實踐教程之如何在 PolarDB-X 中優化慢 SQL

PolarDB-X 爲了方便用戶體驗,提供了免費的實驗環境,您可以在實驗環境裏體驗 PolarDB-X 的安裝部署和各種內核特性。除了免費的實驗,PolarDB-X 也提供免費的視頻課程,手把手教你玩轉 PolarDB-X 分佈式數據庫。
本期實驗將指導您使用對 PolarDB-X 進行慢SQL優化。

本期免費實驗地址

本期教學視頻地址

前置準備

假設已經根據前一講內容完成了PolarDB-X的搭建部署,可以成功鏈接上PolarDB-X數據庫。

啓動業務

本步驟將指導您如何使用Sysbench Select場景模擬業務流量。

準備壓測數據

a.執行如下SQL語句,創建壓測數據庫sysbench_test。

CREATE DATABASE sysbench_test;
b.執行如下SQL語句,使用壓測數據庫sysbench_test。

USE sysbench_test;

c.在實驗頁面,單擊右上角的+ 圖標,創建新的終端三。

d.執行如下命令,切換到賬號galaxykube。

su galaxykube

e.執行如下命令,進入到/home/galaxykube目錄。

cd

f.執行如下命令,創建準備壓測數據的sysbench-prepare.yaml文件。

vim sysbench-prepare.yaml

g.按i鍵進入編輯模式,將如下代碼複製到文件中,然後按ECS退出編輯模式,輸入:wq後按下Enter鍵保存並退出。

kind: Job
metadata:
  name: sysbench-prepare-data-test
  namespace: default
spec:
  backoffLimit: 0
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: sysbench-prepare
          image: severalnines/sysbench
          env:
            - name: POLARDB_X_USER
              value: polardbx_root
            - name: POLARDB_X_PASSWD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: polardb-x
                  key: polardbx_root
          command: [ 'sysbench' ]
          args:
            - --db-driver=mysql
            - --mysql-host=$(POLARDB_X_SERVICE_HOST)
            - --mysql-port=$(POLARDB_X_SERVICE_PORT)
            - --mysql-user=$(POLARDB_X_USER)
            - --mysql_password=$(POLARDB_X_PASSWD)
            - --mysql-db=sysbench_test
            - --mysql-table-engine=innodb
            - --rand-init=on
            - --max-requests=1
            - --oltp-tables-count=1
            - --report-interval=5
            - --oltp-table-size=160000
            - --oltp_skip_trx=on
            - --oltp_auto_inc=off
            - --oltp_secondary
            - --oltp_range_size=5
            - --mysql_table_options=dbpartition by hash(`id`)
            - --num-threads=1
            - --time=3600
            - /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/parallel_prepare.lua
            - run

h.執行如下命令,運行準備壓測數據的sysbench-prepare.yaml文件,初始化測試數據。

kubectl apply -f sysbench-prepare.yaml

i.執行如下命令,獲取任務進行狀態。

kubectl get jobs

返回結果如下,請您耐心等待大約1分鐘,當任務狀態COMPLETIONS爲1/1時,表示數據已經初始化完成。

啓動壓測流量

a.執行如下命令,創建啓動壓測的sysbench-select.yaml文件。

vim sysbench-select.yaml

b.按i鍵進入編輯模式,將如下代碼複製到文件中,然後按ECS退出編輯模式,輸入:wq後按下Enter鍵保存並退出。

kind: Job
metadata:
  name: sysbench-point-select-k-test
  namespace: default
spec:
  backoffLimit: 0
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: sysbench-point-select-k
          image: severalnines/sysbench
          env:
            - name: POLARDB_X_USER
              value: polardbx_root
            - name: POLARDB_X_PASSWD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: polardb-x
                  key: polardbx_root
          command: [ 'sysbench' ]
          args:
            - --db-driver=mysql
            - --mysql-host=$(POLARDB_X_SERVICE_HOST)
            - --mysql-port=$(POLARDB_X_SERVICE_PORT)
            - --mysql-user=$(POLARDB_X_USER)
            - --mysql_password=$(POLARDB_X_PASSWD)
            - --mysql-db=sysbench_test
            - --mysql-table-engine=innodb
            - --rand-init=on
            - --max-requests=0
            - --oltp-tables-count=1
            - --report-interval=5
            - --oltp-table-size=32000000
            - --oltp_skip_trx=on
            - --oltp_auto_inc=off
            - --oltp_secondary
            - --oltp_range_size=5
            - --mysql-ignore-errors=all
            - --num-threads=8
            - --time=3600
            - --random_points=1
            - /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/select_random_points.lua
            - run

c.執行如下命令,運行啓動壓測的sysbench-select.yaml文件,開始壓測。

kubectl apply -f sysbench-select.yaml

d.執行如下命令,查找壓測腳本運行的POD。

kubectl get pods

返回結果如下, 以‘sysbench-point-select-k-test-’開頭的POD即爲目標POD。

e.執行如下命令,查看QPS等信息。

說明:您需要將命令中的目標POD替換爲以‘sysbench-point-select-k-test-’開頭的POD。

kubectl logs -f 目標PO

體驗SQL限流和SQL Advisor

SQL限流

SQL限流是PolarDB-X提供的對符合特定規則的SQL進行限制的功能。在本實驗場景中假設步驟二中發起的Sysbench Select流量嚴重影響了其他業務,所以我們首先用SQL限流對Select SQL進行限流。

a.執行如下SQL語句,查看當前正在運行的請求。

show full processlist where info is not null
返回結果如下,您可查看到有如下SQL正在執行。

b.執行如下SQL語句,創建針對這條SQL的限流規則。

create ccl_rule block_select on sysbench_test.* to 'polardbx_root'@'%' for select filter by keyword('pad') with max_concurrency=0;
在終端二中執行對select sql進行攔截的SQL語句後,在終端三您可查看到出現大量的SQL報錯統計。

c.執行如下SQL語句,查看SQL限流具體攔截情況。

show ccl_rules;

返回結果如下,您可查看SQL限流具體攔截情況

用SQL Advisor優化慢SQL

在對慢SQL進行限制後,我們的系統就可以恢復正常狀態了,那麼接下來就可以對SQL進行優化。PolarDB-X 提供內置的SQL Advisor功能,可以針對某條SQL給出具體的優化建議。

a.執行如下,使用SQL Advisor功能分析SQL語句。

explain advisor SELECT id, k, c, pad from sbtest1 where k in(10)\G

返回結果如下,在ADVISE_INDEX部分,就是SQL Advisor給出的建議。


b.執行SQL Advisor給出的建議SQL語句。

ALTER TABLE sysbench_test.sbtest1 ADD GLOBAL INDEX __advise_index_gsi_sbtest1_k(k) DBPARTITION BY HASH(k);

c.行如下SQL語句,解除SQL限流。

drop ccl_rule block_select;

終端二中執行解除SQL限流的SQL語句後,在終端三您可查看到qps在優化後進行了大幅度的提升。

原文鏈接

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