每日慢查询上亿，快看美团的SQL急救大法

本文主要是介绍每日慢查询上亿，快看美团的SQL急救大法，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！

对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。

一、背景

慢查询是指数据库中查询时间超过指定阈值（美团设置为100ms）的SQL，它是数据库的性能杀手，也是业务优化数据库访问的重要抓手。随着美团业务的高速增长，日均慢查询量已经过亿条，此前因慢查询导致的故障约占数据库故障总数的10%以上，而且高级别的故障呈日益增长趋势。因此，对慢查询的优化已经变得刻不容缓。

那么如何优化慢查询呢？最直接有效的方法就是选用一个查询效率高的索引。关于高效率的索引推荐，主要有基于经验规则和代价的两种算法。

在日常工作中，基于经验规则的推荐随处可见，对于简单的SQL，如 select * from sync_test1 where name like 'Bobby%' ，直接添加索引IX(name) 就可以取得不错的效果；但对于稍微复杂点的SQL，如 select * from sync_test1 where name like 'Bobby%' and dt > '2021-07-06' ，到底选择IX(name)、IX(dt)、IX(dt,name) 还是IX(name,dt)，该方法也无法给出准确的回答。更别说像多表Join、子查询这样复杂的场景了。所以采用基于代价的推荐来解决该问题会更加普适，因为基于代价的方法使用了和数据库优化器相同的方式，去量化评估所有的可能性，选出的是执行SQL耗费代价最小的索引。

二、基于代价的优化器介绍

1、SQL执行与优化器

一条SQL在MySQL服务器中执行流程主要包含：SQL解析、基于语法树的准备工作、优化器的逻辑变化、优化器的代价准备工作、基于代价模型的优化、进行额外的优化和运行执行计划等部分。具体如下图所示：

SQL执行与优化器

2、代价模型介绍

而对于优化器来说，执行一条SQL有各种各样的方案可供选择，如表是否用索引、选择哪个索引、是否使用范围扫描、多表Join的连接顺序和子查询的执行方式等。如何从这些可选方案中选出耗时最短的方案呢？这就需要定义一个量化数值指标，这个指标就是代价(Cost)，我们分别计算出可选方案的操作耗时，从中选出最小值。

代价模型将操作分为Server层和Engine（存储引擎）层两类，Server层主要是CPU代价，Engine层主要是IO代价，比如MySQL从磁盘读取一个数据页的代价io_block_read_cost为1，计算符合条件的行代价为row_evaluate_cost为0.2。除此之外还有：

memory_temptable_create_cost (default 2.0) 内存临时表的创建代价。
memory_temptable_row_cost (default 0.2) 内存临时表的行代价。
key_compare_cost (default 0.1) 键比较的代价，例如排序。
disk_temptable_create_cost (default 40.0) 内部myisam或innodb临时表的创建代价。
disk_temptable_row_cost (default 1.0) 内部myisam或innodb临时表的行代价。

在MySQL 5.7中，这些操作代价的默认值都可以进行配置。为了计算出方案的总代价，还需要参考一些统计数据，如表数据量大小、元数据和索引信息等。MySQL的代价优化器模型整体如下图所示：

代价模型

3、基于代价的索引选择

还是继续拿上述的 SQL select * from sync_test1 where name like 'Bobby%' and dt > '2021-07-06' 为例，我们看看MySQL优化器是如何根据代价模型选择索引的。首先，我们直接在建表时加入四个候选索引。

复制

Create Table: CREATE TABLE `sync_test1` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`cid` int(11) NOT NULL,`phone` int(11) NOT NULL,`name` varchar(10) NOT NULL,`address` varchar(255) DEFAULT NULL,`dt` datetime DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `IX_name` (`name`),KEY `IX_dt` (`dt`),KEY `IX_dt_name` (`dt`,`name`),KEY `IX_name_dt` (`name`,`dt`)) ENGINE=InnoDB

通过执行explain看出MySQL最终选择了IX_name索引。

复制

mysql> explain  select * from sync_test1 where name like 'Bobby%' and dt > '2021-07-06';
+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------------------+---------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys                       | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                              |
+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------------------+---------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | sync_test1 | NULL       | range | IX_name,IX_dt,IX_dt_name,IX_name_dt | IX_name | 12      | NULL |  572 |    36.83 | Using index condit

这篇关于每日慢查询上亿，快看美团的SQL急救大法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！