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為什么我使用了索引,查詢還是慢?

共 4732字,需瀏覽 10分鐘

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2020-11-03 12:00

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回復(fù)“資源”獲取獨(dú)家整理的學(xué)習(xí)資料!

作者 |?張飛洪

來源 |?cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html

經(jīng)常有同學(xué)問我,我的一個(gè)SQL語(yǔ)句使用了索引,為什么還是會(huì)進(jìn)入到慢查詢之中呢?今天我們就從這個(gè)問題開始來聊一聊索引和慢查詢。

另外插入一個(gè)題外話,個(gè)人認(rèn)為團(tuán)隊(duì)要合理的使用ORM,可以參考 ORM的權(quán)衡和抉擇。合理利用的是ORM在面向?qū)ο蠛蛯懖僮鞣矫娴膬?yōu)勢(shì),避免聯(lián)合查詢上可能產(chǎn)生的坑(當(dāng)然如果你的Linq查詢能力很強(qiáng)另當(dāng)別論),因?yàn)镺RM屏蔽了太多的DB底層的知識(shí)內(nèi)容,對(duì)程序員不是件好事,對(duì)性能有極致追求,但是ORM理解不透徹的團(tuán)隊(duì)更加要謹(jǐn)慎。

案例剖析 

言歸正傳,為了實(shí)驗(yàn),我創(chuàng)建了如下表:

CREATE?TABLE?`T`(
`id`?int(11)?NOT?NULL,
`a`?int(11)?DEFAUT?NULL,
PRIMARY?KEY(`id`),
KEY?`a`(`a`)
)?ENGINE=InnoDB;

該表有三個(gè)字段,其中用id是主鍵索引,a是普通索引。

首先SQL判斷一個(gè)語(yǔ)句是不是慢查詢語(yǔ)句,用的是語(yǔ)句的執(zhí)行時(shí)間。他把語(yǔ)句執(zhí)行時(shí)間跟long_query_time這個(gè)系統(tǒng)參數(shù)作比較,如果語(yǔ)句執(zhí)行時(shí)間比它還大,就會(huì)把這個(gè)語(yǔ)句記錄到慢查詢?nèi)罩纠锩妫@個(gè)參數(shù)的默認(rèn)值是10秒。當(dāng)然在生產(chǎn)上,我們不會(huì)設(shè)置這么大,一般會(huì)設(shè)置1秒,對(duì)于一些比較敏感的業(yè)務(wù),可能會(huì)設(shè)置一個(gè)比1秒還小的值。

語(yǔ)句執(zhí)行過程中有沒有用到表的索引,可以通過explain一個(gè)語(yǔ)句的輸出結(jié)果來看KEY的值不是NULL。

我們看下?explain select * from t;的KEY結(jié)果是NULL

 ?。▓D一)

explain select * from t where id=2;的KEY結(jié)果是PRIMARY,就是我們常說的使用了主鍵索引

?。▓D二)

explain select a from t;的KEY結(jié)果是a,表示使用了a這個(gè)索引。

 (圖三)

雖然后兩個(gè)查詢的KEY都不是NULL,但是最后一個(gè)實(shí)際上掃描了整個(gè)索引樹a。

假設(shè)這個(gè)表的數(shù)據(jù)量有100萬(wàn)行,圖二的語(yǔ)句還是可以執(zhí)行很快,但是圖三就肯定很慢了。如果是更極端的情況,比如,這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上CPU壓力非常的高,那么可能第2個(gè)語(yǔ)句的執(zhí)行時(shí)間也會(huì)超過long_query_time,會(huì)進(jìn)入到慢查詢?nèi)罩纠锩妗?/span>

所以我們可以得出一個(gè)結(jié)論:是否使用索引和是否進(jìn)入慢查詢之間并沒有必然的聯(lián)系。使用索引只是表示了一個(gè)SQL語(yǔ)句的執(zhí)行過程,而是否進(jìn)入到慢查詢是由它的執(zhí)行時(shí)間決定的,而這個(gè)執(zhí)行時(shí)間,可能會(huì)受各種外部因素的影響。換句話來說,使用了索引你的語(yǔ)句可能依然會(huì)很慢。

全索引掃描的不足

那如果我們?cè)诟顚哟蔚目催@個(gè)問題,其實(shí)他還潛藏了一個(gè)問題需要澄清,就是什么叫做使用了索引。

我們都知道,InnoDB是索引組織表,所有的數(shù)據(jù)都是存儲(chǔ)在索引樹上面的。比如上面的表t,這個(gè)表包含了兩個(gè)索引,一個(gè)主鍵索引和一個(gè)普通索引。在InnoDB里,數(shù)據(jù)是放在主鍵索引里的。如圖所示:

可以看到數(shù)據(jù)都放在主鍵索引上,如果從邏輯上說,所有的InnoDB表上的查詢,都至少用了一個(gè)索引,所以現(xiàn)在我問你一個(gè)問題,如果你執(zhí)行select from t where id>0,你覺得這個(gè)語(yǔ)句有用上索引嗎?

我們看上面這個(gè)語(yǔ)句的explain的輸出結(jié)果顯示的是PRIMARY。其實(shí)從數(shù)據(jù)上你是知道的,這個(gè)語(yǔ)句一定是做了全面掃描。但是優(yōu)化器認(rèn)為,這個(gè)語(yǔ)句的執(zhí)行過程中,需要根據(jù)主鍵索引,定位到第1個(gè)滿足ID>0的值,也算用到了索引。

所以即使explain的結(jié)果里寫的KEY不是NULL,實(shí)際上也可能是全表掃描的,因此InnoDB里面只有一種情況叫做沒有使用索引,那就是從主鍵索引的最左邊的葉節(jié)點(diǎn)開始,向右掃描整個(gè)索引樹。

也就是說,沒有使用索引并不是一個(gè)準(zhǔn)確的描述。

你可以用全表掃描來表示一個(gè)查詢遍歷了整個(gè)主鍵索引樹;


也可以用全索引掃描,來說明像select a from t;這樣的查詢,他掃描了整個(gè)普通索引樹;


而select * from t where id=2這樣的語(yǔ)句,才是我們平時(shí)說的使用了索引。他表示的意思是,我們使用了索引的快速搜索功能,并且有效的減少了掃描行數(shù)。

索引的過濾性要足夠好

根據(jù)以上解剖,我們知道全索引掃描會(huì)讓查詢變慢,接下來就要來談?wù)勊饕倪^濾性。

假設(shè)你現(xiàn)在維護(hù)了一個(gè)表,這個(gè)表記錄了中國(guó)14億人的基本信息,現(xiàn)在要查出所有年齡在10~15歲之間的姓名和基本信息,那么你的語(yǔ)句會(huì)這么寫,select * from t_people where age between 10 and 15。

你一看這個(gè)語(yǔ)句一定要在age字段上開始建立索引了,否則就是個(gè)全面掃描,但是你會(huì)發(fā)現(xiàn),在你建立索引以后,這個(gè)語(yǔ)句還是執(zhí)行慢,因?yàn)闈M足這個(gè)條件的數(shù)據(jù)可能有超過1億行。

我們來看看建立索引以后,這個(gè)表的組織結(jié)構(gòu)圖:

這個(gè)語(yǔ)句的執(zhí)行流程是這樣的:

從索引上用樹搜索,取到第1個(gè)age等于10的記錄,得到它的主鍵id的值,根據(jù)id的值去主鍵索引取整行的信息,作為結(jié)果集的一部分返回;


在索引age上向右掃描,取下一個(gè)id的值,到主鍵索引上取整行信息,作為結(jié)果集的一部分返回;


重復(fù)上面的步驟,直到碰到第1個(gè)age大于15的記錄;

你看這個(gè)語(yǔ)句,雖然他用了索引,但是他掃描超過了1億行。所以你現(xiàn)在知道了,當(dāng)我們?cè)谟懻撚袥]有使用索引的時(shí)候,其實(shí)我們關(guān)心的是掃描行數(shù)。

對(duì)于一個(gè)大表,不止要有索引,索引的過濾性還要足夠好。

像剛才這個(gè)例子的age,它的過濾性就不夠好,在設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)的時(shí)候,我們要讓所有的過濾性足夠好,也就是區(qū)分度足夠高。

回表的代價(jià)

那么過濾性好了,是不是表示查詢的掃描行數(shù)就一定少呢?

我們?cè)賮砜匆粋€(gè)例子:

如果你的執(zhí)行語(yǔ)句是?select * from t_people where name='張三' and age=8

t_people表上有一個(gè)索引是姓名和年齡的聯(lián)合索引,那這個(gè)聯(lián)合索引的過濾性應(yīng)該不錯(cuò),可以在聯(lián)合索引上快速找到第1個(gè)姓名是張三,并且年齡是8的小朋友,當(dāng)然這樣的小朋友應(yīng)該不多,因此向右掃描的行數(shù)很少,查詢效率就很高。

但是查詢的過濾性和索引的過濾性可不一定是一樣的,如果現(xiàn)在你的需求是查出所有名字的第1個(gè)字是張,并且年齡是8歲的所有小朋友,你的語(yǔ)句會(huì)怎么寫呢?

你的語(yǔ)句要怎么寫?很顯然你會(huì)這么寫:select * from t_people where name like '張%' and age=8;

在MySQL5.5和之前的版本中,這個(gè)語(yǔ)句的執(zhí)行流程是這樣的:

首先從聯(lián)合索引上找到第1個(gè)年齡字段是張開頭的記錄,取出主鍵id,然后到主鍵索引樹上,根據(jù)id取出整行的值;


判斷年齡字段是否等于8,如果是就作為結(jié)果集的一行返回,如果不是就丟棄。


在聯(lián)合索引上向右遍歷,并重復(fù)做回表和判斷的邏輯,直到碰到聯(lián)合索引樹上名字的第1個(gè)字不是張的記錄為止。

我們把根據(jù)id到主鍵索引上查找整行數(shù)據(jù)這個(gè)動(dòng)作,稱為回表。你可以看到這個(gè)執(zhí)行過程里面,最耗費(fèi)時(shí)間的步驟就是回表,假設(shè)全國(guó)名字第1個(gè)字是張的人有8000萬(wàn),那么這個(gè)過程就要回表8000萬(wàn)次,在定位第一行記錄的時(shí)候,只能使用索引和聯(lián)合索引的最左前綴,最稱為最左前綴原則。

你可以看到這個(gè)執(zhí)行過程,它的回表次數(shù)特別多,性能不夠好,有沒有優(yōu)化的方法呢?

在MySQL5.6版本,引入了index condition pushdown的優(yōu)化。我們來看看這個(gè)優(yōu)化的執(zhí)行流程:

首先從聯(lián)合索引樹上,找到第1個(gè)年齡字段是張開頭的記錄,判斷這個(gè)索引記錄里面,年齡的值是不是8,如果是就回表,取出整行數(shù)據(jù),作為結(jié)果集的一部分返回,如果不是就丟棄;


在聯(lián)合索引樹上,向右遍歷,并判斷年齡字段后,根據(jù)需要做回表,直到碰到聯(lián)合索引樹上名字的第1個(gè)字不是張的記錄為止;

這個(gè)過程跟上面的差別,是在遍歷聯(lián)合索引的過程中,將年齡等于8的條件下推到所有遍歷的過程中,減少了回表的次數(shù),假設(shè)全國(guó)名字第1個(gè)字是張的人里面,有100萬(wàn)個(gè)是8歲的小朋友,那么這個(gè)查詢過程中在聯(lián)合索引里要遍歷8000萬(wàn)次,而回表只需要100萬(wàn)次。

虛擬列

可以看到這個(gè)優(yōu)化的效果還是很不錯(cuò)的,但是這個(gè)優(yōu)化還是沒有繞開最左前綴原則的限制,因此在聯(lián)合索引你還是要掃描8000萬(wàn)行,那有沒有更進(jìn)一步的優(yōu)化方法呢?

我們可以考慮把名字的第一個(gè)字和age來做一個(gè)聯(lián)合索引。這里可以使用MySQL5.7引入的虛擬列來實(shí)現(xiàn)。對(duì)應(yīng)的修改表結(jié)構(gòu)的SQL語(yǔ)句:

alter?table?t_people?add?name_first?varchar(2)?generated?(left(name,1)),add?index(name_first,age);

我們來看這個(gè)SQL語(yǔ)句的執(zhí)行效果:

CREATE?TABLE?`t_people`(
`id`?int(11)?DEFAULT?NULL,
`name`?varchar(20)?DEFAUT?NULL,
`name_first`?varchar(2)?GENERATED?ALWAYS?AS?(left(`name`,1))?VIRTUAL,KEY?`name_first`(`name_first`,'age')
)?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=utf8;?

首先他在people上創(chuàng)建一個(gè)字段叫name_first的虛擬列,然后給name_first和age上創(chuàng)建一個(gè)聯(lián)合索引,并且,讓這個(gè)虛擬列的值總是等于name字段的前兩個(gè)字節(jié),虛擬列在插入數(shù)據(jù)的時(shí)候不能指定值,在更新的時(shí)候也不能主動(dòng)修改,它的值會(huì)根據(jù)定義自動(dòng)生成,在name字段修改的時(shí)候也會(huì)自動(dòng)修改。

有了這個(gè)新的聯(lián)合索引,我們?cè)谡颐值牡?個(gè)字是張,并且年齡為8的小朋友的時(shí)候,這個(gè)SQL語(yǔ)句就可以這么寫:select * from t_people where name_first='張' and age=8。

這樣這個(gè)語(yǔ)句的執(zhí)行過程,就只需要掃描聯(lián)合索引的100萬(wàn)行,并回表100萬(wàn)次,這個(gè)優(yōu)化的本質(zhì)是我們創(chuàng)建了一個(gè)更緊湊的索引,來加速了查詢的過程。

總結(jié)

本文給你介紹了索引的基本結(jié)構(gòu)和一些查詢優(yōu)化的基本思路,你現(xiàn)在知道了,使用索引的語(yǔ)句也有可能是慢查詢,我們的查詢優(yōu)化的過程,往往就是減少掃描行數(shù)的過程。

慢查詢歸納起來大概有這么幾種情況:

  • 全表掃描

  • 全索引掃描

  • 索引過濾性不好

  • 頻繁回表的開銷

思考

假設(shè)業(yè)務(wù)要求的就是要統(tǒng)計(jì)年齡在10-15歲的14億人的數(shù)量,不能增加過濾因子,那該怎么辦?(select * from t_people where age between 10 and 15)

假設(shè)該統(tǒng)計(jì)必須是OLTP,實(shí)時(shí)展示統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),又該怎么解決?


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