时间:2021-05-23
从一个问题说起
五年前在腾讯的时候,发现分页场景下,mysql请求速度非常慢。数据量只有10w的情况下,select xx from 单机大概2,3秒。
我就问我师父为什么,他反问“索引场景,mysql中获得第n大的数,时间复杂度是多少?”
答案的追寻
确认场景
假设status上面有索引。select * from table where status = xx limit 10 offset 10000。
会非常慢。数据量不大的情况就有几秒延迟。
小白作答
那时候非常有安全感,有啥事都有师父兜着,反正技术都是组里最差的,就瞎猜了个log(N),心想找一个节点不就是log(N)。自然而然,师父让我自己去研究。
这一阶段,用了10分钟。
继续解答
仔细分析一下,会发现通过索引去找很别扭。因为你不知道前100个数在左子树和右子数的分布情况,所以其是无法利用二叉树的查找特性。
通过学习,了解到mysql的索引是b+树。
看了这个图,就豁然开朗了。可以直接通过叶子节点组成的链表,以o(n)的复杂度找到第100大的树。但是即使是o(n),也不至于慢得令人发指,是否还有原因。
这一阶段,主要是通过网上查资料,断断续续用了10天。
系统学习
这里推荐两本书,一本《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》,通过他可以对InnoDB的实现机制,如mvcc,索引实现,文件存储会有更深理解。
第二本是《高性能MySQL》,这本书从着手使用层面,但讲得比较深入,而且提到了很多设计的思路。
两本书相结合,反复领会,mysql就勉强能登堂入室了。
这里有两个关键概念:
即使前10000个会扔掉,mysql也会通过二级索引上的主键id,去聚簇索引上查一遍数据,这可是10000次随机io,自然慢成哈士奇。
这里可能会提出疑问,为什么会有这种行为,这是和mysql的分层有关系,limit offset 只能作用于引擎层返回的结果集。换句话说,引擎层也很无辜,他并不知道这10000个是要扔掉的。
以下是mysql分层示意图,可以看到,引擎层和server层,实际是分开的。
直到此时,大概明白了慢的原因。这一阶段,用了一年。
触类旁通
此时工作已经3年了,也开始看一些源码。在看完etcd之后,看了些tidb的源码。无论哪种数据库,其实一条语句的查询,是由逻辑算子组成。
逻辑算子介绍
在写具体的优化规则之前,先简单介绍查询计划里面的一些逻辑算子。
选择,投影,连接(简称 SPJ) 是最基本的算子。其中 Join 有内连接,左外右外连接等多种连接方式。
select b from t1, t2 where t1.c = t2.c and t1.a > 5变成逻辑查询计划之后,t1 t2 对应的 DataSource,负责将数据捞上来。
上面接个 Join 算子,将两个表的结果按 t1.c = t2.c连接,再按 t1.a > 5 做一个 Selection 过滤,最后将 b 列投影。
下图是未经优化的表示:
所以说不是mysql不想把limit, offset传递给引擎层,而是因为划分了逻辑算子,所以导致无法直到具体算子包含了多少符合条件的数据。
怎么解决
《高性能MySQL》提到了两种方案
方案一
根据业务实际需求,看能否替换为下一页,上一页的功能,特别在ios, android端,以前那种完全的分页是不常见的。
这里是说,把limit, offset,替换为>辅助索引(即搜索条件)id的方式。该id再调用时,需要返回给前端。
方案二
正面刚。这里介绍一个概念:索引覆盖:当辅助索引查询的数据,只有id和辅助索引本身,那么就不必再去查聚簇索引。
思路如下:select xxx,xxx from in (select id from table where second_index = xxx limit 10 offset 10000)这句话是说,先从条件查询中,查找数据对应的数据库唯一id值,因为主键在辅助索引上就有,所以不用回归到聚簇索引的磁盘去拉取。再通过这些已经被limit出来的10个主键id,去查询聚簇索引。这样只会十次随机io。
在业务确实需要用分页的情况下,使用该方案可以大幅度提高性能。通常能满足性能要求。
写在最后
非常感谢我师父在我毕业前三年的指导,给了我很多耐心。在节假日给我布置看书任务,在午休时候考察我学习的进展,通过提问的方式引导我去探索问题,在我从腾讯毕业后,每次见面也给我出了很多主意,传授授业解惑,无一没有做到极致。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
前言mysql查询使用select命令,配合limit,offset参数可以读取指定范围的记录。本文将介绍mysql查询时,offset过大影响性能的原因及优化
首先明确为什么要使用分页查询,因为数据庞大,查询不可能全部显示在页面上,如果全部显示在页面上,也会造成查询速度慢的情况,所以分页查询解决了①数据查询;②性能优化
mysql数据量大时使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下。实验1.直接使用用limitstart,count分页语句:select*fromord
前言我们大家都知道,mysql查询使用select命令,配合limit,offset参数可以读取指定范围的记录,但是offset过大影响查询性能的原因及优化方法
经常碰到的一个问题是limit的offset太高,如:limit100000,20,这样系统会查询100020条,然后把前面的100000条都扔掉,这是开销很大