为什么要使用 99+,记一次 sql 优化(消息数量显示优化)

2024-05-27 07:32

本文主要是介绍为什么要使用 99+,记一次 sql 优化(消息数量显示优化),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

http://www.tuicool.com/articles/6fIbEvQ

一般在设计通知中心时,都会在入口处显示一个未读消息数,这样不仅可以醒目地告知用户有未读消息,还能让用户更容易从众多小图标中区分出通知中心的入口。比如 ucloud 控制台的顶栏:

我们网站的通知中心也一样,在入口同样加上了未读消息数的显示。

上线后平稳运行,以为可以就这样一直美下去。程序只要有人用,总会有出 bug 的那一天,最近高峰期经常会出现来自通知表的慢查询语句,仔细一查,原来就是统计未读消息数的语句,而且都是来自几个大用户。我们通知里分了多个组,每个组都有自己的一个未读数,sql 语句差不多是下面这样:

SELECT groupID, count(0) unreadCount FROM notification WHERE userID=xxx AND hasRead=0 GROUP BY groupID;

notification 表中已建立未读索引 unreads: userID + hasRead + groupID 的组合键。

由于我们网站大多是批量异步操作,即使做了消息合并,一天产生几十上百条通知也很正常,而且有的用户就是不喜欢标记通知为已读,这样日积月累,有的用户未读数已经上十万了。假设总记录行有 20 万,如果未读数为 50,建立一个未读的索引,效率会非常显著;但是未读数为 15 万,这时索引的意义也不大了。所以这个性能问题直到现在才暴露出来。

当未读数比较小时:结果集:

groupID | unreadCount  
0 | 23  
4 | 16

Explain:

id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra  
1 | SIMPLE | notification | ref | unreads | unreads | 5 | const,const | 39 | Using where; Using index

耗时:0.4ms(测试数据)

当未读数比较大时:结果集:

groupID | unreadCount  
0 | 23  
1 | 103234  
3 | 3032  
4 | 16

Explain:

id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra  
1 | SIMPLE | notification | ref | unreads | unreads | 4 | const | 69886 | Using where; Using index

耗时:38.9ms(测试数据)

由上可以看出,未读的记录行数直接影响该语句的性能。

问题出现总归要解决的,如何解决呢?最直接的办法就是看看其他产品是怎么做的。LG 同学提出,可以优化成像 QQ 未读消息数那样显示 99+ 呀。QQ 上有几个群,每天都有人在里面吹水斗表情,消息一会不看就 99+ 了。当初以为这样只是为了排版美观,或者避免特别大的数字给用户造成很大的心理负担,再者也不会有人关心未读的消息是 101 还是 102,所以索性显示 99+。即告诉用户有很多未读消息,又不会因显示一个特别大的数字吓到用户,这样一举两得。但这样似乎只是对用户更友好,对性能然并卵。这时他再次提出可以把 sql 语句拆开来写,一开始我是拒绝的,按照过往经验,多条语句查出结果合并肯定没有单条语句 GROUP BY 来的快。有时经验也会害死人,于是 LG 给出了下面的语句:

SELECT 0 AS groupID, count(1) AS unreadCount FROM (SELECT 1 FROM notification WHERE userID=xxx AND hasRead='0' AND groupID = 0 LIMIT 100) AS a  
UNION  
SELECT 1 AS groupID, count(1) AS unreadCount FROM (SELECT 1 FROM notification WHERE userID=xxx AND hasRead='0' AND groupID = 1 LIMIT 100) AS a  
UNION  
SELECT 2 AS groupID, count(1) AS unreadCount FROM (SELECT 1 FROM notification WHERE userID=xxx AND hasRead='0' AND groupID = 2 LIMIT 100) AS a  
UNION  
SELECT 3 AS groupID, count(1) AS unreadCount FROM (SELECT 1 FROM notification WHERE userID=xxx AND hasRead='0' AND groupID = 3 LIMIT 100) AS a  
UNION  
SELECT 4 AS groupID, count(1) AS unreadCount FROM (SELECT 1 FROM notification WHERE userID=xxx AND hasRead='0' AND groupID = 4 LIMIT 100) AS a

这条语句精妙就精妙在 LIMIT 100 ,使用未读索引并把结果集限定在 100 行以内,这个速度是非常快的。

优化后的时间:结果集:

groupID | unreadCount  
0 | 23  
1 | 100  
2 | 0  
3 | 100  
4 | 16

Explain:

id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra  
1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 23 | NULL  
2 | DERIVED | notification | ref | unreads | unreads | 6 | const,const,const | 23 | Using index  
3 | UNION | <derived4> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100 | NULL  
4 | DERIVED | notification | ref | unreads | unreads | 6 | const,const,const | 73020 | Using index  
5 | UNION | <derived6> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | NULL  
6 | DERIVED | notification | ref | unreads | unreads | 6 | const,const,const | 1 | Using index  
7 | UNION | <derived8> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100 | NULL  
8 | DERIVED | notification | ref | unreads | unreads | 6 | const,const,const | 3208 | Using index  
9 | UNION | <derived10> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 16 | NULL  
10 | DERIVED | notification | ref | unreads | unreads | 6 | const,const,const | 16 | Using index  
NULL | UNION RESULT | <union1,3,5,7,9> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary

耗时:0.7ms(测试数据)

性能提升了几十倍,堵在胸口的这坨翔终于通了。这条语句的性能会因分组的数量所影响,但分组的数量是有限而且比较固定的,所以这个威胁不成立。

其实到这还没结束,还要结合前台,当 unreadCount 大于 99 时,就要显示 99+,优化后我们的通知中心未读提醒成了这样:

总结

优化不能单靠技术手段,有时产品上做下折中,优化的方法会简单很多。如果这次仅凭技术手段来优化,可能要引入缓存,或者冗余一个未读数,每次更新维护这个数字,这可能需要 2 ~ 3 天的工作量,而且还容易出 bug;而使用 99+ 的做法只花了不到 2 小时。另外也不能一直相信经验,经验有时也会犯错,而且会固化思维。


这篇关于为什么要使用 99+,记一次 sql 优化(消息数量显示优化)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1006836

相关文章

Java中流式并行操作parallelStream的原理和使用方法

《Java中流式并行操作parallelStream的原理和使用方法》本文详细介绍了Java中的并行流(parallelStream)的原理、正确使用方法以及在实际业务中的应用案例,并指出在使用并行流... 目录Java中流式并行操作parallelStream0. 问题的产生1. 什么是parallelS

MySQL数据库双机热备的配置方法详解

《MySQL数据库双机热备的配置方法详解》在企业级应用中,数据库的高可用性和数据的安全性是至关重要的,MySQL作为最流行的开源关系型数据库管理系统之一,提供了多种方式来实现高可用性,其中双机热备(M... 目录1. 环境准备1.1 安装mysql1.2 配置MySQL1.2.1 主服务器配置1.2.2 从

Linux join命令的使用及说明

《Linuxjoin命令的使用及说明》`join`命令用于在Linux中按字段将两个文件进行连接,类似于SQL的JOIN,它需要两个文件按用于匹配的字段排序,并且第一个文件的换行符必须是LF,`jo... 目录一. 基本语法二. 数据准备三. 指定文件的连接key四.-a输出指定文件的所有行五.-o指定输出

Linux jq命令的使用解读

《Linuxjq命令的使用解读》jq是一个强大的命令行工具,用于处理JSON数据,它可以用来查看、过滤、修改、格式化JSON数据,通过使用各种选项和过滤器,可以实现复杂的JSON处理任务... 目录一. 简介二. 选项2.1.2.2-c2.3-r2.4-R三. 字段提取3.1 普通字段3.2 数组字段四.

Linux kill正在执行的后台任务 kill进程组使用详解

《Linuxkill正在执行的后台任务kill进程组使用详解》文章介绍了两个脚本的功能和区别,以及执行这些脚本时遇到的进程管理问题,通过查看进程树、使用`kill`命令和`lsof`命令,分析了子... 目录零. 用到的命令一. 待执行的脚本二. 执行含子进程的脚本,并kill2.1 进程查看2.2 遇到的

详解SpringBoot+Ehcache使用示例

《详解SpringBoot+Ehcache使用示例》本文介绍了SpringBoot中配置Ehcache、自定义get/set方式,并实际使用缓存的过程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者... 目录摘要概念内存与磁盘持久化存储:配置灵活性:编码示例引入依赖:配置ehcache.XML文件:配置

Java 虚拟线程的创建与使用深度解析

《Java虚拟线程的创建与使用深度解析》虚拟线程是Java19中以预览特性形式引入,Java21起正式发布的轻量级线程,本文给大家介绍Java虚拟线程的创建与使用,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、虚拟线程简介1.1 什么是虚拟线程?1.2 为什么需要虚拟线程?二、虚拟线程与平台线程对比代码对比示例:三

k8s按需创建PV和使用PVC详解

《k8s按需创建PV和使用PVC详解》Kubernetes中,PV和PVC用于管理持久存储,StorageClass实现动态PV分配,PVC声明存储需求并绑定PV,通过kubectl验证状态,注意回收... 目录1.按需创建 PV(使用 StorageClass)创建 StorageClass2.创建 PV

Redis 基本数据类型和使用详解

《Redis基本数据类型和使用详解》String是Redis最基本的数据类型,一个键对应一个值,它的功能十分强大,可以存储字符串、整数、浮点数等多种数据格式,本文给大家介绍Redis基本数据类型和... 目录一、Redis 入门介绍二、Redis 的五大基本数据类型2.1 String 类型2.2 Hash

深入理解Mysql OnlineDDL的算法

《深入理解MysqlOnlineDDL的算法》本文主要介绍了讲解MysqlOnlineDDL的算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小... 目录一、Online DDL 是什么?二、Online DDL 的三种主要算法2.1COPY(复制法)