写在前面:discuz!作为首屈一指的社区系统,为广大站长提供了一站式网站解决方案,而且是开源的(虽然部分代码是加密的),它为这个垂直领域的行业发展作出了巨大贡献。尽管如此,discuz!系统源码中,还是或多或少有些坑。其中最著名的就是默认采用MyISAM引擎,以及基于MyISAM引擎的抢楼功能,session表采用memory引擎等,可以参考后面几篇历史文章。本次我们要说说discuz!在应对热们帖子翻页逻辑功能中的另一个问题。
在我们的环境中,使用的是 MySQL-5.6.6 版本。
在查看帖子并翻页过程中,会产生类似下面这样的SQL:
mysql> desc SELECT * FROM pre_forum_post WHERE tid=8201301 AND `invisible` IN('0','-2') ORDER BY dateline DESC LIMIT 15\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: pre_forum_post type: ref possible_keys: tid,displayorder,first key: displayorder key_len: 3 ref: const rows: 593371 Extra: Using index condition; Using where; Using filesort
这个SQL执行的代价是:
-- 根据索引访问行记录次数,总体而言算是比较好的状态
| Handler_read_key | 16 |
-- 根据索引顺序访问下一行记录的次数,通常是因为根据索引的范围扫描,或者全索引扫描,总体而言也算是比较好的状态
| Handler_read_next | 329881 |
-- 按照一定顺序读取行记录的总次数。如果需要对结果进行排序,该值通常会比较大。当发生全表扫描或者多表join无法使用索引时,该值也会比较大
| Handler_read_rnd | 15 |
而当遇到热帖需要往后翻很多页时,例如:
mysql> desc SELECT * FROM pre_forum_post WHERE tid=8201301 AND `invisible` IN('0','-2') ORDER BY dateline LIMIT 129860, 15\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: pre_forum_post type: ref possible_keys: displayorder key: displayorder key_len: 3 ref: const rows: 593371 Extra: Using where; Using filesort
这个SQL执行的代价则变成了(可以看到Handler_read_key、Handler_read_rnd大了很多):
| Handler_read_key | 129876 | -- 因为前面需要跳过很多行记录
| Handler_read_next | 329881 | -- 同上
| Handler_read_rnd | 129875 | -- 因为需要先对很大一个结果集进行排序
可见,遇到热帖时,这个SQL的代价会非常高。如果该热帖被大量的访问历史回复,或者被搜素引擎一直反复请求并且历史回复页时,很容易把数据库服务器直接压垮。
小结:这个SQL不能利用 `displayorder` 索引排序的原因是,索引的第二个列 `invisible` 采用范围查询(RANGE),导致没办法继续利用联合索引完成对 `dateline` 字段的排序需求(而如果是 WHERE tid =? AND invisible IN(?, ?) AND dateline =? 这种情况下是完全可以用到整个联合索引的,注意下二者的区别)。
知道了这个原因,相应的优化解决办法也就清晰了:
创建一个新的索引 idx_tid_dateline,它只包括 tid、dateline 两个列即可(根据其他索引的统计信息,item_type 和 item_id 的基数太低,所以没包含在联合索引中。当然了,也可以考虑一并加上)。
我们再来看下采用新的索引后的执行计划:
mysql> desc SELECT * FROM pre_forum_post WHERE tid=8201301 AND `invisible` IN('0','-2') ORDER BY dateline LIMIT 15\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: pre_forum_post type: ref possible_keys: tid,displayorder,first,idx_tid_dateline key: idx_tid_dateline key_len: 3 ref: const rows: 703892 Extra: Using where
可以看到,之前存在的 Using filesort 消失了,可以通过索引直接完成排序了。
不过,如果该热帖翻到较旧的历史回复时,相应的SQL还是不能使用新的索引:
mysql> desc SELECT * FROM pre_forum_post WHERE tid=8201301 AND `invisible` IN('0','-2') ORDER BY dateline LIMIT 129860,15\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: pre_forum_post type: ref possible_keys: tid,displayorder,first,idx_tid_dateline key: displayorder key_len: 3 ref: const rows: 593371 Extra: Using where; Using filesort
对比下如果建议优化器使用新索引的话,其执行计划是怎样的:
mysql> desc SELECT * FROM pre_forum_post use index(idx_tid_dateline) WHERE tid=8201301 AND `invisible` IN('0','-2') ORDER BY dateline LIMIT 129860,15\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: pre_forum_post type: ref possible_keys: idx_tid_dateline key: idx_tid_dateline key_len: 3 ref: const rows: 703892 Extra: Using where
可以看到,因为查询优化器认为后者需要扫描的行数远比前者多了11万多,因此认为前者效率更高。
事实上,在这个例子里,排序的代价更高,因此我们要优先消除排序,所以应该强制使用新的索引,也就是采用后面的执行计划,在相应的程序中指定索引。
最后,我们来看下热帖翻到很老的历史回复时,两个执行计划分别的profiling统计信息对比:
1、采用旧索引(displayorder):
mysql> SELECT * FROM pre_forum_post WHERE tid=8201301 AND `invisible` IN('0','-2') ORDER BY dateline LIMIT 129860,15; #查看profiling结果 | starting | 0.020203 | | checking permissions | 0.000026 | | Opening tables | 0.000036 | | init | 0.000099 | | System lock | 0.000092 | | optimizing | 0.000038 | | statistics | 0.000123 | | preparing | 0.000043 | | Sorting result | 0.000025 | | executing | 0.000023 | | Sending data | 0.000045 | | Creating sort index | 0.941434 | | end | 0.000077 | | query end | 0.000044 | | closing tables | 0.000038 | | freeing items | 0.000056 | | cleaning up | 0.000040 |
2、如果是采用新索引(idx_tid_dateline):
mysql> SELECT * FROM pre_forum_post use index(idx_tid_dateline) WHERE tid=8201301 AND `invisible` IN('0','-2') ORDER BY dateline LIMIT 129860,15; #对比查看profiling结果 | starting | 0.000151 | | checking permissions | 0.000033 | | Opening tables | 0.000040 | | init | 0.000105 | | System lock | 0.000044 | | optimizing | 0.000038 | | statistics | 0.000188 | | preparing | 0.000044 | | Sorting result | 0.000024 | | executing | 0.000023 | | Sending data | 0.917035 | | end | 0.000074 | | query end | 0.000030 | | closing tables | 0.000036 | | freeing items | 0.000049 | | cleaning up | 0.000032 |
可以看到,效率有了一定提高,不过不是很明显,因为确实需要扫描的数据量更大,所以 Sending data 阶段耗时更多。
这时候,我们可以再参考之前的一个优化方案:[MySQL优化案例]系列 — 分页优化
然后可以将这个SQL改写成下面这样:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM pre_forum_post t1 INNER JOIN ( SELECT id FROM pre_forum_post use index(idx_tid_dateline) WHERE tid=8201301 AND `invisible` IN('0','-2') ORDER BY dateline LIMIT 129860,15) t2 USING (id)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 129875 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t1 type: eq_ref possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: t2.id rows: 1 Extra: NULL *************************** 3. row *************************** id: 2 select_type: DERIVED table: pre_forum_post type: ref possible_keys: idx_tid_dateline key: idx_tid_dateline key_len: 3 ref: const rows: 703892 Extra: Using where
再看下这个SQL的 profiling 统计信息:
| starting | 0.000209 | | checking permissions | 0.000026 | | checking permissions | 0.000026 | | Opening tables | 0.000101 | | init | 0.000062 | | System lock | 0.000049 | | optimizing | 0.000025 | | optimizing | 0.000037 | | statistics | 0.000106 | | preparing | 0.000059 | | Sorting result | 0.000039 | | statistics | 0.000048 | | preparing | 0.000032 | | executing | 0.000036 | | Sending data | 0.000045 | | executing | 0.000023 | | Sending data | 0.225356 | | end | 0.000067 | | query end | 0.000028 | | closing tables | 0.000023 | | removing tmp table | 0.000029 | | closing tables | 0.000044 | | freeing items | 0.000048 | | cleaning up | 0.000037 |
可以看到,效率提升了1倍以上,还是挺不错的。
最后说明下,这个问题只会在热帖翻页时才会出现,一般只有1,2页回复的帖子如果还采用原来的执行计划,也没什么问题。
因此,建议discuz!官方修改或增加下新索引,并且在代码中判断是否热帖翻页,是的话,就强制使用新的索引,以避免性能问题。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显著提升性能。2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。4.数据量大时,采用分区和分表策略。5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。


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