问题
用户工单疑问:相同的语句,只是最后的limit行数不同。奇怪的是,limit 10 的性能比limit 100的语句还慢约10倍。
隐藏用户表信息,语句及结果如下
SELECT f1 , SUM(`f2`) `CNT` FROM T WHERE f1 IS NOT NULL AND f3 = '2014-05-12' GROUP BY f1 ORDER BY `CNT` DESC LIMIT 10;
执行时间3 min 3.65 sec
SELECT f1 , SUM(`f2`) `CNT` FROM T WHERE f1 IS NOT NULL AND f3 = '2014-05-12' GROUP BY f1 ORDER BY `CNT` DESC LIMIT 100;
执行时间1.24Sec.
性能差距非常大!
分析
MySQL Tips:追查语句执行时最常用的方法,是通过explain来看语句的执行计划。 ?
更有冲击性的效果是通过缩小范围后,在这个数据下,limit 67和limit 68的执行计划相差很大。
两个执行计划:
LIMIT 67 id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: range possible_keys: A,B,C key: B key_len: 387 ref: NULL rows: 2555192 Extra: Using where; Using temporary; Using filesort 1 row in set (0.00 sec) LIMIT 68 id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: ref possible_keys: A,B,C key: A key_len: 3 ref: const rows: 67586 Extra: Using where; Using temporary; Using filesort 1 row in set (0.00 sec)
可以看到,两个语句的执行计划不同:使用的索引不同。
MySQL Tips:explain的结果中,key表示最终使用的索引,rows表示使用这个索引需要扫描的行数,这是个估计值。
表中 索引A定义为 (f3, f4, f1, f2, f5); 索引B定义为(f1, f2, f3);
一个确认
虽然rows是估计值,但是指导索引使用的依据。既然limit 68能达到rows 67586,说明在第一个语句优化器可选结果中,也应该有此值,为什么不会选择索引A?
先确认一下我们上面的这个结论。
MySQL Tips:MySQL语法中能够用force index 来强行要求优化器使用某一个索引。
Explain SELECT f1 , SUM(f2) CNT FROM t force index(A) WHERE f1 IS NOT NULL AND f3 = ‘2014-05-12' GROUP BY P ORDER BY CNT DESC LIMIT 67\G id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: ref possible_keys:A key: A key_len: 3 ref: const rows: 67586 Extra: Using where; Using temporary; Using filesort 1 row in set (0.00 sec)
顺便说明,由于我们指定了force index,因此优化器不会考虑其他索引,possible_keys里只会显示A。我们关注的是rows:67586。这说明在limit 67语句里,使用索引A也能够减少行扫描。
MySQL Tips:MySQL优化器会对possiable_key中的每个可能索引都计算查询代价,选择最小代价的查询计划。
至此我们大概可以猜测,这个应该是MySQL实现上的bug:没有选择合适的索引,导致使用了明显错误的执行计划。
MySQL Tips:MySQL的优化器执行期间需要依赖于表的统计信息,而统计信息是估算值,因此有可能导致得到的执行计划非最优。
但要说明的是,上述Tip是客观情况造成(可接受),但本例却是例外,因此优化器实际上可以拿到能够作出选择正确结果的数据(rows值),但是最终选择错误。
原因分析
MySQL优化器是按照查询代价的估算值,来确定要使用的索引。计算这个估算值的过程,基本是按照“估计需要扫描的行数”来确定的。
MySQL Tips:MySQL在目前集团主流使用的5.1和5.5版本中只能使用前缀索引。
因此,使用索引A只能用上字段f3,使用索引B只能用上字段f1。Rows即为使用了索引查到上下界,之后需要扫描的数据行数(估算值)。
上述的语句需要用到group和order by,因此执行计划中都有Using temporary; Using filesort。
流程上按顺序先计算使用索引A的查询代价。
之后依次计算其他possitabe_key的查询代价。由于过程中需要排序,在得到一个暂定结果后,需要判断是否有代价更低的排序方式(test_if_cheaper_ordering)。
与之前的大同小异,也是依靠估计扫描行数来计算代价。
在这个逻辑的实现过程中,存在一个bug:在估计当前索引的区分度的时候,没有考虑到前缀索引。
即:假设表中有50w行数据,索引B(f1,f2,f3),则计算索引区分度时,需要根据能够用上的前缀部分来确定。比如f1有1000个不同的值,则平均每个key值上的记录数为500.如(f1,f2)有10000个同的值,则平均每个组合key上的记录数为50,若(f1,f2,f3)有50w个不同的值,则平均每个组合key上的记录数为1。
MySQL Tips:每个key上的记录数越少,说明使用该索引查询时效率最高。对应于show index from tbl 输出结果中的Cardinality值越大。
在这个case下,索引B只能使用f1做前缀索引,但是在计算单key上的行平均值时用的是(f1,f2,f3),这就导致估算用索引B估算的时候,得到的代价偏小。导致误选。
回到问题本身
1、 为什么limit值大的时候反而选对了呢?
这是因为在计算B的查询代价时,查询需要返回的行数limit_rows也参与乘积,若limit值较大,则计算出来的B的代价就会更大,反而会由于代价。值超过A,而导致优化器最终选择A。
2、 这个表有50w行数就,为什么limit相差为就差别这么大?
这与语句本身有关。这个语句中有group by,这就意味着每多limit一个值,实际上需要扫描更多的行N。 这里N为“表的总行数”/“表中不同的f2值”。
也就是说这个语句使得这个bug有放大作用。
解决方案
分析清楚后解决方法就比较简单了,修改代码逻辑,在执行test_if_cheaper_ordering过程中,改用字段f1的区分度来计算即可。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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