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我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:
执行一下脚本:
现在执行以下 SQL 看看效果:
...
执行了 16.80s,感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划:
感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL:
我们格式化一下 SQL:
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略:
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引2. 扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对,
而关联子查询就需要循环迭代:
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA: 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下:
\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断。
MySQL 在崩溃恢复时,会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性,如果 MySQL 中包含了大量表,这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关,表总数越大,崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间,像这里开发库的 HDD IOPS 较低,因此面对大量的表空间,校验速度就非常缓慢。另外一个发现,MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验,而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验,等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性,即表数量超过 5W 时,会启用多线程扫描,加快表空间校验过程。
如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛?查阅了资料,方法主要有两种:
1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ,那么 validate = false,即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1,也就是强制恢复跳过坏页,就可以跳过校验,然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程,快速启动 MySQL,个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了,只需要打开一个 ibdata 文件即可,大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后,感觉共享表空间在很多业务环境下,反而更有优势。
临时冒出另外一种解决想法,即用 GDB 调试崩溃恢复,通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程,然后让 MySQL 正常关闭,重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现,如果以 debug 模式运行,确实可以临时修改 validate 变量,跳过表空间验证过程,但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣,反而耗时更长。而以非 debug 模式运行,则无法修改 validate 变量,想法破灭。
问题
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:
执行一下脚本:
现在执行以下 SQL 看看效果:
...
执行了 16.80s,感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划:
感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL:
我们格式化一下 SQL:
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略:
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引2. 扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对,
而关联子查询就需要循环迭代:
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA: 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下:
\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断。
将查询语句放到服务器命令行去跑,如果慢,则可以考虑通过添加索引来提高查询速度。
如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善,查看语句执行计划中,是全表扫描还是走索引。如果走了索引,那就可能考虑是服务器性能瓶颈或数据库设置问题,涉及的设置项比较多,你没有提供相关信息,无法继续提供优化建议。如果没有走索引,检查语法(查询条件添加函数不走索引)和表属性(关联表字符集不统一不走索引)。
如果服务器本地快,但页面查询慢,那就排除了性能问题,考虑网络问题与页面查询语句调用的驱动模块是否有问题。检测网络连接速度,如慢尝试更换网线。网络连接速度正常,则尝试更换调用的驱动包,重新下一个或换一个版本。
mysql支持几十万的数据,响应速度应该是毫秒级的。
看了下你的语句,不要用IN了,改INNER JOIN吧,套那么多层IN,肯定没效率。