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這篇文章主要介紹了分區(qū)表場(chǎng)景下的 SQL 優(yōu)化,幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)SQL,感興趣的朋友可以了解下
導(dǎo)讀
有個(gè)表做了分區(qū),每天一個(gè)分區(qū)。
該表上有個(gè)查詢,經(jīng)常只查詢表中某一天數(shù)據(jù),但每次都幾乎要掃描整個(gè)分區(qū)的所有數(shù)據(jù),有什么辦法進(jìn)行優(yōu)化嗎?
待優(yōu)化場(chǎng)景
有一個(gè)大表,每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約100萬,所以就采用表分區(qū)方案,每天一個(gè)分區(qū)。
下面是該表的DDL:
CREATE TABLE `t1` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`date` date NOT NULL,
`kid` int(11) DEFAULT '0',
`uid` int(11) NOT NULL,
`iid` int(11) DEFAULT '0',
`icnt` int(8) DEFAULT '0',
`tst` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
`countp` smallint(11) DEFAULT '1',
`isr` int(2) NOT NULL DEFAULT '0',
`clv` int(5) NOT NULL DEFAULT '1',
PRIMARY KEY (`id`,`date`),
UNIQUE KEY `date` (`date`,`uid`,`iid`),
KEY `date_2` (`date`,`kid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3180686682 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
/*!50500 PARTITION BY RANGE COLUMNS(`date`)
(PARTITION p20161201 VALUES LESS THAN ('2016-12-02') ENGINE = InnoDB,
PARTITION p20161202 VALUES LESS THAN ('2016-12-03') ENGINE = InnoDB,
PARTITION p20161203 VALUES LESS THAN ('2016-12-04') ENGINE = InnoDB,
該表上經(jīng)常發(fā)生下面的慢查詢:
SELECT ... FROM `t1` WHERE `date` = '2017-04-01' AND `icnt` > 300 AND `id` = '801301';
SQL優(yōu)化之路
SQL優(yōu)化思路
想要優(yōu)化一個(gè)SQL,一般來說就是先看執(zhí)行計(jì)劃,觀察是否盡可能用到索引,同時(shí)要關(guān)注預(yù)計(jì)掃描的行數(shù),以及是否產(chǎn)生了臨時(shí)表(Using temporary) 或者 是否需要進(jìn)行排序(Using filesort),想辦法消除這些情況。
更進(jìn)一步的優(yōu)化策略則可能需要調(diào)整程序代碼邏輯,甚至技術(shù)架構(gòu)或者業(yè)務(wù)需求,這個(gè)動(dòng)作比較大,一般非核心系統(tǒng)上的核心問題,不會(huì)這么大動(dòng)干戈,絕大多數(shù)情況,還是需要靠DBA盡可能發(fā)揮聰明才智來解決。
SQL性能瓶頸定位
yejr@imysql.com[myDB]> EXPLAIN PARTITIONS SELECT ... FROM `t1` WHERE
`date` = '2017-03-02' AND `icnt` > 100 AND `iid` = '502302'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
partitions: p20170302
type: range
possible_keys: date,date_2
key: date
key_len: 3
ref: const
rows: 9384602
Extra: Using where
現(xiàn)在,我們來看下這個(gè)SQL的執(zhí)行計(jì)劃:
這個(gè)執(zhí)行計(jì)劃看起來還好,有索引可用,也沒臨時(shí)表,也沒filesort。不過,我們也注意到,預(yù)計(jì)要掃描的行數(shù)還是挺多的 rows: 9384602,而且要掃描zheng整個(gè)分區(qū)的所有數(shù)據(jù),難怪效率不高,總是SLOW QUERY。
優(yōu)化思考
我們注意到這個(gè)SQL總是要查詢某一天的數(shù)據(jù),這個(gè)表已經(jīng)做了按天分區(qū),那是不是可以忽略 WHERE 子句中的 時(shí)間條件呢?
還有,既然去掉了 date 條件,反觀表DDL,剩下的條件貌似就沒有合適的索引了吧?
所以,我們嘗試新建一個(gè)索引:
yejr@imysql.com[myDB]> ALTER TABLE t1 ADD INDEX iid (iid, icnt);
然后,把SQL改造成下面這樣,再看下執(zhí)行計(jì)劃:
yejr@imysql.com[myDB]> EXPLAIN PARTITIONS SELECT ... FROM `t1` partition(p2017030) WHERE
`icnt` > 100 AND `iid` = '502302'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
partitions: p20170302
type: ref
possible_keys: date,date_2,iid
key: iid
key_len: 10
ref: const
rows: 7800
Extra: Using where
這優(yōu)化效果,杠杠滴。
事實(shí)上,如果不強(qiáng)制指定分區(qū)的話,也是可以達(dá)到優(yōu)化效果的:
yejr@imysql.com[myDB]> EXPLAIN PARTITIONS SELECT ... FROM `t1` WHERE
`date` = '2017-03-02' AND `icnt` > 100 AND `iid` = '502302'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
partitions: p20170302
type: ref
possible_keys: date,date_2,iid
key: iid
key_len: 10
ref: NULL
rows: 7800
Extra: Using where
后記
絕大多數(shù)的SQL通過添加索引、適當(dāng)調(diào)整SQL代碼(例如調(diào)整驅(qū)動(dòng)表順序)等簡(jiǎn)單手法來完成。
多說幾句,遇到SQL優(yōu)化性能瓶頸問題想要在技術(shù)群里請(qǐng)教時(shí),麻煩先提供幾個(gè)必要的信息:
表DDL
表常規(guī)統(tǒng)計(jì)信息,可執(zhí)行 SHOW TABLE STATUS LIKE ‘t1' 查看
表索引分布信息,可執(zhí)行 SHOW INDEX FROM t1 查看
有問題的SQL及相應(yīng)的執(zhí)行計(jì)劃 沒有這些信息的話,就別去麻煩別人了吧。
以上就是分區(qū)表場(chǎng)景下的 SQL 優(yōu)化的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于sql分區(qū)表優(yōu)化的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
來源:腳本之家
鏈接:https://www.jb51.net/article/193531.htm
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