面试官：MySQL 上亿大表，如何深度优化？_select_行数

转自：网络

XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）

XX实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务。

分析

使用pt-query-digest 工具分析最近一周的 mysql-slow.log：

pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less

结果第一部分：

最近一个星期内，总共记录的慢查询执行花费时间为 25403s，最大的慢 SQL 执行时间为 266s，平均每个慢 SQL 执行时间 5s，平均扫描的行数为 1766 万。

结果第二部分：

select arrival_record操作记录的慢查询数量最多有 4 万多次，平均响应时间为 4s，delete arrival_record 记录了 6 次，平均响应时间 258s。

select xxx_record 语句

select arrival_record 慢查询语句都类似于如下所示，where 语句中的参数字段是一样的，传入的参数值不一样：

select count(*)from arrival_record where product_id=26and receive_time between '2019-03-25 14:00:00'and '2019-03-25 15:00:00'and receive_spend_ms>=0\G

select arrival_record 语句在 MySQL 中最多扫描的行数为 5600 万、平均扫描的行数为 172 万，推断由于扫描的行数多导致的执行时间长。

查看执行计划：

explain select count(*)from arrival_record where product_id=26and receive_time between '2019-03-25 14:00:00'and '2019-03-25 15:00:00'and receive_spend_ms>=0\G;

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: arrival_record

partitions: NULL

type: ref

possible_keys: IXFK_arrival_record

key: IXFK_arrival_record

key_len: 8

ref: const

rows: 32261320

filtered: 3.70

Extra: Using index condition; Using where

1row in set, 1warning (0.00sec)

用到了索引 IXFK_arrival_record，但预计扫描的行数很多有 3000 多万行：

show index from arrival_record;

+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

| arrival_record | 0| PRIMARY | 1| id | A | 107990720| NULL | NULL | | BTREE | | |

| arrival_record | 1| IXFK_arrival_record | 2| station_no | A | 22161| NULL | NULL | YES | BTREE | | |

| arrival_record | 1| IXFK_arrival_record | 4| receive_time | A | 65854652| NULL | NULL | YES | BTREE | | |

| arrival_record | 1| IXFK_arrival_record | 5| arrival_time | A | 73861904| NULL | NULL | YES | BTREE | | |

+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

show create table arrival_record;

..........

arrival_spend_ms bigint(20)DEFAULT NULL,

total_spend_ms bigint(20)DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY(id),

KEY IXFK_arrival_record(product_id,station_no,sequence,receive_time,arrival_time)USING BTREE,

CONSTRAINT FK_arrival_record_product FOREIGN KEY(product_id)REFERENCES product(id)ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=614538979DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin |

①该表总记录数约 1 亿多条，表上只有一个复合索引，product_id 字段基数很小，选择性不好。

②传入的过滤条件：

where product_id=26and receive_time between '2019-03-25 14:00:00'and '2019-03-25 15:00:00'and receive_spend_ms>=0

没有station_nu 字段，使用不到复合索引 IXFK_arrival_record 的 product_id，station_no，sequence，receive_time 这几个字段。

③根据最左前缀原则，select arrival_record 只用到了复合索引 IXFK_arrival_record 的第一个字段 product_id，而该字段选择性很差，分享一套 181G视频的Java架构师课程，累计更新时长1000+个小时，导致扫描的行数很多，执行时间长。

④receive_time 字段的基数大，选择性好，可对该字段单独建立索引，select arrival_record sql 就会使用到该索引。

现在已经知道了在慢查询中记录的 select arrival_record where 语句传入的参数字段有 product_id，receive_time，receive_spend_ms，还想知道对该表的访问有没有通过其他字段来过滤了

神器tcpdump 出场的时候到了，使用 tcpdump 抓包一段时间对该表的 select 语句：

tcpdump -i bond0 -s 0-l -w - dst port 3316| strings | grep select | egrep -i 'arrival_record'>/tmp/select_arri.log

获取select 语句中 from 后面的 where 条件语句：

IFS_OLD=$IFS

IFS=$'\n'

fori in cat /tmp/select_arri.log ;doecho ${i#*'from'}; done | less

IFS=$IFS_OLD

arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40'and arrivalrec0_.product_id=17and arrivalrec0_.station_no='56742'

arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40'and arrivalrec0_.product_id=22and arrivalrec0_.station_no='S7100'

arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40'and arrivalrec0_.product_id=24and arrivalrec0_.station_no='V4631'

arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40'and arrivalrec0_.product_id=22and arrivalrec0_.station_no='S9466'

arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40'and arrivalrec0_.product_id=24and arrivalrec0_.station_no='V4205'

arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40'and arrivalrec0_.product_id=24and arrivalrec0_.station_no='V4105'

arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40'and arrivalrec0_.product_id=24and arrivalrec0_.station_no='V4506'

arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40'and arrivalrec0_.product_id=24and arrivalrec0_.station_no='V4617'

arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40'and arrivalrec0_.product_id=22and arrivalrec0_.station_no='S8356'

select 该表 where 条件中有 product_id，station_no，sequence 字段，可以使用到复合索引 IXFK_arrival_record 的前三个字段。

综上所示，优化方法为：

删除复合索引 IXFK_arrival_record
建立复合索引 idx_sequence_station_no_product_id
建立单独索引 indx_receive_time

delete xxx_record 语句

该delete 操作平均扫描行数为 1.1 亿行，平均执行时间是 262s。

delete 语句如下所示，每次记录的慢查询传入的参数值不一样：

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02-23', '%Y-%m-%d')\G

执行计划：

explain select * from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02-23', '%Y-%m-%d')\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: arrival_record

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 109501508

filtered: 33.33

Extra: Using where

1row in set, 1warning (0.00sec)

该delete 语句没有使用索引（没有合适的索引可用），走的全表扫描，导致执行时间长。

优化方法也是：建立单独索引 indx_receive_time(receive_time)。

测试

拷贝arrival_record 表到测试实例上进行删除重新索引操作。

XX实例 arrival_record 表信息：

du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record*

12K /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.frm

48G /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.ibd

select countfrom cq_new_cimiss.arrival_record;

+-----------+

| count |

+-----------+

| 112294946|

+-----------+

1亿多记录数

SELECT

table_name,

CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024/ 1024,2),'M') AS dbdata_size,

CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024/ 1024,2),'M') AS dbindex_size,

CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024/ 1024/ 1024,2),'G') AS table_size(G),

AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time

FROM

information_schema.tables

WHERE table_schema = 'cq_new_cimiss'and table_name='arrival_record';

+----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

+----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

| arrival_record | 18,268.02M | 13,868.05M | 31.38G | 175| 109155053| 2019-03-2612:40:17|

+----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

磁盘占用空间 48G，MySQL 中该表大小为 31G，分享累计更新时长1000+个小时，存在 17G 左右的碎片，大多由于删除操作造成的。（记录被删除了，空间没有回收)

备份还原该表到新的实例中，删除原来的复合索引，重新添加索引进行测试。

mydumper 并行压缩备份：

user=root

passwd=xxxx

socket=/datas/mysql/data/3316/mysqld.sock

db=cq_new_cimiss

table_name=arrival_record

backupdir=/datas/dump_$table_name

mkdir -p $backupdir

nohup echo date +%T && mydumper -u $user -p $passwd -S $socket -B $db -c -T $table_name -o $backupdir -t 32-r 2000000&& echo date +%T &

并行压缩备份所花时间（52s）和占用空间（1.2G，实际该表占用磁盘空间为 48G，mydumper 并行压缩备份压缩比相当高）：

Started dump at: 2019-03-2612:46:04

........

Finished dump at: 2019-03-2612:46:56

du -sh /datas/dump_arrival_record/

1.2G /datas/dump_arrival_record/

拷贝dump 数据到测试节点：

scp -rp /datas/dump_arrival_record root@10.230.124.19:/datas

多线程导入数据：

time myloader -u root -S /datas/mysql/data/3308/mysqld.sock -P 3308-p root -B test -d /datas/dump_arrival_record -t 32

real 126m42.885s

user 1m4.543s

sys 0m4.267s

逻辑导入该表后磁盘占用空间：

du -h -d 1/datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.*

12K /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.frm

30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd

没有碎片，和mysql的该表的大小一致

cp -rp /datas/mysql/data/3308/datas

分别使用 online DDL 和 pt-osc 工具来做删除重建索引操作。

先删除外键，不删除外键，无法删除复合索引，外键列属于复合索引中第一列：

nohup bash /tmp/ddl_index.sh &

2019-04-04-10:41:39begin stop mysqld_3308

2019-04-04-10:41:41begin rm -rf datadir and cp -rp datadir_bak

2019-04-04-10:46:53start mysqld_3308

2019-04-04-10:46:59online ddl begin

2019-04-04-11:20:34onlie ddl stop

2019-04-04-11:20:34begin stop mysqld_3308

2019-04-04-11:20:36begin rm -rf datadir and cp -rp datadir_bak

2019-04-04-11:22:48start mysqld_3308

2019-04-04-11:22:53pt-osc begin

2019-04-04-12:19:15pt-osc stop

online DDL 花费时间为 34 分钟，pt-osc 花费时间为 57 分钟，使用 onlne DDL 时间约为 pt-osc 工具时间的一半。

做DDL 参考：

由于是一主一从实例，分享一套 181G视频的Java架构师课程，累计更新时长1000+个小时，应用是连接的 vip，删除重建索引采用 online DDL 来做。

停止主从复制后，先在从实例上做（不记录 binlog），主从切换，再在新切换的从实例上做（不记录 binlog)：

function red_echo{

local what="$*"

echo -e "$(date +%F-%T) ${what}"

}

function check_las_comm{

if[ "$1"!= "0"];then

red_echo "$2"

echo "exit 1"

exit 1

}

red_echo "stop slave"

mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"stop slave"

check_las_comm "$?""stop slave failed"

red_echo "online ddl begin"

mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;select now as ddl_start;ALTER TABLE $db_.\${table_name}\ DROP FOREIGN KEY FK_arrival_record_product,drop index IXFK_arrival_record,add index idx_product_id_sequence_station_no(product_id,sequence,station_no),add index idx_receive_time(receive_time);select now as ddl_stop">>`${log_file} 2>`& 1

red_echo "onlie ddl stop"

red_echo "add foreign key"

mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;ALTER TABLE $db_.${table_name} ADD CONSTRAINT _FK_${table_name}_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES cq_new_cimiss.product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION;">>${log_file} 2>& 1

check_las_comm "$?""add foreign key error"

red_echo "add foreign key stop"

red_echo "start slave"

mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"start slave"

check_las_comm "$?""start slave failed"

执行时间：

2019-04-08-11:17:36stop slave

mysql: [Warning] Using a password on the command line interfacecanbeinsecure.

ddl_start

2019-04-08 11:17:36

ddl_stop

2019-04-08 11:45:13

2019-04-08-11:45:13 onlieddlstop

2019-04-08-11:45:13 addforeignkey

mysql: [Warning] Usingapasswordonthecommandlineinterfacecanbeinsecure.

2019-04-08-12:33:48 addforeignkeystop

2019-04-08-12:33:48 startslave

删除重建索引花费时间为 28 分钟，添加外键约束时间为 48 分钟。

再次查看 delete 和 select 语句的执行计划：

explain select count(*)from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-03-10', '%Y-%m-%d')\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: arrival_record

partitions: NULL

type: range

possible_keys: idx_receive_time

key: idx_receive_time

key_len: 6

ref: NULL

rows: 7540948

filtered: 100.00

Extra: Using where; Using index

explain select count(*)from arrival_record where product_id=26and receive_time between '2019-03-25 14:00:00'and '2019-03-25 15:00:00'and receive_spend_ms>=0\G;

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: arrival_record

partitions: NULL

type: range

possible_keys: idx_product_id_sequence_station_no,idx_receive_time

key: idx_receive_time

key_len: 6

ref: NULL

rows: 291448

filtered: 16.66

Extra: Using index condition; Using where

都使用到了 idx_receive_time 索引，扫描的行数大大降低。

索引优化后

delete 还是花费了 77s 时间：

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-03-10', '%Y-%m-%d')\G

delete 语句通过 receive_time 的索引删除 300 多万的记录花费 77s 时间。

delete 大表优化为小批量删除

应用端已优化成每次删除 10 分钟的数据（每次执行时间 1s 左右），xxx 中没在出现 SLA（主从延迟告警）：

另一个方法是通过主键的顺序每次删除 20000 条记录：

#得到满足时间条件的最大主键ID

#通过按照主键的顺序去顺序扫描小批量删除数据

#先执行一次以下语句

SELECT MAX(id)INTO @need_delete_max_id FROM arrival_record WHERE receive_time`<'2019-03-01' ;

DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;

select ROW_COUNT; #返回20000

#执行小批量delete后会返回row_count, 删除的行数

#程序判断返回的row_count是否为0，不为0执行以下循环，为0退出循环，删除操作完成

DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;

select ROW_COUNT;

#程序睡眠0.5s

总结 表数据量太大时，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本（如做 DDL 表更时间太长，delete 历史数据）。

对大表进行 DDL 操作时，要考虑表的实际情况（如对该表的并发表，是否有外键）来选择合适的 DDL 变更方式。

对大数据量表进行 delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟。

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责任编辑：

科技迷你小小生

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