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記一次神奇的SQL查詢經(jīng)歷,group by慢查詢優(yōu)化

新聞 前端
現(xiàn)網(wǎng)出現(xiàn)慢查詢,在500萬(wàn)數(shù)量級(jí)的情況下,單表查詢速度在30多秒,需要對(duì)sql進(jìn)行優(yōu)化。

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一、問(wèn)題背景

現(xiàn)網(wǎng)出現(xiàn)慢查詢,在500萬(wàn)數(shù)量級(jí)的情況下,單表查詢速度在30多秒,需要對(duì)sql進(jìn)行優(yōu)化,sql如下:

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

我在測(cè)試環(huán)境構(gòu)造了500萬(wàn)條數(shù)據(jù),模擬了這個(gè)慢查詢。 

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是查詢一定條件下,都有哪些用戶的。很簡(jiǎn)單的sql,可以看到,查詢耗時(shí)為37秒。

說(shuō)一下app_account字段的分布情況,隨機(jī)生成了5000個(gè)不同的隨機(jī)數(shù),然后分布到了這500萬(wàn)條數(shù)據(jù)里,平均來(lái)說(shuō),每個(gè)app_account都會(huì)有1000個(gè)是重復(fù)的值,種類共有5000個(gè)。

二、看執(zhí)行計(jì)劃

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

可以看到,group by字段上我是加了索引的,也用到了。

三、優(yōu)化

說(shuō)實(shí)話,我是不知道該怎么優(yōu)化的,這玩意還能怎么優(yōu)化??!先說(shuō)下,下面的思路都是沒(méi)用的。 

思路一:

后面應(yīng)該加上 order by null;避免無(wú)用排序,但其實(shí)對(duì)結(jié)果耗時(shí)影響不大,還是很慢。

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

思路二: 

where條件太復(fù)雜,沒(méi)索引,導(dǎo)致查詢慢,但我給where條件的所有字段加上了組合索引,也還是沒(méi)用。

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

思路三:

既然group by慢,換distinct試試??(這里就是本篇博客里說(shuō)的神奇的地方了)。

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

臥槽???!??!這是什么情況,瞬間這么快了???。?!

雖然知道group by和distinct有很小的性能差距,但是真沒(méi)想到,差距居然這么大?。?!大發(fā)現(xiàn)啊??!

四、你以為這就結(jié)束了嗎

我是真的希望就這么結(jié)束了,那這個(gè)問(wèn)題就很簡(jiǎn)單的解決了,順便還自以為是的發(fā)現(xiàn)了一個(gè)新知識(shí)。

但是!

這個(gè)bug轉(zhuǎn)給測(cè)試后,測(cè)試一測(cè),居然還是30多秒???這是什么情況?。????

我當(dāng)然是不信了,去測(cè)試電腦上執(zhí)行sql,還真是30多秒。。。

我又回我的電腦上,連接同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),一執(zhí)行sql,0.8秒???

什么情況,同一個(gè)庫(kù),同一個(gè)sql,怎么在兩臺(tái)電腦執(zhí)行的差距這么大!

后來(lái)直接在服務(wù)器上執(zhí)行:

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

醉了,居然還是30多秒。。。。

那看來(lái)就是我電腦的問(wèn)題了。

后來(lái)我用多個(gè)同事的電腦實(shí)驗(yàn),最后得出的結(jié)論是:

是因?yàn)槲矣玫腟QLyog!

哎,現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)了,只有用sqlyog執(zhí)行這個(gè)“優(yōu)化后”的sql會(huì)是0.8秒,在navcat和服務(wù)器上直接執(zhí)行,都是30多秒。

那就是sqlyog的問(wèn)題了,現(xiàn)在也不清楚sqlyog是不是做什么優(yōu)化了,這個(gè)慢查詢的問(wèn)題還在解決中(我覺(jué)得問(wèn)題可能是出在mysql自身的參數(shù)上吧)。

這里只是記錄下這個(gè)坑,sqlyog執(zhí)行sql速度,和服務(wù)器執(zhí)行sql速度,在有的sql中差異巨大,并不可靠。

五、后續(xù)(還未解決)

感謝大家在評(píng)論里出謀劃策,我來(lái)回復(fù)下問(wèn)題進(jìn)展:

1.所謂的sqlyog查詢快,命令行查詢慢的現(xiàn)象,已經(jīng)找到原因了。是因?yàn)閟qlyog會(huì)在查詢語(yǔ)句后默認(rèn)加上limit 1000,所以導(dǎo)致很快。這個(gè)問(wèn)題不再糾結(jié)。

2.我已經(jīng)試驗(yàn)過(guò)的方法(都沒(méi)有用):

①給app_account字段加索引。

②給sql語(yǔ)句后面加order by null。

③調(diào)整where條件里字段的查詢順序,有索引的放前面。

④給所有where條件的字段加組合索引。

⑤用子查詢的方式,先查where條件里的內(nèi)容,再去重。

測(cè)試環(huán)境和現(xiàn)網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)還是有點(diǎn)不一樣的,我貼一張現(xiàn)網(wǎng)執(zhí)行sql的圖(1分鐘。。。):

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

六、最終解決方案

感謝評(píng)論里42樓的@言楓大佬!

經(jīng)過(guò)你的提醒,我確實(shí)發(fā)現(xiàn),explain執(zhí)行計(jì)劃里,索引好像并沒(méi)有用到我創(chuàng)建的idx_end_time。

然后果斷在現(xiàn)網(wǎng)試了下,強(qiáng)制指定使用idx_end_time索引,結(jié)果只要0.19秒!

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

至此問(wèn)題解決,其實(shí)同事昨天也在懷疑,是不是這個(gè)表索引建的太多了,導(dǎo)致用的不對(duì),原本用的是idx_org_id和idx_mvno_id。

現(xiàn)在強(qiáng)制指定idx_end_time就ok了!

最后再對(duì)比下改前后的執(zhí)行計(jì)劃:

改之前(查詢要1分鐘左右):

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

改之后(查詢只要幾百毫秒):

记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化 

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 高效運(yùn)維
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