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TiDB SQL調(diào)優(yōu)案例之避免TiFlash幫倒忙

數(shù)據(jù)庫 其他數(shù)據(jù)庫
TiFlash雖然是個(gè)好東西,但是優(yōu)化器還在進(jìn)化當(dāng)中,難免有判斷失誤的時(shí)候,那么會導(dǎo)致適得其反的效果,我們要及時(shí)通過人工手段介入。再給TiDB優(yōu)化器一些時(shí)間。

背景

早上收到某系統(tǒng)的告警tidb節(jié)點(diǎn)掛掉無法訪問,情況十萬火急。登錄中控機(jī)查了一下display信息,4個(gè)TiDB、Prometheus、Grafana全掛了,某臺機(jī)器hang死無法連接,經(jīng)過快速重啟后集群恢復(fù),經(jīng)排查后是昨天上線的某個(gè)SQL導(dǎo)致頻繁O(jiān)OM。

于是開始亡羊補(bǔ)牢,來一波近期慢SQL巡檢 #手動(dòng)狗頭#。。。

隨便找了一個(gè)出現(xiàn)頻率比較高的慢SQL,經(jīng)過優(yōu)化后竟然性能提升了1500倍以上,感覺有點(diǎn)東西,分享給大家。

分析過程

該慢SQL邏輯非常簡單,就是一個(gè)單表聚合查詢,但是耗時(shí)達(dá)到8s以上,必有蹊蹺。

脫敏后的SQL如下:

SELECT
cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed,
... -- 此處省略n個(gè)字段
FROM
(
SELECT
DATE_FORMAT( receive_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00' ) AS time,
COUNT(*) AS num
FROM
db1.table
WHERE
create_time > DATE_SUB( sysdate(), INTERVAL 20 MINUTE )
GROUP BY
time
ORDER BY
time
) speed;

碰到慢SQL不用多想,第一步先上執(zhí)行計(jì)劃:

很明顯,這張900多萬行的表因?yàn)閯?chuàng)建了TiFlash副本,在碰到聚合運(yùn)算的時(shí)候優(yōu)化器選擇了走列存查詢,最終結(jié)果就是在TiFlash完成暴力全表掃描、排序、分組、計(jì)算等一系列操作,返回給TiDB Server時(shí)基本已經(jīng)加工完成,總共耗時(shí)8.02s。

咋一看好像沒啥優(yōu)化空間,但仔細(xì)觀察會發(fā)現(xiàn)一個(gè)不合理的地方。執(zhí)行計(jì)劃倒數(shù)第二排的Selection算子,也就是SQL里面子查詢的where過濾,實(shí)際有效數(shù)據(jù)1855行,卻掃描了整個(gè)表接近950W行,這是一個(gè)典型的適合索引加速的場景。但遺憾的是,在TiFlash里面并沒有索引的概念,所以只能默默地走全表掃描。

那么優(yōu)化的第一步,先看過濾字段是否有索引,通常來說create_time這種十有八九都建過索引,檢查后發(fā)現(xiàn)確實(shí)有。

第二步,嘗試讓優(yōu)化器走TiKV查詢,這里直接使用hint的方式:

SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[db1.table]) */
cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed,
... -- 此處省略n個(gè)字段
FROM
(
SELECT
DATE_FORMAT( receive_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00' ) AS time,
COUNT(*) AS num
FROM
db1.table
WHERE
create_time > DATE_SUB( sysdate(), INTERVAL 20 MINUTE )
GROUP BY
time
ORDER BY
time
) speed;

再次生成執(zhí)行計(jì)劃,發(fā)現(xiàn)還是走了TiFlash查詢。這里就引申出一個(gè)重要知識點(diǎn),關(guān)于hint作用域的問題,也就是說hint只能在指定的查詢范圍內(nèi)生效。具體到上面這個(gè)例子,雖然指定了db1.table走TiKV查詢,但是對于它所在的查詢塊來說,壓根不知道db1.table是誰直接就忽略掉了。所以正確的寫法是把hint寫到子查詢中:

SELECT
cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed,
... -- 此處省略n個(gè)字段
FROM
(
SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[db1.table]) */
DATE_FORMAT( receive_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00' ) AS time,
COUNT(*) AS num
FROM
db1.table
WHERE
create_time > DATE_SUB( sysdate(), INTERVAL 20 MINUTE )
GROUP BY
time
ORDER BY
time
) speed;

對應(yīng)的執(zhí)行計(jì)劃為:

小提示:也可以通過set session tidb_isolation_read_engines = 'tidb,tikv';來讓優(yōu)化器走tikv查詢。

發(fā)現(xiàn)這次雖然走了TiKV查詢,但還是用的TableFullScan算子,整體時(shí)間不降反升,和我們預(yù)期的有差距。

沒走索引那肯定是和查詢字段有關(guān)系,分析上面SQL的邏輯,開發(fā)是想查詢table表創(chuàng)建時(shí)間在最近20分鐘的數(shù)據(jù),用了一個(gè)sysdate()函數(shù)獲取當(dāng)前時(shí)間,問題就出在這。

獲取當(dāng)前時(shí)間常用的函數(shù)有now()和sysdate(),但這兩者是有明顯區(qū)別的。引用自官網(wǎng)的解釋:

  • now()得到的是語句開始執(zhí)行的時(shí)間,是一個(gè)固定值
  • sysdate()得到的是該函數(shù)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間,是一個(gè)動(dòng)態(tài)值

聽起來比較饒,來個(gè)栗子一看便知:

mysql> select now(),sysdate(),sleep(3),now(),sysdate();
+---------------------+---------------------+----------+---------------------+---------------------+
| now() | sysdate() | sleep(3) | now() | sysdate() |
+---------------------+---------------------+----------+---------------------+---------------------+
| 2023-03-16 15:55:18 | 2023-03-16 15:55:18 | 0 | 2023-03-16 15:55:18 | 2023-03-16 15:55:21 |
+---------------------+---------------------+----------+---------------------+---------------------+
1 row in set (3.06 sec)

這個(gè)動(dòng)態(tài)時(shí)間就意味著TiDB優(yōu)化器在估算的時(shí)候并不知道它是個(gè)什么值,走索引和不走索引哪個(gè)成本更高,最終導(dǎo)致索引失效。

從業(yè)務(wù)上來看,這個(gè)SQL用now()和sysdate()都可以,那么就嘗試改成now()看看效果:

SELECT
cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed,
... -- 此處省略n個(gè)字段
FROM
(
SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[db1.table]) */
DATE_FORMAT( receive_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00' ) AS time,
COUNT(*) AS num
FROM
db1.table
WHERE
create_time > DATE_SUB( now(), INTERVAL 20 MINUTE )
GROUP BY
time
ORDER BY
time
) speed;

最終結(jié)果4.43ms搞定,從8.02s到4.43ms,1800倍的提升。

濫用函數(shù),屬于是開發(fā)給自己挖的坑了。

解決方案

經(jīng)過以上分析,優(yōu)化思路已經(jīng)很清晰了,甚至都是常規(guī)優(yōu)化不值得專門拿出來講,但前后效果差異太大,很適合作為一個(gè)反面教材來提醒大家認(rèn)真寫SQL。

其實(shí)就兩點(diǎn):

  • 讓優(yōu)化器不要走TiFlash查詢,改走TiKV,可通過hint或SQL binding解決
  • 非必須不要使用動(dòng)態(tài)時(shí)間,避免帶來索引失效的問題

深度思考

優(yōu)化完成之后,我開始思考優(yōu)化器走錯(cuò)執(zhí)行計(jì)劃的原因。

在最開始的執(zhí)行計(jì)劃當(dāng)中,優(yōu)化器對Selection算子的估算值estRows和實(shí)際值actRows相差非常大,再加上本身計(jì)算和聚合比較多,這可能是導(dǎo)致誤走TiFlash的原因之一。不清楚TiFlash的estRows計(jì)算原理是什么,如果在估算準(zhǔn)確的情況并且索引正常的情況下會不會走TiKV呢?

另外,我還懷疑過動(dòng)態(tài)時(shí)間導(dǎo)致優(yōu)化器判斷失誤(認(rèn)為索引失效才選擇走TiFlash),但是在嘗試只修改sysdate()為now()的情況下,發(fā)現(xiàn)依然走了TiFlash,說明這個(gè)可能性不大。

在索引字段沒問題的時(shí)候,按正常邏輯來說,我覺得一個(gè)成熟的優(yōu)化器應(yīng)該要能夠判斷出這種場景走TiKV更好。

總結(jié)

TiFlash雖然是個(gè)好東西,但是優(yōu)化器還在進(jìn)化當(dāng)中,難免有判斷失誤的時(shí)候,那么會導(dǎo)致適得其反的效果,我們要及時(shí)通過人工手段介入。再給TiDB優(yōu)化器一些時(shí)間。

良好的SQL習(xí)慣至關(guān)重要,這也是老生常談的問題了,再好的數(shù)據(jù)庫也扛不住亂造的SQL。?

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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