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MySQL 千万数据量深分页优化, 拒绝线上故障!原创

285202

优化项目代码过程中发现一个千万级数据深分页问题,缘由是这样的

库里有一张耗材 MCS_PROD 表,通过同步外部数据中台多维度数据,在系统内部组装为单一耗材产品,最终同步到 ES 搜索引擎

MySQL 同步 ES 流程如下:

1、通过定时任务的形式触发同步,比如间隔半天或一天的时间频率

2、同步的形式为增量同步,根据更新时间的机制,比如第一次同步查询 >= 1970-01-01 00:00:00.0

3、记录最大的更新时间进行存储,下次更新同步以此为条件

4、以分页的形式获取数据,当前页数量加一,循环到最后一页

在这里问题也就出现了,MySQL 查询分页 OFFSET 越深入,性能越差,初步估计线上 MCS_PROD 表中记录在 1000w 左右

如果按照每页 10 条,OFFSET 值会拖垮查询性能,进而形成一个 "性能深渊"

同步类代码针对此问题有两种优化方式:采用游标、流式方案进行优化

优化深分页性能,文章围绕这个题目展开

文章目录如下:

1、软硬件说明
2、重新认识 MySQL 分页
3、深分页优化
4、子查询优化
5、延迟关联
6、书签记录
7、ORDER BY 巨坑,慎踩
8、ORDER BY 索引失效举例
9、结言

正文

1、软硬件说明

MySQL VERSION

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.30    |
+-----------+
1 row in set (0.01 sec)


表结构说明

借鉴公司表结构,字段、长度以及名称均已删减

mysql> DESC MCS_PROD;
+-----------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field                 | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+-----------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| MCS_PROD_ID           | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| MCS_CODE              | varchar(100) | YES  |     |         |                |
| MCS_NAME              | varchar(500) | YES  |     |         |                |
| UPDT_TIME             | datetime     | NO   | MUL | NULL    |                |
+-----------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.01 sec)


通过测试同学帮忙造了 500w 左右数据量

mysql> SELECT COUNT(*) FROM MCS_PROD;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5100000 |
+----------+
1 row in set (1.43 sec)


SQL 语句如下

因为功能需要满足 增量拉取的方式,所以会有数据更新时间的条件查询,以及相关 查询排序(此处有坑)

SELECT
 MCS_PROD_ID,
 MCS_CODE,
 MCS_NAME,
 UPDT_TIME
FROM
 MCS_PROD
WHERE
 UPDT_TIME >= '1970-01-01 00:00:00.0' ORDER BY UPDT_TIME
LIMIT xx, xx


重新认识 MySQL 分页

LIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接收一个或两个数字参数,参数必须是一个整数常量

如果给定两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量,第二个参数指定返回记录行的最大数

举个简单的例子,分析下 SQL 查询过程,掌握深分页性能为什么差

mysql> SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME FROM MCS_PROD WHERE (UPDT_TIME >= '1970-01-01 00:00:00.0') ORDER BY UPDT_TIME LIMIT 100000, 1;
+-------------+-------------------------+------------------+---------------------+
| MCS_PROD_ID | MCS_CODE                | MCS_NAME         | UPDT_TIME           |
+-------------+-------------------------+------------------+---------------------+
|      181789 | XA601709733186213015031 | 尺、桡骨LC-DCP骨板 | 2020-10-19 16:22:19 |
+-------------+-------------------------+------------------+---------------------+
1 row in set (3.66 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME FROM MCS_PROD WHERE (UPDT_TIME >= '1970-01-01 00:00:00.0') ORDER BY UPDT_TIME LIMIT 100000, 1;
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key        | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra                 |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | MCS_PROD | NULL       | range | MCS_PROD_1    | MCS_PROD_1 | 5       | NULL | 2296653 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)


简单说明下上面 SQL 执行过程:

1、首先查询了表 MCS_PROD,进行过滤 UPDT_TIME 条件,查询出展示列(涉及回表操作)进行排序以及 LIMIT
2、LIMIT 100000, 1 的意思是扫描满足条件的 100001 行,然后扔掉前 100000 行

MySQL 耗费了 大量随机 I/O 在回表查询聚簇索引的数据上,而这 100000 次随机 I/O 查询数据不会出现在结果集中

如果系统并发量稍微高一点,每次查询扫描超过 100000 行,性能肯定堪忧,另外 LIMIT 分页 OFFSET 越深,性能越差(多次强调)

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深分页优化

关于 MySQL 深分页优化常见的大概有以下三种策略:

1、子查询优化
2、延迟关联
3、书签记录


上面三点都能大大的提升查询效率,核心思想就是让 MySQL 尽可能扫描更少的页面,获取需要访问的记录后再根据关联列回原表查询所需要的列

子查询优化

子查询深分页优化语句如下:

mysql> SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME FROM MCS_PROD WHERE MCS_PROD_ID >= ( SELECT m1.MCS_PROD_ID FROM MCS_PROD m1 WHERE m1.UPDT_TIME >= '1970-01-01 00:00:00.0' ORDER BY m1.UPDT_TIME LIMIT 3000000, 1) LIMIT 1;
+-------------+-------------------------+------------------------+
| MCS_PROD_ID | MCS_CODE                | MCS_NAME               |
+-------------+-------------------------+------------------------+
|     3021401 | XA892010009391491861476 | 金属解剖型接骨板T型接骨板A |
+-------------+-------------------------+------------------------+
1 row in set (0.76 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME FROM MCS_PROD WHERE MCS_PROD_ID >= ( SELECT m1.MCS_PROD_ID FROM MCS_PROD m1 WHERE m1.UPDT_TIME >= '1970-01-01 00:00:00.0' ORDER BY m1.UPDT_TIME LIMIT 3000000, 1) LIMIT 1;
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key        | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra                    |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+--------------------------+
|  1 | PRIMARY     | MCS_PROD | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY    | 4       | NULL | 2296653 |   100.00 | Using where              |
|  2 | SUBQUERY    | m1       | NULL       | range | MCS_PROD_1    | MCS_PROD_1 | 5       | NULL | 2296653 |   100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+--------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.77 sec)


根据执行计划得知,子查询 table m1 查询是用到了索引。首先在 索引上拿到了聚集索引的主键 ID 省去了回表操作,然后第二查询直接根据第一个查询的 ID 往后再去查 10 个就可以了

24E68842-4CAA-4650-AC33-C4E0EDD567AB.png


延迟关联

"延迟关联" 深分页优化语句如下:

mysql> SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME FROM MCS_PROD INNER JOIN (SELECT m1.MCS_PROD_ID FROM MCS_PROD m1 WHERE m1.UPDT_TIME >= '1970-01-01 00:00:00.0' ORDER BY m1.UPDT_TIME LIMIT 3000000, 1) AS  MCS_PROD2 USING(MCS_PROD_ID);
+-------------+-------------------------+------------------------+
| MCS_PROD_ID | MCS_CODE                | MCS_NAME               |
+-------------+-------------------------+------------------------+
|     3021401 | XA892010009391491861476 | 金属解剖型接骨板T型接骨板A |
+-------------+-------------------------+------------------------+
1 row in set (0.75 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME FROM MCS_PROD INNER JOIN (SELECT m1.MCS_PROD_ID FROM MCS_PROD m1 WHERE m1.UPDT_TIME >= '1970-01-01 00:00:00.0' ORDER BY m1.UPDT_TIME LIMIT 3000000, 1) AS  MCS_PROD2 USING(MCS_PROD_ID);
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+------------+---------+-----------------------+---------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type   | possible_keys | key        | key_len | ref                   | rows    | filtered | Extra                    |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+------------+---------+-----------------------+---------+----------+--------------------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | NULL       | ALL    | NULL          | NULL       | NULL    | NULL                  | 2296653 |   100.00 | NULL                     |
|  1 | PRIMARY     | MCS_PROD   | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY    | 4       | MCS_PROD2.MCS_PROD_ID |       1 |   100.00 | NULL                     |
|  2 | DERIVED     | m1         | NULL       | range  | MCS_PROD_1    | MCS_PROD_1 | 5       | NULL                  | 2296653 |   100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+------------+---------+-----------------------+---------+----------+--------------------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)


思路以及性能与子查询优化一致,只不过采用了 JOIN 的形式执行

书签记录

关于 LIMIT 深分页问题,核心在于 OFFSET 值,它会 导致 MySQL 扫描大量不需要的记录行然后抛弃掉

我们可以先使用书签 记录获取上次取数据的位置,下次就可以直接从该位置开始扫描,这样可以 避免使用 OFFEST

假设需要查询 3000000 行数据后的第 1 条记录,查询可以这么写

mysql> SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME FROM MCS_PROD WHERE MCS_PROD_ID < 3000000 ORDER BY UPDT_TIME LIMIT 1;
+-------------+-------------------------+---------------------------------+
| MCS_PROD_ID | MCS_CODE                | MCS_NAME                        |
+-------------+-------------------------+---------------------------------+
|         127 | XA683240878449276581799 | 股骨近端-1螺纹孔锁定板(纯钛)YJBL01 |
+-------------+-------------------------+---------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME FROM MCS_PROD WHERE MCS_PROD_ID < 3000000 ORDER BY UPDT_TIME LIMIT 1;
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key        | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | MCS_PROD | NULL       | index | PRIMARY       | MCS_PROD_1 | 5       | NULL |    2 |    50.00 | Using where |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


好处是很明显的,查询速度超级快,性能都会稳定在毫秒级,从性能上考虑碾压其它方式

不过这种方式局限性也比较大,需要一种类似连续自增的字段,以及业务所能包容的连续概念,视情况而定

C1073E7B-89FD-4847-9DA7-E6D6EBCFC292.png


上图是阿里云 OSS Bucket 桶内文件列表,大胆猜测是不是可以采用书签记录的形式完成

ORDER BY 巨坑, 慎踩

以下言论可能会打破你对 order by 所有 美好 YY

先说结论吧,当 LIMIT OFFSET 过深时,会使 ORDER BY 普通索引失效(联合、唯一这些索引没有测试)

mysql> EXPLAIN SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME,UPDT_TIME FROM MCS_PROD WHERE (UPDT_TIME >= '1970-01-01 00:00:00.0') ORDER BY UPDT_TIME LIMIT 100000, 1;
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key        | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra                 |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | MCS_PROD | NULL       | range | MCS_PROD_1    | MCS_PROD_1 | 5       | NULL | 2296653 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


先来说一下这个 ORDER BY 执行过程:

1、初始化 SORT_BUFFER,放入 MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME,UPDT_TIME 四个字段
2、从索引 UPDT_TIME 找到满足条件的主键 ID,回表查询出四个字段值存入 SORT_BUFFER
3、从索引处继续查询满足 UPDT_TIME 条件记录,继续执行步骤 2
4、对 SORT_BUFFER 中的数据按照 UPDT_TIME 排序
5、排序成功后取出符合 LIMIT 条件的记录返回客户端

按照 UPDT_TIME 排序可能在内存中完成,也可能需要使用外部排序,取决于排序所需的内存和参数 SORT_BUFFER_SIZE

SORT_BUFFER_SIZE 是 MySQL 为排序开辟的内存。如果排序数据量小于 SORT_BUFFER_SIZE,排序会在内存中完成。如果数据量过大,内存放不下,则会利用磁盘临时文件排序

ORDER BY 索引失效举例

OFFSET 100000 时,通过 key Extra 得知,没有使用磁盘临时文件排序,这个时候把 OFFSET 调整到 500000

凉凉夜色为你思念成河,化作春泥呵护着你... 一首凉凉送给写这个 SQL 的同学,发现了 Using filesort

mysql> EXPLAIN SELECT MCS_PROD_ID,MCS_CODE,MCS_NAME,UPDT_TIME FROM MCS_PROD WHERE (UPDT_TIME >= '1970-01-01 00:00:00.0') ORDER BY UPDT_TIME LIMIT 500000, 1;
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table    | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra                       |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | MCS_PROD | NULL       | ALL  | MCS_PROD_1    | NULL | NULL    | NULL | 4593306 |    50.00 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


Using filesort 表示在索引之外,需要额外进行外部的排序动作,性能必将受到严重影响

所以我们应该 结合相对应的业务逻辑避免常规 LIMIT OFFSET,采用 # 深分页优化 章节进行修改对应业务

结言

最后有一点需要声明下,MySQL 本身并不适合单表大数据量业务

因为 MySQL 应用在企业级项目时,针对库表查询并非简单的条件,可能会有更复杂的联合查询,亦或者是大数据量时存在频繁新增或更新操作,维护索引或者数据 ACID 特性上必然存在性能牺牲

如果设计初期能够预料到库表的数据增长,理应构思合理的重构优化方式,比如 ES 配合查询、分库分表、TiDB 等解决方式

可以添加作者 VX,(备注公众号)一起沟通技术交流。另外也可以一起探讨王者峡谷的爱恨情仇,文能挂机骂队友,武能越塔送人头,横批文武双全。获得胜利就差一个这样的队友 ✌️

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参考资料:

《高性能 MySQL 第三版》
《MySQL 实战 45 讲》

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