。

另外,再引申下,XXX_rules初始的用意是準入表,記錄金融貨主維度的準入情況,最多也就幾千條數據,但是很多同事將這張表理解為規則表,寫入很多業務相關規則,導致這個表膨脹到一百多萬條數據,表不clean了。這就涉及到數據表的設計使用,明確表的使用規范,不亂寫入數據,能給后期維護帶來很大的便利。

二、索引混亂

1. 示例

2. 分析

除了時間、操作人字段,XXX_rules表就rule_name、rule_value、status、product_code四個字段,表的索引對這四個字段做各種排列組合。存在如下問題:

  • rule_name離散度不高,放在索引首位不合適;
  • 前三個索引重合度很高;

顯然是對索引的命中規則不夠了解。XXX_rules表很多業務有定時任務對其寫入刪除,索引多、混亂,對性能有很大的影響。

高性能的索引有哪些,再來回顧下:

  • 獨立的列:索引列不能是表達式的一部分;
  • 選擇區分度高的列作為索引;
  • 選擇合適的索引列順序:將選擇性高的索引列放在最前列;
  • 覆蓋索引:查詢的列均在索引中,不需要回查聚簇索引;
  • 使用索引掃描來做排序;
  • 在遵守最左前綴的原則下,盡量擴展索引,而不是創建索引。

但凡記得第3和6規則,也不至于把索引建成這樣。

3. 治理

對索引進行整合如下:

系統中有很多任務拉取整個產品下的準入記錄,然后進行處理,所以將區分度較高的product_code放在索引首位,然后添加rule_name、status字段到索引里,進一步過濾數據,減少掃描行數,避免慢sql。針對常用的rule_value查詢條件,可以命中UK,因此不用單獨建立索引。

三、非必要排序

1. 問題描述

很多業務邏輯中,需要拉取滿足某個條件的記錄列表,查詢的sql語句帶有order by,記錄比較多的情況,排序代價往往很大,但是查詢出來的記錄是否有序對業務邏輯沒有影響,比如分頁治理里討論的count語句,只需要統計條數,order by對條數沒有影響,再比如查出記錄列表后,不依賴記錄的順序遍歷列表處理數據,這時候order by多此一舉。

2. 解決方案

查詢sql無limit語句,且業務處理邏輯不依賴于order by后列表記錄的順序,則去除查詢sql中的order by語句。

四、粗粒度查詢

1. 問題描述

業務中有很多定時任務,掃描某個表中某個產品下所有數據,對數據進行處理,比如:

SELECT * FROM XXX_rules
WHERE rule_name = 'apf_distributors'
AND status = '00'
AND product_code = 'ADVANCE'

三個查詢條件都是區分度不高的列,查出的數據有27W條,加索引意義也不大。

2. 分析

實際業務量沒那么大,頂多幾千條數據,表里的數據是從上游同步過來的,最好的辦法是讓上游精簡數據,但是由于業務太久遠,找上游的人維護難度太大,因此只能想其他的辦法。

這個定時任務目的是拉出XXX_rules表的某些產品下的數據,和另一張表數據對比,更新有差異的數據。每天凌晨處理,對時效性沒有很高的要求,因此,能不能轉移任務處理的地方,不在本應用機器上實時處理那么多條數據?

3. 解決方案

數據是離線任務odps同步過來的,首先想到的就是dataWork數據處理平臺。

建立數據對比任務,將定時任務做的數據對比邏輯放到dataWork上用sql實現,每天差異數據最多幾百條,且結果集含有區分度很高的列,將差異數據寫入odps表,再將數據回流到idb。

新建定時任務,通過回流回來的差異數據中區分度高的列作為查詢條件查詢XXX_rules,更新XXX_rules,解決了慢sql問題。

這個方法的前提是對數據實效性要求不高,且離線產出的結果集很小。

五、OR導致索引失效

1. 案例

SELECT count(*)
FROM XXX_level_report
WHERE 1 = 1
AND EXISTS (
SELECT 1
FROM XXX_white_list t
WHERE (t.biz_id = customer_id
OR customer_id LIKE CONCAT(t.biz_id, '@%'))
AND t.status = 1
AND (t.start_time <= CURRENT_TIME
OR t.start_time IS NULL)
AND (t.end_time >= CURRENT_TIME
OR t.end_time IS NULL)
AND t.biz_type = 'GOODS_CONTROL_BLACKLIST'
)

2. 分析

explain上述查詢語句,得到結果如下:

XXX_white_list表有將biz_id作為索引,這里查詢XXX_white_list表有傳入biz_id作為查詢條件,為啥explain結果里type為ALL,即掃描全表?索引失效了?索引失效有哪些情況?

索引失效場景:

  • OR查詢左右有未命中索引的;
  • 復合索引不滿足最左匹配原則;
  • Like以%開頭;
  • 需要類型轉換;
  • where中索引列有運算;
  • where中索引列使用了函數;
  • 如果mysql覺得全表掃描更快時(數據少時)

上述查詢語句第8行,customer_id為XXX_level_report表字段,未命中XXX_white_list表索引,導致索引失效。

3. 解決方案

這個語句用condition、枚舉、join花里胡哨的代碼拼接起來的,改起來好麻煩,而且看起來“OR customer_id LIKE CONCAT(t.biz_id, '@%')”這句不能直接刪掉。最后重構了該部分的查詢語句,去除or查詢,解決了慢sql。

責任編輯:趙寧寧 來源: 阿里技術
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