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SQL系统调优来应对千万级用户

用户日活百万级,注册用户千万级,而且若还没有进行分库分表,则该DB里的用户表可能就一张,单表上千万的用户数据。

SQL系统调优来应对千万级用户SQL系统调优来应对千万级用户

某系统专门通过各种条件筛选大量用户,接着对那些用户去推送一些消息:

一些促销活动消息
让你办会员卡的消息
告诉你有一个特价商品的消息
通过一些条件筛选出大量用户,针对这些用户做推送,该过程较耗时-筛选用户过程。

用户日活百万级,注册用户千万级,而且若还没有进行分库分表,则该DB里的用户表可能就一张,单表上千万的用户数据。

对运营系统筛选用户的SQL:

SELECT id, name 
FROM users 
WHERE id IN (
  SELECT user_id 
  FROM users_extent_info 
  WHERE latest_login_time 

一般存储用户数据的表会分为两张表:

存储用户的核心数据,如id、name、昵称、手机号之类的信息,也就是上面SQL语句里的users表
存储用户的一些拓展信息,比如说家庭住址、兴趣爱好、最近一次登录时间之类的,即users_extent_info表
有个子查询,里面针对用户的拓展信息表,即users_extent_info查下最近一次登录时间

SELECT COUNT(id)
FROM users
WHERE id IN (
    SELECT user_id
    FROM users_extent_info
    WHERE latest_login_time 

然后内存里做个小批量,多批次读取数据的操作,比如判断如果在1000条以内,那么就一下子读取出来,若超过1000条,可通过LIMIT语句,每次就从该结果集里查1000条数据,查1000条就做次批量PUSH,再查下一波1000条。

就是在千万级数据量大表场景下,上面SQL直接轻松跑出来耗时几十s,不优化不行!

今天咱们继续来看这个千万级用户场景下的运营系统SQL调优案例,上次已经给大家说了一下业务背景 以及SQL,这个SQL就是如下的一个:

SELECT COUNT(id) FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM 
users_extent_info WHERE latest_login_time 

系统运行时,先COUNT查该结果集有多少数据,再分批查询。然而COUNT在千万级大表场景下,都要花几十s。实际上每个不同的MySQL版本都可能会调整生成执行计划的方式。

通过:

EXPLAIN 
SELECT COUNT(id) 
FROM users 
WHERE id IN (
  SELECT user_id 
  FROM users_extent_info 
  WHERE latest_login_time 

如下执行计划是为了调优,在测试环境的单表2万条数据场景,即使是5万条数据,当时这个SQL都跑了十多s,注意执行计划里的数据量

执行计划里的第三行

先子查询,针对users_extent_info,使用idx_login_time索引,做了range类型的索引范围扫描,查出4561条数据,没有做额外筛选,所以filtered=100%。

MATERIALIZED:这里把子查询的4561条数据代表的结果集进行了物化,物化成了一个临时表,这个临时表物化,一定是会把4561条数据临时落到磁盘文件里去的,这过程很慢。

第二条执行计划

针对users表做了一个全表扫描,在全表扫描的时候扫出来49651条数据,Extra=Using join buffer,此处居然在执行join。

执行计划里的第一条

针对子查询产出的一个物化临时表,即做了个全表查询,把里面的数据都扫描了一遍。

为何对这临时表进行全表扫描?让users表的每条数据都和物化临时表里的数据进行join,所以针对users表里的每条数据,只能是去全表扫描一遍物化临时表,从物化临时表里确认哪条数据和他匹配,才能筛选出一条结果。

第二条执行计划的全表扫描结果表明一共扫到49651条,但全表扫描过程中,因为和物化临时表执行join,而物化临时表里就4561条数据,所以最终第二条执行计划的filtered=10%,即最终从users表里也筛选出4000多条数据。

到底为什么慢

| id | select_type | table | type | key | rows | filtered | Extra |

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

| 1 | SIMPLE | | ALL | NULL | NULL | 100.00 | NULL |

| 1 | SIMPLE | users | ALL | NULL | 49651 | 10.00 | Using where; Using join buffer(Block Nested Loop) |

| 2 | MATERIALIZED | users_extent_info | range | idx_login_time | 4561 | 100.00 | NULL |

先执行了子查询查出4561条数据,物化成临时表,接着对users主表全表扫描,扫描过程把每条数据都放到物化临时表里做全表扫描,本质在做join。

对子查询的结果做了一次物化临时表,落地磁盘,接着还全表扫描users表,每条数据居然跑到一个没有索引的物化临时表里,又做了一次全表扫描找匹配的数据。

对users表的全表扫描耗时吗?

对users表的每一条数据跑到物化临时表里做全表扫描耗时吗?

所以必然非常慢,几乎用不到索引。为什么MySQL会这样呢?

执行完上述SQL的EXPLAIN命令,看到执行计划之后,再执行:

show warnings

显示出:

/* select#1 */ select count( d2. users . user_id `) AS 
COUNT(users.user_id)`
from d2 . users users semi join xxxxxx

注意 semi join ,MySQL在这里,生成执行计划的时候,自动就把一个普通IN子句,“优化”成基于semi join来进行IN+子查询的操作。那对users表不是全表扫描了吗?对users表里每条数据,去对物化临时表全表扫描做semi join,无需将users表里的数据真的跟物化临时表里的数据join。只要users表里的一条数据,在物化临时表能找到匹配数据,则users表里的数据就会返回,这就是semi join,用来做筛选。

所以就是semi join和物化临时表导致的慢题,那怎么优化?

做个实验

执行

SET optimizer_switch='semijoin=off'

关闭半连接优化,再执行EXPLAIN发现恢复为正常状态:

有个SUBQUERY子查询,基于range方式去扫描索引,搜索出4561条数据
接着有个PRIMARY类型主查询,直接基于id这个PRIMARY主键聚簇索引去执行的搜索
然后再把这个SQL语句真实跑一下看看,性能竟然提升了几十倍,仅100多ms。
所以,其实反而是MySQL自动执行的semi join半连接优化,导致了极差性能,关闭即可。

生产环境当然不能随意更改这些设置,于是想了多种办法尝试去修改SQL语句的写法,在不影响其语义情况下,尽可能改变SQL语句的结构和格式,最终尝试出如下写法:

SELECT COUNT(id)
FROM users
WHERE (
    id IN (
        SELECT user_id
        FROM users_extent_info
        WHERE latest_login_time 

上述写法下,WHERE语句的OR后面的第二个条件,根本不可能成立,因为没有数据的latest_login_time

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良许

作者: 良许

良许,世界500强企业Linux开发工程师,公众号【良许Linux】的作者,全网拥有超30W粉丝。个人标签:创业者,CSDN学院讲师,副业达人,流量玩家,摄影爱好者。
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