一次SQL查询优化原理分析：900W+数据，从17s到300ms

红太狼 2023-09-28 10:22 40阅读 0赞

有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时**16 s 938 ms** (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时**347 ms** (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；

> **操作：**查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段；

> **原理：**1、减少回表操作；2、可参考《阿里巴巴Java开发手册（泰山版）》第五章-MySQL数据库、（二）索引规约、第7条：【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。说明：MySQL并不是挑过offeset行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset行，返回N行，那当offset特别大的时候，效率就非常的底下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行SQL改写。正例：先快速定位需要获取的id段，然后再关联：SELECT a.\* FROM 表1 a,(select id from 表1 where 条件 LIMIT 100000,20) b where a.id = b.id;

-- 优化前SQL
    SELECT  各种字段
    FROM `table_name`
    WHERE 各种条件
    LIMIT 0,10;

-- 优化后SQL
    SELECT  各种字段
    FROM `table_name` main_tale
    RIGHT JOIN 
    (
    SELECT  子查询只查主键
    FROM `table_name`
    WHERE 各种条件
    LIMIT 0,10;
    ) temp_table ON temp_table.主键 = main_table.主键

一，前言

首先说明一下MySQL的版本：

mysql> select version();
    +-----------+
    | version() |
    +-----------+
    | 5.7.17    |
    +-----------+
    1 row in set (0.00 sec)

表结构：

mysql> desc test;
    +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
    | Field  | Type                | Null | Key | Default | Extra          |
    +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
    | id     | bigint(20) unsigned | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
    | val    | int(10) unsigned    | NO   | MUL | 0       |                |
    | source | int(10) unsigned    | NO   |     | 0       |                |
    +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
    3 rows in set (0.00 sec)

id为自增主键，val为非唯一索引。

灌入大量数据，共500万：

mysql> select count(*) from test;
    +----------+
    | count(*) |
    +----------+
    |  5242882 |
    +----------+
    1 row in set (4.25 sec)

我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题：

为了达到相同的目的，我们一般会改写成如下语句：

时间相差很明显。

为什么会出现上面的结果？我们看一下select \* from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程：

查询到索引叶子节点数据。根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。

类似于下面这张图：

![6eb561997b38fab406ae3a4d47d8db9a.png][]

像上面这样，需要查询300005次索引节点，查询300005次聚簇索引的数据，最后再将结果过滤掉300000条，取出最后5条。MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。

肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引的节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程：

![797d395a4f47c49f13f601d4d246d69b.png][]

其实我也想问这个问题。

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## 证实 ##

下面我们实际操作一下来证实上述的推论：

为了证实select \* from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点，我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个sql中通过索引节点查询数据节点的次数。我先试了Handler\_read\_\*系列，很遗憾没有一个变量能满足条件。

我只能通过间接的方式来证实：

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。预测结果是运行select \* from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的数据页的数量远远少于select \* from test where val=4 limit 300000,5;对应的数量，因为前一个sql只访问5次数据页，而后一个sql访问300005次数据页。

select * from test where val=4 limit 300000,5

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;Empty set (0.04 sec)

可以看出，目前buffer pool中没有关于test表的数据页。

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
    +---------+-----+--------+
    | id      | val | source |
    +---------+-----+--------+| 
    3327622 |   4 |      4 |
    | 3327632 |   4 |      4 |
    | 3327642 |   4 |      4 |
    | 3327652 |   4 |      4 |
    | 3327662 |   4 |      4 |
    +---------+-----+--------+
    5 rows in set (26.19 sec)
    
    mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
    +------------+----------+
    | index_name | count(*) |
    +------------+----------+
    | PRIMARY    |     4098 |
    | val        |      208 |
    +------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)

可以看出，此时buffer pool中关于test表有4098个数据页，208个索引页。

select \* from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;为了防止上次试验的影响，我们需要清空buffer pool，重启mysql。

mysqladmin shutdown
    /usr/local/bin/mysqld_safe &

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
    
    Empty set (0.03 sec)

运行sql：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;
    +---------+-----+--------+---------+
    | id      | val | source | id      |
    +---------+-----+--------+---------+
    | 3327622 |   4 |      4 | 3327622 |
    | 3327632 |   4 |      4 | 3327632 |
    | 3327642 |   4 |      4 | 3327642 |
    | 3327652 |   4 |      4 | 3327652 |
    | 3327662 |   4 |      4 | 3327662 |
    +---------+-----+--------+---------+
    5 rows in set (0.09 sec)
    
    mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
    +------------+----------+
    | index_name | count(*) |
    +------------+----------+
    | PRIMARY    |        5 |
    | val        |      390 |
    +------------+----------+
    2 rows in set (0.03 sec)

我们可以看明显地看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个sql只加载了5个数据页到buffer pool。符合我们的预测。也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。 遇到的问题

为了在每次重启时确保清空buffer pool，我们需要关闭innodb\_buffer\_pool\_dump\_at\_shutdown和innodb\_buffer\_pool\_load\_at\_startup，这两个选项能够控制数据库关闭时dump出buffer pool中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份buffer pool的数据。

![937b2fbf0f5943c5a4c8ac77710738a5.jpeg][]

[6eb561997b38fab406ae3a4d47d8db9a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6eb561997b38fab406ae3a4d47d8db9a.png
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[937b2fbf0f5943c5a4c8ac77710738a5.jpeg]: https://img-blog.csdnimg.cn/937b2fbf0f5943c5a4c8ac77710738a5.jpeg