面试官：MySQL 上亿大表，如何深度优化？

系统管理员 2023-10-15 21:18 50阅读 0赞

XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）

XX实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务。

**分析**

使用`pt-query-digest` 工具分析最近一周的 `mysql-slow.log`：

pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less

结果第一部分：

![f8820a0c6e6a746767b04124219869ec.png][]

最近一个星期内，总共记录的慢查询执行花费时间为 25403s，最大的慢 SQL 执行时间为 266s，平均每个慢 SQL 执行时间 5s，平均扫描的行数为 1766 万。

结果第二部分：

![42a311f8404d9ac7569e9b97e5b0e7f9.png][]

`select arrival_record`操作记录的慢查询数量最多有 4 万多次，平均响应时间为 4s，`delete arrival_record` 记录了 6 次，平均响应时间 258s。

### select xxx\_record 语句 ###

`select arrival_record` 慢查询语句都类似于如下所示，where 语句中的参数字段是一样的，传入的参数值不一样：

select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G

![图片][ba5338a3fd0e844b892495506a7ca08d.png]

`select arrival_record` 语句在 MySQL 中最多扫描的行数为 5600 万、平均扫描的行数为 172 万，推断由于扫描的行数多导致的执行时间长。

查看执行计划：

explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G;
    *************************** 1. row ***************************
    id: 1
    select_type: SIMPLE
    table: arrival_record
    partitions: NULL
    type: ref
    possible_keys: IXFK_arrival_record
    key: IXFK_arrival_record
    key_len: 8
    ref: const
    rows: 32261320
    filtered: 3.70
    Extra: Using index condition; Using where
    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

用到了索引 `IXFK_arrival_record`，但预计扫描的行数很多有 3000 多万行：

①该表总记录数约 1 亿多条，表上只有一个复合索引，`product_id` 字段基数很小，选择性不好。

②传入的过滤条件：

where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0

没有`station_nu` 字段，使用不到复合索引 `IXFK_arrival_record` 的 `product_id`，`station_no`，`sequence`，`receive_time` 这几个字段。

③根据最左前缀原则，`select arrival_record` 只用到了复合索引 `IXFK_arrival_record` 的第一个字段 `product_id`，而该字段选择性很差，导致扫描的行数很多，执行时间长。

④`receive_time` 字段的基数大，选择性好，可对该字段单独建立索引，`select arrival_record sql` 就会使用到该索引。

现在已经知道了在慢查询中记录的 `select arrival_record where` 语句传入的参数字段有 `product_id`，`receive_time`，`receive_spend_ms`，还想知道对该表的访问有没有通过其他字段来过滤了

神器`tcpdump` 出场的时候到了，使用 `tcpdump` 抓包一段时间对该表的 `select` 语句：

tcpdump -i bond0 -s 0 -l -w - dst port 3316 | strings | grep select | egrep -i 'arrival_record' >/tmp/select_arri.log

获取select 语句中 from 后面的 where 条件语句：

IFS_OLD=$IFS
    IFS=$'\n'
    for i in cat /tmp/select_arri.log ;do echo ${i#*'from'}; done | less
    IFS=$IFS_OLD
    
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=17 and arrivalrec0_.station_no='56742'
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S7100'
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4631'
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S9466'
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4205'
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4105'
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4506'
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4617'
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356'
    arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356'

`select` 该表 `where` 条件中有 `product_id`，`station_no`，`sequence` 字段，可以使用到复合索引 `IXFK_arrival_record` 的前三个字段。

综上所示，优化方法为：

*  删除复合索引 IXFK\_arrival\_record
 *  建立复合索引 idx\_sequence\_station\_no\_product\_id
 *  建立单独索引 indx\_receive\_time

### delete xxx\_record 语句 ###

![图片][1608dc377afc8946ca687d86472c65b9.png]

该`delete` 操作平均扫描行数为 1.1 亿行，平均执行时间是 262s。

`delete` 语句如下所示，每次记录的慢查询传入的参数值不一样：

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02-23', '%Y-%m-%d')\G

执行计划：

explain select * from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02-23', '%Y-%m-%d')\G
    *************************** 1. row ***************************
    id: 1
    select_type: SIMPLE
    table: arrival_record
    partitions: NULL
    type: ALL
    possible_keys: NULL
    key: NULL
    key_len: NULL
    ref: NULL
    rows: 109501508
    filtered: 33.33
    Extra: Using where
    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

该`delete` 语句没有使用索引（没有合适的索引可用），走的全表扫描，导致执行时间长。

优化方法也是：建立单独索引 `indx_receive_time(receive_time)`。

**测试**

拷贝`arrival_record` 表到测试实例上进行删除重新索引操作。

XX实例 `arrival_record` 表信息：

du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record*
    12K    /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.frm
    48G    /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.ibd
    
    select count() from cq_new_cimiss.arrival_record;
    +-----------+
    | count() |
    +-----------+
    | 112294946 |
    +-----------+
    1亿多记录数
    
    SELECT
    table_name,
    CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbdata_size,
    CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbindex_size,
    CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2),'G') AS table_size(G),
    AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time
    FROM
    information_schema.tables
    WHERE table_schema = 'cq_new_cimiss' and table_name='arrival_record';
    
    +----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+
    | table_name | dbdata_size | dbindex_size | table_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time |
    +----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+
    | arrival_record | 18,268.02M | 13,868.05M | 31.38G | 175 | 109155053 | 2019-03-26 12:40:17 |
    +----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

磁盘占用空间 48G，MySQL 中该表大小为 31G，存在 17G 左右的碎片，大多由于删除操作造成的。（记录被删除了，空间没有回收)

备份还原该表到新的实例中，删除原来的复合索引，重新添加索引进行测试。

mydumper 并行压缩备份：

user=root
      passwd=xxxx
     socket=/datas/mysql/data/3316/mysqld.sock
     db=cq_new_cimiss
     table_name=arrival_record
     backupdir=/datas/dump_$table_name
     mkdir -p $backupdir
    
       nohup echo date +%T && mydumper -u $user -p $passwd -S $socket  -B $db -c  -T $table_name  -o $backupdir  -t 32 -r 2000000 && echo date +%T &

并行压缩备份所花时间（52s）和占用空间（1.2G，实际该表占用磁盘空间为 48G，mydumper 并行压缩备份压缩比相当高）：

Started dump at: 2019-03-26 12:46:04
    ........
    
    Finished dump at: 2019-03-26 12:46:56
    
    du -sh   /datas/dump_arrival_record/
    1.2G    /datas/dump_arrival_record/

拷贝dump 数据到测试节点：

scp -rp /datas/dump_arrival_record root@10.230.124.19:/datas

多线程导入数据：

time myloader -u root -S /datas/mysql/data/3308/mysqld.sock -P 3308 -p root -B test -d /datas/dump_arrival_record -t 32
    
    real 126m42.885s
    user 1m4.543s
    sys 0m4.267s

逻辑导入该表后磁盘占用空间：

du -h -d 1 /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.*
    12K /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.frm
    30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd

没有碎片，和mysql的该表的大小一致

cp -rp /datas/mysql/data/3308 /datas

分别使用 `online DDL` 和 `pt-osc` 工具来做删除重建索引操作。

先删除外键，不删除外键，无法删除复合索引，外键列属于复合索引中第一列：

nohup bash /tmp/ddl_index.sh &
    2019-04-04-10:41:39 begin stop mysqld_3308
    2019-04-04-10:41:41 begin rm -rf datadir and cp -rp datadir_bak
    2019-04-04-10:46:53 start mysqld_3308
    2019-04-04-10:46:59 online ddl begin
    2019-04-04-11:20:34 onlie ddl stop
    2019-04-04-11:20:34 begin stop mysqld_3308
    2019-04-04-11:20:36 begin rm -rf datadir and cp -rp datadir_bak
    2019-04-04-11:22:48 start mysqld_3308
    2019-04-04-11:22:53 pt-osc begin
    2019-04-04-12:19:15 pt-osc stop

`online DDL` 花费时间为 34 分钟，pt-osc 花费时间为 57 分钟，使用 `onlne DDL` 时间约为 `pt-osc` 工具时间的一半。

做DDL 参考：

![图片][71d9801aa60e2bc5653e63be2cf67e0d.png]

由于是一主一从实例，应用是连接的 vip，删除重建索引采用 online DDL 来做。

停止主从复制后，先在从实例上做（不记录 binlog），主从切换，再在新切换的从实例上做（不记录 binlog)：

function red_echo () {
    
            local what="$*"
            echo -e "$(date +%F-%T)  ${what}"
    }
    
    function check_las_comm(){
        if [ "$1" != "0" ];then
            red_echo "$2"
            echo "exit 1"
            exit 1
        fi
    }
    
    red_echo "stop slave"
    mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"stop slave"
    check_las_comm "$?" "stop slave failed"
    
    red_echo "online ddl begin"
     mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;select now() as  ddl_start;ALTER TABLE $db_.\${table_name}\ DROP FOREIGN KEY FK_arrival_record_product,drop index IXFK_arrival_record,add index idx_product_id_sequence_station_no(product_id,sequence,station_no),add index idx_receive_time(receive_time);select now() as ddl_stop" >>`${log_file} 2>`& 1
     red_echo "onlie ddl stop"
     red_echo "add foreign key"
     mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;ALTER TABLE $db_.${table_name} ADD CONSTRAINT _FK_${table_name}_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES cq_new_cimiss.product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION;" >>${log_file} 2>& 1
     check_las_comm "$?" "add foreign key error"
     red_echo "add foreign key stop"
    
    red_echo "start slave"
    mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"start slave"
    check_las_comm "$?" "start slave failed"

执行时间：

2019-04-08-11:17:36 stop slave
    mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
    ddl_start
    2019-04-08 11:17:36
    ddl_stop
    2019-04-08 11:45:13
    2019-04-08-11:45:13 onlie ddl stop
    2019-04-08-11:45:13 add foreign key
    mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
    2019-04-08-12:33:48 add foreign key stop
    2019-04-08-12:33:48 start slave

删除重建索引花费时间为 28 分钟，添加外键约束时间为 48 分钟。

再次查看 `delete` 和 `select` 语句的执行计划：

explain select count(*) from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-03-10', '%Y-%m-%d')\G
    *************************** 1. row ***************************
    id: 1
    select_type: SIMPLE
    table: arrival_record
    partitions: NULL
    type: range
    possible_keys: idx_receive_time
    key: idx_receive_time
    key_len: 6
    ref: NULL
    rows: 7540948
    filtered: 100.00
    Extra: Using where; Using index
    
    explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G;
    *************************** 1. row ***************************
    id: 1
    select_type: SIMPLE
    table: arrival_record
    partitions: NULL
    type: range
    possible_keys: idx_product_id_sequence_station_no,idx_receive_time
    key: idx_receive_time
    key_len: 6
    ref: NULL
    rows: 291448
    filtered: 16.66
    Extra: Using index condition; Using where

都使用到了 `idx_receive_time` 索引，扫描的行数大大降低。

**索引优化后**

delete 还是花费了 77s 时间：

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-03-10', '%Y-%m-%d')\G

![图片][e05a2debcfaaf48a9cdc7952840be941.png]

delete 语句通过 `receive_time` 的索引删除 300 多万的记录花费 77s 时间。

**delete 大表优化为小批量删除**

应用端已优化成每次删除 10 分钟的数据（每次执行时间 1s 左右），xxx 中没在出现 SLA（主从延迟告警）：

![图片][6bcaef2b3973d0521550ef8b1c827e96.png]

另一个方法是通过主键的顺序每次删除 20000 条记录：

#得到满足时间条件的最大主键ID
    #通过按照主键的顺序去 顺序扫描小批量删除数据
    #先执行一次以下语句
     SELECT MAX(id) INTO @need_delete_max_id FROM arrival_record WHERE receive_time`<'2019-03-01' ;
     DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;
     select ROW_COUNT();  #返回20000
    #执行小批量delete后会返回row_count(), 删除的行数
    #程序判断返回的row_count()是否为0，不为0执行以下循环，为0退出循环，删除操作完成
     DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;
     select ROW_COUNT();
    #程序睡眠0.5s

## 总结 ##

## **表数据量太大时，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本（如做 DDL 表更时间太长，delete 历史数据）。** ##

对大表进行 DDL 操作时，要考虑表的实际情况（如对该表的并发表，是否有外键）来选择合适的 DDL 变更方式。

对大数据量表进行 delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟。

[f8820a0c6e6a746767b04124219869ec.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f8820a0c6e6a746767b04124219869ec.png
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[ba5338a3fd0e844b892495506a7ca08d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ba5338a3fd0e844b892495506a7ca08d.png
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