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【全网首发】数据库系列:MySQL索引优化与性能提升总结(综合版)原创

3月前
311907

1 背景

作为一个常年在一线带组的Owner以及老面试官,我们面试的目标基本都是一线的开发人员。从服务端这个技术栈出发,问题的范围主要还是围绕开发语言(Java、Go)等核心知识点、数据库技术、缓存技术、消息中间件、微服务框架的使用等几个方面来提问。
MySQL作为大厂的主流数据存储配置,当然是被问的最多的,而其中重点区域就是索引的使用和优化。

2 索引的优化步骤

2.1 高效索引的原则

  1. 正确理解和计算索引字段的区分度,下面是计算规则,区分度高的索引,可以快速得定位数据,区分度太低,无法有效的利用索引,可能需要扫描大量数据页,和不使用索引没什么差别。我们创建索引的时候,尽量选择区分度高的列作为索引

selecttivity = count(distinct c_name)/count(*)

  1. 正确理解和计算前缀索引的字段长度,下面是判断规则,合适的长度要保证高的区分度和最恰当的索引存储容量,只有达到最佳状态,才是保证高效率的索引。下买呢长度为6的时候是最佳状态。

select count(distinct left(c_name , calcul_len)) / count(*) from t_name;

mysql>  SELECT
     count(DISTINCT LEFT(empname, 3)) / count(*) AS sel3,
     count(DISTINCT LEFT(empname, 4)) / count(*) AS sel4,
     count(DISTINCT LEFT(empname, 5)) / count(*) AS sel5,
     count(DISTINCT LEFT(empname, 6)) / count(*) AS sel6,
     count(DISTINCT LEFT(empname, 7)) / count(*) AS sel7
 FROM
     emp;
+--------+--------+--------+--------+--------+
| sel3   | sel4   | sel5   | sel6   | sel7   |
+--------+--------+--------+--------+--------+
| 0.0012 | 0.0076 | 0.0400 | 0.1713 | 0.1713 |
+--------+--------+--------+--------+--------+
1 row in set
  1. 联合索引注意最左匹配原则:按照从左到右的顺序匹配,MySQL会一直向右匹配索引直到遇到范围查询(>、<、between、like)然后停止匹配。如 depno=1 and empname>'' and job=1 ,如果建立(depno,empname,job)顺序的索引,empname 和 job是用不到索引的。
  2. 应需而取策略,查询记录的时候,不要一上来就使用*,只取需要的数据,可能的话尽量只利用索引覆盖,可以减少回表操作,提升效率。
  3. 正确判断是否使用联合索引( 策略篇 联合索引的使用那一小节有说明判断规则),也可以进一步分析到索引下推(IPC),减少回表操作,提升效率。
  4. 避免索引失效的原则:禁止对索引字段使用函数、运算符操作,会使索引失效。这是实际上就是需要保证索引所对应字段的”干净度“。
  5. 避免非必要的类型转换,字符串字段使用数值进行比较的时候会导致索引无效。
  6. 模糊查询'%value%'会使索引无效,变为全表扫描,因为无法判断扫描的区间,但是'value%'是可以有效利用索引。
  7. 索引覆盖排序字段,这样可以减少排序步骤,提升查询效率
  8. 尽量的扩展索引,非必要不新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。
  9. 无需强制索引顺序,比如 建立(depno,empno,jobno)顺序的索引,你可以是 empno = 1 and jobno = 2 and depno = 8。因为MySQL的查询优化器会根据实际索引情况进行顺序优化,所以这边不强制顺序一致性。但是同等条件下还是按照顺序进行排列,比较清晰,并且节省查询优化器的处理

2.2 查询优化分析器 - explain

explain命令大家应该很熟悉,具体用法和字段含义可以参考官网explain-output,这里需要强调rows是核心指标,绝大部分rows小的语句执行一定很快,因为扫描的内容基数小。
所以优化语句基本上都是在优化降低rows值。

2.2.1 Explain输出的字段

Column JSON Name Meaning
id select_id The SELECT identifier
select_type None The SELECT type
table table_name The table for the output row  
partitions partitions The matching partitions
type access_type The join type
possible_keys possible_keys The possible indexes to choose
key key The index actually chosen
key_len key_length The length of the chosen key
ref ref The columns compared to the index
rows rows Estimate of rows to be examined
filtered filtered Percentage of rows filtered by table condition
Extra None Additional information

2.2.2 select_type 枚举

注意几个核心关键参数:possible_keys、key、rows、select_type,对于优化指导很有意义

  • select_type:表示查询中每个select子句的类型(Simple、Primary、Depend SubQuery)
  • possible_keys :指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用
  • key:key列显示MySQL实际决定使用的键(索引),未走索引是null
  • rows:表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算所需要扫描的行数

慢查询优化基本步骤

  1. 先运行查看实际耗时,判断是否真的很慢(注意设置SQL_NO_CACHE)。
  2. 高区分度优先策略:where条件单表查,锁定最小返回记录表的条件。
    就是查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高。区分度高的字段往前排。
  3. explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)
  4. order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
  5. 了解业务方的使用场景,根据使用场景适时调整。
  6. 加索引时参照建上面索引的十大原则
  7. 观察结果,不符合预期继续从第一步开始分析

2.3 查询案例分析

下面几个例子详细解释了如何分析和优化慢查询。
复杂查询条件的分析
一般来说我们编写SQL的方式是为了 是实现功能,在实现功能的基础上保证MySQL的执行效率也是非常重要的,这要求我们对MySQL的执行计划和索引规则有非常清晰的理解,分析下面的案例:

1 mysql> select a.*,b.depname,b.memo from emp a left join 
2 dep b on a.depno = b.depno where sal>100 and a.empname like 'ab%'  and a.depno=106 order by a.hiredate desc ;
3 +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+------------+----------+
4 | id      | empno   | empname | job     | mgr | hiredate            | sal  | comn | depno | depname    | memo     |
5 +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+------------+----------+
6 | 4976754 | 4976754 | ABijwE  | SALEMAN |   1 | 2021-01-23 16:46:24 | 2000 | 400  |   106 | kDpNWugzcQ | TYlrVEkm |
7 ......
8 +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+------------+----------+
9 744 rows in set  (4.958 sec) 

总共就查询了744条数据,却耗费了4.958的时间,我们看一下目前表中现存的索引以及索引使用的情况分析

 1 mysql> show index from emp;
 2 +-------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
 3 | Table | Non_unique | Key_name      | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
 4 +-------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
 5 | emp   |          0 | PRIMARY       |            1 | id          | A         |     4952492 | NULL     | NULL   |      | BTREE      |         |               |
 6 | emp   |          1 | idx_emo_depno |            1 | depno       | A         |          18 | NULL     | NULL   |      | BTREE      |         |               |
 7 +-------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
 8 2 rows in set
 9 
10 mysql> explain select a.*,b.depname,b.memo from emp a left join 
11 dep b on a.depno = b.depno where sal>100 and a.empname like 'ab%'  and a.depno=106 order by a.hiredate desc ;
12 +----+-------------+-------+------+---------------+---------------+---------+-------+--------+-----------------------------+
13 | id | select_type | table | type | possible_keys | key           | key_len | ref   | rows   | Extra                       |
14 +----+-------------+-------+------+---------------+---------------+---------+-------+--------+-----------------------------+
15 |  1 | SIMPLE      | a     | ref  | idx_emo_depno | idx_emo_depno | 3       | const | 974898 | Using where; Using filesort |
16 |  1 | SIMPLE      | b     | ref  | idx_dep_depno | idx_dep_depno | 3       | const |      1 | NULL                        |
17 +----+-------------+-------+------+---------------+---------------+---------+-------+--------+-----------------------------+
18 2 rows in set 

可以看出,目前在emp表上除了主键只存在一个索引 idx_emo_depno ,作用在部门编号字段上,该索引的目标是过滤出具体部门编号下的数据。

通过explain 分析器可以看到 where条件后面是走了 idx_emo_depno 索引,但是也比较了 97W的数据,说明该字段的区分度并不高,根据高区分度优先原则,我们对这个表的三个查询字段分别进行区分度计算。

1 mysql> select count(distinct empname)/count(*),count(distinct depno)/count(*),count(distinct sal)/count(*) from emp; 
2 +----------------------------------+--------------------------------+------------------------------+
3 | count(distinct empname)/count(*) | count(distinct depno)/count(*) | count(distinct sal)/count(*) |
4 +----------------------------------+--------------------------------+------------------------------+
5 | 0.1713                           | 0.0000                         | 0.0000                       |
6 +----------------------------------+--------------------------------+------------------------------+
7 1 row in set 

这是计算结果,empname的区分度最高,所以合理上是可以建立一个包含这三个字段的联合索引,顺序如下:empname、depno、sal;

并且查询条件重新调整了顺序,符合最左匹配原则;另一方面根据应需而取的策略,把b.memo字段去掉了。

1 mysql> select a.*,b.depname from emp a left join 
2 dep b on a.depno = b.depno where  a.empname like 'ab%'  and a.depno=106 and a.sal>100 order by a.hiredate desc ;
3 +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+------------+
4 | id      | empno   | empname | job     | mgr | hiredate            | sal  | comn | depno | depname    |
5 +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+------------+
6 | 4976754 | 4976754 | ABijwE  | SALEMAN |   1 | 2021-01-23 16:46:24 | 2000 | 400  |   106 | kDpNWugzcQ |
7 ......
8 +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+------------+
9 744 rows in set  (0.006 sec) 

这边还有一个问题,那就是联合索引根据最左匹配原则:必须按照从左到右的顺序匹配,MySQL会一直向右匹配索引直到遇到范围查询(>、<、between、like)然后停止匹配。

所以语句中 执行到a.empname 字段,因为使用了like,后面就不再走索引了。在这个场景中, 独立的empname字段上的索引和这个联合索引效率是差不多的。

另外排序字段hiredate也可以考虑到覆盖到索引中,会相应的提高效率。

无效索引的分析
有一个需求,使用到了用户表 userinfo 和消费明细表 salinvest ,目的想把2020年每个用户在四个品类等级(A1、A2、A3、A4)上的消费额度进行统计,所以便下了如下的脚本:

 1 select (@rowNO := @rowNo+1) AS id,bdata.* from 
 2 (
 3 select distinct a.usercode,a.username,
 4 @A1:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A1' 
 5 and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A1,
 6 @A2:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A2' 
 7 and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A2,
 8 @A3:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A3' 
 9 and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A3,
10 @A4:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A4' 
11 and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A4,
12 ,(@A1+@A2+@A3+@A4) as allnum 
13 from userinfo a 
14 inner JOIN `salinvest` b on a.usercode = b.usercode  
15 where b.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'
16 order by allnum desc
17 ) as bdata,(SELECT @rowNO:=0) b; 

这个查询看起来貌似没什么问题 ,虽然用到了复合查询、子查询,但是如果索引做的正确,也不会有什么问题。那我们来看看索引,有一个联合索引,符合我们最左匹配原则和高区分度优先原则:

 1 mysql> show index from salinvest;
 2 +------------+------------+------------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
 3 | Table      | Non_unique | Key_name               | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
 4 +------------+------------+------------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
 5 | lnuminvest |          0 | PRIMARY                |            1 | autocode    | A         |           5 | NULL     | NULL   |      | BTREE      |         |               |
 6 | lnuminvest |          1 | idx_salinvest_complex |            1 | usercode      | A         |           2 | NULL     | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
 7 | lnuminvest |          1 | idx_salinvest_complex |            2 | gravalue    | A         |           2 | NULL     | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
 8 | lnuminvest |          1 | idx_salinvest_complex |            3 | logdate     | A         |           2 | NULL     | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
 9 +------------+------------+------------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
10 4 rows in set 

那我们来看看它的执行效率:

mysql> select (@rowNO := @rowNo+1) AS id,bdata.* from 
(
select (@rowNO := @rowNo+1) AS id,bdata.* from 
(
select distinct a.usercode,a.username,
@A1:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A1' 
and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A1,
@A2:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A2' 
and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A2,
@A3:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A3' 
and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A3,
@A4:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A4' 
and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A4,
,(@A1+@A2+@A3+@A4) as allnum 
from userinfo a 
inner JOIN `salinvest` b on a.usercode = b.usercode  
where b.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'
order by allnum desc
) as bdata,(SELECT @rowNO:=0) b;
+----+------------+---------+------+------+------+------+------+--------+
| id | usercode     | username | A1     | A2   | A3   | A4   |allnum
+----+------------+---------+------+------+------+------+------+--------+
|  1 | 063105015    | brand    | 789.00 | 1074.50 | 998.00 | 850.00 |  
......
+----+------------+---------+------+------+------+------+------+--------+
6217 rows in set  (12.745 sec) 

我这边省略了查询结果,实际上结果输出6000多条数据,在约50W的数据中进行统计与合并,输出6000多条数据,花费了将近13秒,这明显是不合理的。

我们来分析下是什么原因:

 1 mysql> explain select (@rowNO := @rowNo+1) AS id,bdata.* from 
 2 (
 3 select distinct a.usercode,a.username,
 4 @A1:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A1' 
 5 and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A1,
 6 @A2:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A2' 
 7 and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A2,
 8 @A3:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A3' 
 9 and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A3,
10 @A4:=IFNULL((select sum(c.ltimenum) from `salinvest` c where c.usercode=a.usercode AND c.gravalue='A4' 
11 and c.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'),0) as A4,
12 ,(@A1+@A2+@A3+@A4) as allnum 
13 from userinfo a 
14 inner JOIN `salinvest` b on a.usercode = b.usercode  
15 where b.logdate between '2020-01-01' and '2020-12-31'
16 order by allnum desc
17 ) as bdata,(SELECT @rowNO:=0) b;
18 +----+--------------------+------------+------------+--------+------------------------+------------------------+---------+-----------------------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
19 | id | select_type        | table      | partitions | type   | possible_keys          | key                    | key_len | ref                   | rows | filtered | Extra                                                     |
20 +----+--------------------+------------+------------+--------+------------------------+------------------------+---------+-----------------------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
21 |  1 | PRIMARY            | <derived8> | NULL       | system | NULL                   | NULL                   | NULL    | NULL                  |    1 |      100 | NULL                                                      |
22 |  1 | PRIMARY            | <derived2> | NULL       | ALL    | NULL                   | NULL                   | NULL    | NULL                  |    2 |      100 | NULL                                                      |
23 |  8 | DERIVED            | NULL       | NULL       | NULL   | NULL                   | NULL                   | NULL    | NULL                  | NULL | NULL     | No tables used                                            |
24 |  2 | DERIVED            | b          | NULL       | index  | idx_salinvest_complex | idx_salinvest_complex | 170     | NULL                  |    5 |       20 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort |
25 |  7 | DEPENDENT SUBQUERY | c          | NULL       | ALL    | idx_salinvest_complex | NULL                   | NULL    | NULL                  |    5 |       20 | Using where                                               |
26 |  6 | DEPENDENT SUBQUERY | c          | NULL       | ALL    | idx_salinvest_complex | NULL                   | NULL    | NULL                  |    5 |       20 | Using where                                               |
27 |  5 | DEPENDENT SUBQUERY | c          | NULL       | ALL    | idx_salinvest_complex | NULL                   | NULL    | NULL                  |    5 |       20 | Using where                                               |
28 |  4 | DEPENDENT SUBQUERY | c          | NULL       | ALL    | idx_salinvest_complex | NULL                   | NULL    | NULL                  |    5 |       20 | Using where                                               |
29 +----+--------------------+------------+------------+--------+------------------------+------------------------+---------+-----------------------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
30 9 rows in set 

看最后四条数据,看他的possible_key和 实际的key,预估是走 idx_salinvest_complex 索引,实际是走了空索引,这个是为什么呢? 看前面的select_type 字段,值是 DEPENDENT SUBQUERY,了然了。

官方对 DEPENDENT SUBQUERY 的说明:子查询中的第一个SELECT, 取决于外面的查询 。

什么意思呢?它意味着两步:

第一步,MySQL 根据 select distinct a.usercode,a.username 得到一个大结果集 t1,这就是我们上图提示的6000用户。

第二步,上面的大结果集 t1 中的每一条记录,等同于与子查询 SQL 组成新的查询语句: select sum(c.ltimenum) from salinvest c where c.usercode in (select distinct a.usercode from userinfo a) 。

也就是说, 每个子查询要比较6000次,几十万的数据啊……即使这两步骤查询都用到了索引,但还是会很慢。

这种情况下, 子查询的执行效率受制于外层查询的记录数,还不如拆成两个独立查询顺序执行呢。

这种慢查询的解决办法,网上有很多方案,最常用的办法是用联合查询代替子查询,可以自己去查一下。

3 适当的分库分表

物理服务机的CPU、内存、存储设备、连接数等资源有限,某个时段大量连接同时执行操作,会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。为了解决这个问题,行业先驱门充分发扬了分而治之的思想,对大库表进行分割,
然后实施更好的控制和管理,同时使用多台机器的CPU、内存、存储,提供更好的性能。而分治有两种实现方式:垂直拆分和水平拆分。

3.1 垂直分库

垂直分库其实是一种简单逻辑分割,比如数据库中建立独立的商品库 Products、订单库Orders,积分库Scores 等。

3.2 垂直分表

比较适用于那种字段比较多的表,假设我们一张表有100个字段,分析了一下当前业务执行的SQL语句,有20个字段是经常使用的,而另外80个字段使用比较少。把20个字段放在主表里面,我们再创建一个辅助表,存放另外80个字段。

3.3 库内分表

按照一定的策略对单个大容量表进行拆分。

3.4 分库分表

分库分表在库内分表的基础上,将分的表挪动到不同的主机和数据库上。可以充分的使用其他主机的CPU、内存和IO资源。

 

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