MySQL 優化技巧（一）

本案例的背景是這樣的：有一張財務流水錶，未分庫分表，目前的數據量爲9555695，分頁查詢使用到了limit，優化之前的查詢耗時16s 938ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照本文的方式調整SQL後，耗時347ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)。

• 操作：查詢條件放到子查詢中，子查詢只查主鍵ID，然後使用子查詢中確定的主鍵關聯查詢其他的屬性字段

• 原理：減少回表操作

優化前SQL：

SELECT 各種字段 FROM `table_name` WHERE 各種條件 LIMIT 0,10;

優化後SQL：

SELECT 各種字段 FROM `table_name` main_tale RIGHT JOIN ( SELECT 子查詢只查主鍵 FROM `table_name` WHERE 各種條件 LIMIT 0,10;) temp_table ON temp_table.主鍵 = main_table.主鍵

前言

首先說明一下MySQL的版本：

mysql> select version;
+-----------+ | version | +-----------+ | 5.7.17 | +-----------+ 
1 row in set (0.00 sec)

表結構：

mysql> desc test; +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | | Key | Default | Extra | +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ | id | bigint(20) unsigned | NO | PRI | | auto_increment | | val | int(10) unsigned | NO | MUL | 0 | | | source | int(10) unsigned | NO | | 0 | | +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ 3 rows in set (0.00 sec)

id爲自增主鍵，val爲非唯一索引。

灌入大量數據，共500萬：

mysql> select count(*) from test; +----------+ 
| count(*) | +----------+ | 5242882 | +----------+ 1 row in set (4.25 sec)

我們知道，當limit offset rows中的offset很大時，會出現效率問題：

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5; +---------+-----+--------+ | id | val | source | +---------+-----+--------+ | 3327622 | 4 | 4 | | 3327632 | 4 | 4 | | 3327642 | 4 | 4 | | 3327652 | 4 | 4 | | 3327662 | 4 | 4 | +---------+-----+--------+ 5 rows in set (15.98 sec)

爲了達到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id; +---------+-----+--------+---------+ | id | val | source | id | +---------+-----+--------+---------+ | 3327622 | 4 | 4 | 3327622 | | 3327632 | 4 | 4 | 3327632 | | 3327642 | 4 | 4 | 3327642 | | 3327652 | 4 | 4 | 3327652 | | 3327662 | 4 | 4 | 3327662 | +---------+-----+--------+---------+ 5 rows in set (0.38 sec)

時間相差很明顯。

爲什麼會出現上面的結果?我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：

查詢到索引葉子節點數據。根據葉子節點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。

類似於下面這張圖：

像上面這樣，需要查詢300005次索引節點，查詢300005次聚簇索引的數據，最後再將結果過濾掉前300000條，取出最後5條。MySQL耗費了大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數據上，而有300000次隨機I/O查詢到的數據是不會出現在結果集當中的。肯定會有人問：既然一開始是利用索引的，爲什麼不先沿着索引葉子節點查詢到最後需要的5個節點，然後再去聚簇索引中查詢實際數據。這樣只需要5次隨機I/O，類似於下面圖片的過程：

其實我也想問這個問題。

證實

下面我們實際操作一下來證實上述的推論：爲了證實select * from test where val=4 limit 300000,5是掃描300005個索引節點和300005個聚簇索引上的數據節點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統計在一個sql中通過索引節點查詢數據節點的次數。

我先試了Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。我只能通過間接的方式來證實：InnoDB中有buffer pool。裏面存有最近訪問過的數據頁，包括數據頁和索引頁。所以我們需要運行兩個SQL，來比較buffer pool中的數據頁的數量。

預測結果是運行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之後，buffer pool中的數據頁的數量遠遠少於select * from test where val=4 limit 300000,5;對應的數量，因爲前一個sql只訪問5次數據頁，而後一個sql訪問300005次數據頁。select * from test where val=4 limit 300000,5

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;Empty set (0.04 sec)

可以看出，目前buffer pool中沒有關於test表的數據頁。

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5; +---------+-----+--------+ | id | val | source | +---------+-----+--------+| 3327622 | 4 | 4 | | 3327632 | 4 | 4 | | 3327642 | 4 | 4 | | 3327652 | 4 | 4 | | 3327662 | 4 | 4 | +---------+-----+--------+ 5 rows in set (26.19 sec) mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name; +------------+----------+ | index_name | count(*) | +------------+----------+ | PRIMARY | 4098 | | val | 208 | +------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)

可以看出，此時buffer pool中關於test表有4098個數據頁，208個索引頁。select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;爲了防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，重啓MySQL。

mysqladmin shutdown /usr/local/bin/mysqld_safe & mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name; Empty set (0.03 sec)

運行SQL：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id; +---------+-----+--------+---------+ | id | val | source | id | +---------+-----+--------+---------+ | 3327622 | 4 | 4 | 3327622 | | 3327632 | 4 | 4 | 3327632 | | 3327642 | 4 | 4 | 3327642 | | 3327652 | 4 | 4 | 3327652 | | 3327662 | 4 | 4 | 3327662 | +---------+-----+--------+---------+ 5 rows in set (0.09 sec) mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name; +------------+----------+ | index_name | count(*) | +------------+----------+ | PRIMARY | 5 | | val | 390 | +------------+----------+ 2 rows in set (0.03 sec)

我們可以明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載了4098個數據頁到buffer pool，而第二個sql只加載了5個數據頁到buffer pool。符合我們的預測。也證實了爲什麼第一個sql會慢：讀取大量的無用數據行(300000)，最後卻拋棄掉。

而且這會造成一個問題：加載了很多熱點不是很高的數據頁到buffer pool，會造成buffer pool的污染，佔用buffer pool的空間。遇到的問題爲了在每次重啓時確保清空buffer pool，我們需要關閉
innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和
innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制數據庫關閉時dump出buffer pool中的數據和在數據庫開啓時載入在磁盤上備份buffer pool的數據。