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      分區(qū)表場景下的 SQL 優(yōu)化

       2020-10-19 11:02  來源: 腳本之家   我來投稿 撤稿糾錯

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      這篇文章主要介紹了分區(qū)表場景下的 SQL 優(yōu)化,幫助大家更好的理解和學習SQL,感興趣的朋友可以了解下

      導讀

      有個表做了分區(qū),每天一個分區(qū)。

      該表上有個查詢,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分區(qū)的所有數(shù)據(jù),有什么辦法進行優(yōu)化嗎?

      待優(yōu)化場景

      有一個大表,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SQL,一般來說就是先看執(zhí)行計劃,觀察是否盡可能用到索引,同時要關(guān)注預計掃描的行數(shù),以及是否產(chǎn)生了臨時表(Using temporary) 或者 是否需要進行排序(Using filesort),想辦法消除這些情況。

      更進一步的優(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)務需求,這個動作比較大,一般非核心系統(tǒng)上的核心問題,不會這么大動干戈,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SQL的執(zhí)行計劃:

      這個執(zhí)行計劃看起來還好,有索引可用,也沒臨時表,也沒filesort。不過,我們也注意到,預計要掃描的行數(shù)還是挺多的 rows: 9384602,而且要掃描zheng整個分區(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SQL總是要查詢某一天的數(shù)據(jù),這個表已經(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。

      事實上,如果不強制指定分區(qū)的話,也是可以達到優(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、適當調(diào)整SQL代碼(例如調(diào)整驅(qū)動表順序)等簡單手法來完成。

      多說幾句,遇到SQL優(yōu)化性能瓶頸問題想要在技術(shù)群里請教時,麻煩先提供幾個必要的信息:

      表DDL

      表常規(guī)統(tǒng)計信息,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及相應的執(zhí)行計劃 沒有這些信息的話,就別去麻煩別人了吧。

      以上就是分區(qū)表場景下的 SQL 優(yōu)化的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于sql分區(qū)表優(yōu)化的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

      來源:腳本之家

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