面試官：MySQL 上億大表，如何深度最佳化？

前段時間剛入職一家公司，就遇上這事！

背景

XX例項（一主一從）xxx告警中每天淩晨在報SLA報警，該報警的意思是存在一定的主從延遲（若在此時發生主從切換，需要長時間才可以完成切換，要追延遲來保證主從數據的一致性）

XX例項的慢查詢數量最多（執行時間超過1s的sql會被記錄），XX套用那方每天晚上在做刪除一個月前數據的任務

分析

使用pt-query-digest工具分析最近一周的mysql-slow.log

pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less


結果第一部份

最近一個星期內，總共記錄的慢查詢執行花費時間為25403s，最大的慢sql執行時間為266s，平均每個慢sql執行時間5s，平均掃描的行數為1766萬

結果第二部份

select arrival_record操作記錄的慢查詢數量最多有4萬多次，平均響應時間為4s，delete arrival_record記錄了6次，平均響應時間258s。

select xxx_record語句

select arrival_record 慢查詢語句都類似於如下所示，where語句中的參數位段是一樣的，傳入的參數值不一樣 select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G

檢視執行計劃

explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: IXFK_arrival_record
key: IXFK_arrival_record
key_len: 8
ref: const
rows: 32261320
filtered: 3.70
Extra: Using index condition; Using where
1 row inset, 1 warning (0.00 sec)


用到了索引IXFK_arrival_record，但預計掃描的行數很多有3000多w行

show index from arrival_record;
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| arrival_record | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 107990720 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 1 | product_id | A | 1344 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 2 | station_no | A | 22161 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 3 | sequence | A | 77233384 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 4 | receive_time | A | 65854652 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 5 | arrival_time | A | 73861904 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
show create table arrival_record;
..........
arrival_spend_ms bigint(20) DEFAULT NULL,
total_spend_ms bigint(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY IXFK_arrival_record (product_id,station_no,sequence,receive_time,arrival_time) USING BTREE,
CONSTRAINT FK_arrival_record_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=614538979 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin |


現在已經知道了在慢查詢中記錄的select arrival_record where語句傳入的參數位段有 product_id，receive_time，receive_spend_ms，還想知道對該表的存取有沒有透過其它欄位來過濾了？

神器tcpdump出場的時候到了

使用tcpdump抓包一段時間對該表的select語句

tcpdump -i bond0 -s 0 -l -w - dst port 3316 | strings | grep select | egrep -i 'arrival_record' >/tmp/select_arri.log


獲取select 語句中from 後面的where條件語句

IFS_OLD=$IFS
IFS=$'\n'
for i in `cat /tmp/select_arri.log `;doecho${i#*'from'}; done | less
IFS=$IFS_OLD
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=17 and arrivalrec0_.station_no='56742'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S7100'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4631'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S9466'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4205'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4105'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4506'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4617'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356'
select 該表 where條件中有product_id,station_no,sequence欄位，可以使用到復合索引IXFK_arrival_record的前三個欄位


綜上所示，最佳化方法為，刪除復合索引IXFK_arrival_record，建立復合索引idx_sequence_station_no_product_id，並建立單獨索引indx_receive_time

delete xxx_record語句

該delete操作平均掃描行數為1.1億行，平均執行時間是262s

delete語句如下所示，每次記錄的慢查詢傳入的參數值不一樣

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02-23', '%Y-%m-%d')\G


執行計劃

explain select * from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02-23', '%Y-%m-%d')\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 109501508
filtered: 33.33
Extra: Using where
1 row inset, 1 warning (0.00 sec)


該delete語句沒有使用索引（沒有合適的索引可用），走的全表掃描，導致執行時間長

最佳化方法也是 建立單獨索引indx_receive_time(receive_time)

測試

拷貝arrival_record表到測試例項上進行刪除重新索引操作 XX例項arrival_record表資訊

du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record*
12K /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.frm
48G /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.ibd
select count() from cq_new_cimiss.arrival_record;
+-----------+
| count() |
+-----------+
| 112294946 |
+-----------+
1億多記錄數
SELECT
table_name,
CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbdata_size,
CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbindex_size,
CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2),'G') AS table_size(G),
AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time
FROM
information_schema.tables
WHERE table_schema = 'cq_new_cimiss' and table_name='arrival_record';
+----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+
| table_name | dbdata_size | dbindex_size | table_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time |
+----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+
| arrival_record | 18,268.02M | 13,868.05M | 31.38G | 175 | 109155053 | 2019-03-26 12:40:17 |
+----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

磁盤占用空間48G，mysql中該表大小為31G，存在17G左右的碎片，大多由於刪除操作造成的（記錄被刪除了，空間沒有回收)

備份還原該表到新的例項中，刪除原來的復合索引，重新添加索引進行測試

mydumper並列壓縮備份

user=root
passwd=xxxx
socket=/datas/mysql/data/3316/mysqld.sock
db=cq_new_cimiss
table_name=arrival_record
backupdir=/datas/dump_$table_name
mkdir -p $backupdir
nohup echo `date +%T` && mydumper -u $user -p $passwd -S $socket -B $db -c -T $table_name -o $backupdir -t 32 -r 2000000 && echo `date +%T` &


並列壓縮備份所花時間（52s）和占用空間（1.2G，實際該表占用磁盤空間為48G，mydumper並列壓縮備份壓縮比相當高！）

Started dump at: 2019-03-26 12:46:04
........
Finished dump at: 2019-03-26 12:46:56
du -sh /datas/dump_arrival_record/
1.2G /datas/dump_arrival_record/


拷貝dump數據到測試節點

scp -rp /datas/dump_arrival_record [email protected]:/datas


多執行緒匯入數據

time myloader -u root -S /datas/mysql/data/3308/mysqld.sock -P 3308 -p root -B test -d /datas/dump_arrival_record -t 32


real 126m42.885s user 1m4.543s sys 0m4.267s

邏輯匯入該表後磁盤占用空間

du -h -d 1 /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.*
12K /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.frm
30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd
沒有碎片，和mysql的該表的大小一致
cp -rp /datas/mysql/data/3308 /datas


分別使用online DDL和 pt-osc工具來做刪除重建索引操作 先刪除外來鍵，不刪除外來鍵，無法刪除復合索引，外來鍵列屬於復合索引中第一列

nohup bash /tmp/ddl_index.sh &
2019-04-04-10:41:39 begin stop mysqld_3308
2019-04-04-10:41:41 begin rm -rf datadir and cp -rp datadir_bak
2019-04-04-10:46:53 start mysqld_3308
2019-04-04-10:46:59 online ddl begin
2019-04-04-11:20:34 onlie ddl stop
2019-04-04-11:20:34 begin stop mysqld_3308
2019-04-04-11:20:36 begin rm -rf datadir and cp -rp datadir_bak
2019-04-04-11:22:48 start mysqld_3308
2019-04-04-11:22:53 pt-osc begin
2019-04-04-12:19:15 pt-osc stop
online ddl 花費時間為34 分鐘，pt-osc花費時間為57 分鐘，使用onlne ddl時間約為pt-osc工具時間的一半


* 做DDL 參考 *

實施

由於是一主一從例項，套用是連線的vip，刪除重建索引采用online ddl來做。停止主從復制後，先在從例項上做（不記錄binlog），主從切換，再在新切換的從例項上做（不記錄binlog)

functionred_echo () {
local what="$*"
echo -e "$(date +%F-%T)${what}"
}
functioncheck_las_comm(){
if [ "$1" != "0" ];then
red_echo "$2"
echo"exit 1"
exit 1
fi
}
red_echo "stop slave"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"stop slave"
check_las_comm "$?""stop slave failed"
red_echo "online ddl begin"
 mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;select now() as ddl_start;ALTER TABLE $db_.\`${table_name}\` DROP FOREIGN KEY FK_arrival_record_product,drop index IXFK_arrival_record,add index idx_product_id_sequence_station_no(product_id,sequence,station_no),add index idx_receive_time(receive_time);select now() as ddl_stop" >>${log_file} 2>& 1
 red_echo "onlie ddl stop"
 red_echo "add foreign key"
 mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;ALTER TABLE $db_.${table_name} ADD CONSTRAINT _FK_${table_name}_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES cq_new_cimiss.product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION;" >>${log_file} 2>& 1
 check_las_comm "$?""add foreign key error"
 red_echo "add foreign key stop"
red_echo "start slave"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"start slave"
check_las_comm "$?""start slave failed"





* 執行時間 *

2019-04-08-11:17:36 stop slave mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. ddl_start 2019-04-08 11:17:36 ddl_stop 2019-04-08 11:45:13 2019-04-08-11:45:13 onlie ddl stop 2019-04-08- 11:45:13 add foreign key mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. 2019-04-08-12:33:48 add foreign key stop 2019-04-08- 12:33:48 start slave

* 再次檢視delete 和select語句的執行計劃 *

explain select count(*) from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-03-10', '%Y-%m-%d')\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: range
possible_keys: idx_receive_time
key: idx_receive_time
key_len: 6
ref: NULL
rows: 7540948
filtered: 100.00
Extra: Using where; Using index
explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: range
possible_keys: idx_product_id_sequence_station_no,idx_receive_time
key: idx_receive_time
key_len: 6
ref: NULL
rows: 291448
filtered: 16.66
Extra: Using index condition; Using where
都使用到了idx_receive_time 索引，掃描的行數大大降低


索引最佳化後

delete 還是花費了77s時間

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-03-10', '%Y-%m-%d')\G


delete 語句透過receive_time的索引刪除300多萬的記錄花費77s時間*

delete大表最佳化為小批次刪除

* 套用端已最佳化成每次刪除10分鐘的數據（每次執行時間1s左右），xxx中沒在出現SLA（主從延遲告警） *

* 另一個方法是透過主鍵的順序每次刪除20000條記錄 *

#得到滿足時間條件的最大主鍵ID
#透過按照主鍵的順序去 順序掃描小批次刪除數據
#先執行一次以下語句
 SELECT MAX(id) INTO @need_delete_max_id FROM `arrival_record` WHERE receive_time<'2019-03-01' ;
 DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;
 select ROW_COUNT(); #返回20000

#執行小批次delete後會返回row_count(), 刪除的行數
#程式判斷返回的row_count()是否為0，不為0執行以下迴圈，為0結束迴圈，刪除操作完成
 DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;
 select ROW_COUNT();
#程式睡眠0.5s

總結

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作者：YangJiaXin

來源：cnblogs.com/YangJiaXin/p/10828244.html

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