一个用户工单:数据从ECS迁移到RDS,相同的语句,查询性能下降了几十倍。而实际上RDS这个实例在内存上的配置与原来ECS上的实例相当。
本文简单说明这个case的原因及建议。
用户反馈性能变慢的语句为 (修改了真实表名和列名)
select count(1) from HR hr join H h on h.hid = hr.hid
join A e on e.aid = h.eid
join A t on t.aid = e.pid
join A c on c.aid = t.pid
join A p on p.aid = c.pid
left join U u on u.uid = hr.uId
left join E emp on emp.eid = hr.oid
where ( hr.s in (1,2,3,4) and hr.cn = 0 );
背景
MySQL执行语句过程中涉及到两大流程:优化器和执行器。其中优化器最主要的任务,是选择索引和在多表连接时选择连接顺序。在这个case中,join顺序的选择影响了执行性能。
确定join执行顺序就需要估算所有join操作的代价。默认配置下MySQL会估算所有可能的组合。
MySQL Tips: MySQL里限制一个查询的join表数目上限为61.
对于一个有61个表参与的join操作,理论上需要61!(阶乘)次的评估。当然这是最坏情况下,实际上减枝算法会让这个数字看起来稍微好一点,但是仍然很恐怖。
在多表join的场景下,为了避免优化器占用太多时间,MySQL提供了一个参数 optimizer_search_depth 来控制递归深度。
这个参数对算法的控制可以简单描述为:对于所有的排列,只取前当前join顺序的前optimizer_search_depth个表估算代价。举例来说,20张表的,假设optimizer_search_depth为4,那么评估次数为20*19*18*17,虽然也很大(因此我们特别不建议这么多表的join),比20!好多了。
于是optimizer_search_depth的选择就成了问题。
MySQL Tips: MySQL中optimizer_search_depth默认值为62.也就是说默认为全排列计算。
这样能够保证得到最优的执行计划,只是在有些场景下,决定执行计划的时间会远大于执行时间本身。
量化分析
在ECS上,是用户自己维护的MySQL,没有设置optimizer_search_depth,因此为默认的62。在RDS上,我们的配置是4。 分析到这里大家能猜到原因是RDS配置的4导致没有得到最优的执行计划。
下图是optimizer_search_depth=4时的explain结果(隐藏了业务相关的表名、字段名)
下图是optimizer_search_depth=62是的场景,当然这个case的join表是8个,因此62和8在这里是等效的。
从图1可以看到,由于optimizer_search_depth=4,优化器认为自己选择了最优的join顺序(22039*1*1*1),优于(41360*1*1*1),而实际上后者才是全局最优。
关于实践
可配置的参数提供灵活性的同时,也提出一个头疼的问题:应该设置为多少才合适。 实际上当用户执行一个多表join的时候,对这个语句的整体RT的期望值就不会高。因此可以先定义一个预期,比如优化器决策join顺序的时间不能超过500ms。 用户规格与cpu相关,因此这个只能是建议值。
用户实践
实际上更重要的是对于用户来说:
1) 当出现实例迁移后,多表join执行结果差异较大的时候,要考虑调整这个值。该参数是允许线程单独设置,因此对于应用层来说,每个连接应该都能得到一个较优的值。
2) 反过来,当设置为默认的optimizer_search_depth=62时,我们我们如何评估我们这个设置是否过大?
MySQL Tips:MySQL profiling 可以用于查看各执行环节的消耗时间。
如下是笔者构造的一个60个表join查询的查询,使用profiling查看执行环节消耗的过程。
set profiling=1;
set optimizer_search_depth=4;
explain select …….
show profile for query 2;
结果如图
继续执行
set optimizer_search_depth=40;
explain select …….
show profile for query 4;
小结
1)根据机器配置估算一个可接受的时间,用于优化器选择join顺序。
2)用profiling确定是否设置了过大的optimizer_search_depth。
3)业务上优化,尽量不要使用超过10张表的多表join。
4)PS:不要相信银弹。MySQL文档说明设置为0则表示能够自动选择optimizer_search_depth的合理值,实际上代码上策略就是,如果join表数N

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されている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)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。

MySQLはプログラミング言語ではありませんが、そのクエリ言語SQLにはプログラミング言語の特性があります。1。SQLは条件付き判断、ループ、可変操作をサポートします。 2。ストアドプロシージャ、トリガー、機能を通じて、ユーザーはデータベースで複雑な論理操作を実行できます。

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。


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