在 MySQL 中,有很多看上去逻辑相同,但性能却差异巨大的 SQL 语句。对这些语句使用不当的话,就会不经意间导致整个数据库的压力变大。
我今天挑选了三个这样的案例和你分享。希望再遇到相似的问题时,你可以做到举一反三、快速解决问题。
假设你现在维护了一个交易系统,其中交易记录表 tradelog 包含交易流水号(tradeid)、交易员 id(operator)、交易时间(t_modified)等字段。为了便于描述,我们先忽略其他字段。这个表的建表语句如下:
mysql> CREATE TABLE `tradelog` (
`id` int(11) NOT NULL,
`tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
`operator` int(11) DEFAULT NULL,
`t_modified` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `tradeid` (`tradeid`),
KEY `t_modified` (`t_modified`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
假设,现在已经记录了从 2016 年初到 2018 年底的所有数据,运营部门有一个需求是,要统计发生在所有年份中 7 月份的交易记录总数。这个逻辑看上去并不复杂,你的 SQL 语句可能会这么写:
mysql> select count(*) from tradelog where month(t_modified)=7;
由于 t_modified 字段上有索引,于是你就很放心地在生产库中执行了这条语句,但却发现执行了特别久,才返回了结果。
如果你问 DBA 同事为什么会出现这样的情况,他大概会告诉你:如果对字段做了函数计算,就用不上索引了,这是 MySQL 的规定。
现在你已经学过了 InnoDB 的索引结构了,可以再追问一句为什么?为什么条件是 where t_modified=‘2018-7-1’的时候可以用上索引,而改成 where month(t_modified)=7 的时候就不行了?
下面是这个 t_modified 索引的示意图。方框上面的数字就是 month() 函数对应的值。
图 1 t_modified 索引示意图
如果你的 SQL 语句条件用的是 where t_modified=‘2018-7-1’的话,引擎就会按照上面绿色箭头的路线,快速定位到 t_modified=‘2018-7-1’需要的结果。
实际上,B+ 树提供的这个快速定位能力,来源于同一层兄弟节点的有序性。
但是,如果计算 month() 函数的话,你会看到传入 7 的时候,在树的第一层就不知道该怎么办了。
也就是说,对索引字段做函数操作,可能会破坏索引值的有序性,因此优化器就决定放弃走树搜索功能。
需要注意的是,优化器并不是要放弃使用这个索引。
在这个例子里,放弃了树搜索功能,优化器可以选择遍历主键索引,也可以选择遍历索引 t_modified,优化器对比索引大小后发现,索引 t_modified 更小,遍历这个索引比遍历主键索引来得更快。因此最终还是会选择索引 t_modified。
接下来,我们使用 explain 命令,查看一下这条 SQL 语句的执行结果。
图 2 explain 结果
key=“t_modified”表示的是,使用了 t_modified 这个索引;我在测试表数据中插入了 10 万行数据,rows=100335,说明这条语句扫描了整个索引的所有值;Extra 字段的 Using index,表示的是使用了覆盖索引。
也就是说,由于在 t_modified 字段加了 month() 函数操作,导致了全索引扫描。为了能够用上索引的快速定位能力,我们就要把 SQL 语句改成基于字段本身的范围查询。按照下面这个写法,优化器就能按照我们预期的,用上 t_modified 索引的快速定位能力了。
mysql> select count(*) from tradelog where
-> (t_modified >= '2016-7-1' and t_modified<'2016-8-1') or
-> (t_modified >= '2017-7-1' and t_modified<'2017-8-1') or
-> (t_modified >= '2018-7-1' and t_modified<'2018-8-1');
当然,如果你的系统上线时间更早,或者后面又插入了之后年份的数据的话,你就需要再把其他年份补齐。
到这里我给你说明了,由于加了 month() 函数操作,MySQL 无法再使用索引快速定位功能,而只能使用全索引扫描。
不过优化器在个问题上确实有“偷懒”行为,即使是对于不改变有序性的函数,也不会考虑使用索引。比如,对于 select * from tradelog where id + 1 = 10000 这个 SQL 语句,这个加 1 操作并不会改变有序性,但是 MySQL 优化器还是不能用 id 索引快速定位到 9999 这一行。所以,需要你在写 SQL 语句的时候,手动改写成 where id = 10000 -1 才可以。
接下来我再跟你说一说,另一个经常让程序员掉坑里的例子。
我们一起看一下这条 SQL 语句:
mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;
交易编号 tradeid 这个字段上,本来就有索引,但是 explain 的结果却显示,这条语句需要走全表扫描。你可能也发现了,tradeid 的字段类型是 varchar(32),而输入的参数却是整型,所以需要做类型转换。
那么,现在这里就有两个问题:
先来看第一个问题,你可能会说,数据库里面类型这么多,这种数据类型转换规则更多,我记不住,应该怎么办呢?
这里有一个简单的方法,看 select “10” > 9 的结果:
验证结果如图 3 所示。
图 3 MySQL 中字符串和数字转换的效果示意图
从图中可知,select “10” > 9 返回的是 1,所以你就能确认 MySQL 里的转换规则了:在 MySQL 中,字符串和数字做比较的话,是将字符串转换成数字。
这时,你再看这个全表扫描的语句:
mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;
就知道对于优化器来说,这个语句相当于:
mysql> select * from tradelog where CAST(tradid AS signed int) = 110717;
也就是说,这条语句触发了我们上面说到的规则:对索引字段做函数操作,优化器会放弃走树搜索功能。
现在,我留给你一个小问题,id 的类型是 int,如果执行下面这个语句,是否会导致全表扫描呢?
select * from tradelog where id="83126";
你可以先自己分析一下,再到数据库里面去验证确认。
接下来,我们再来看一个稍微复杂点的例子。
假设系统里还有另外一个表 trade_detail,用于记录交易的操作细节。为了便于量化分析和复现,我往交易日志表 tradelog 和交易详情表 trade_detail 这两个表里插入一些数据。
mysql> CREATE TABLE `trade_detail` (
`id` int(11) NOT NULL,
`tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
`trade_step` int(11) DEFAULT NULL, /* 操作步骤 */
`step_info` varchar(32) DEFAULT NULL, /* 步骤信息 */
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `tradeid` (`tradeid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into tradelog values(1, 'aaaaaaaa', 1000, now());
insert into tradelog values(2, 'aaaaaaab', 1000, now());
insert into tradelog values(3, 'aaaaaaac', 1000, now());
insert into trade_detail values(1, 'aaaaaaaa', 1, 'add');
insert into trade_detail values(2, 'aaaaaaaa', 2, 'update');
insert into trade_detail values(3, 'aaaaaaaa', 3, 'commit');
insert into trade_detail values(4, 'aaaaaaab', 1, 'add');
insert into trade_detail values(5, 'aaaaaaab', 2, 'update');
insert into trade_detail values(6, 'aaaaaaab', 3, 'update again');
insert into trade_detail values(7, 'aaaaaaab', 4, 'commit');
insert into trade_detail values(8, 'aaaaaaac', 1, 'add');
insert into trade_detail values(9, 'aaaaaaac', 2, 'update');
insert into trade_detail values(10, 'aaaaaaac', 3, 'update again');
insert into trade_detail values(11, 'aaaaaaac', 4, 'commit');
这时候,如果要查询 id=2 的交易的所有操作步骤信息,SQL 语句可以这么写:
mysql> select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2; /* 语句 Q1*/
图 4 语句 Q1 的 explain 结果
我们一起来看下这个结果:
在这个执行计划里,是从 tradelog 表中取 tradeid 字段,再去 trade_detail 表里查询匹配字段。因此,我们把 tradelog 称为驱动表,把 trade_detail 称为被驱动表,把 tradeid 称为关联字段。
接下来,我们看下这个 explain 结果表示的执行流程:
图 5 语句 Q1 的执行过程
图中:
进行到这里,你会发现第 3 步不符合我们的预期。因为表 trade_detail 里 tradeid 字段上是有索引的,我们本来是希望通过使用 tradeid 索引能够快速定位到等值的行。但,这里并没有。
如果你去问 DBA 同学,他们可能会告诉你,因为这两个表的字符集不同,一个是 utf8,一个是 utf8mb4,所以做表连接查询的时候用不上关联字段的索引。这个回答,也是通常你搜索这个问题时会得到的答案。
但是你应该再追问一下,为什么字符集不同就用不上索引呢?
我们说问题是出在执行步骤的第 3 步,如果单独把这一步改成 SQL 语句的话,那就是:
mysql> select * from trade_detail where tradeid=$L2.tradeid.value;
其中,$L2.tradeid.value 的字符集是 utf8mb4。
参照前面的两个例子,你肯定就想到了,字符集 utf8mb4 是 utf8 的超集,所以当这两个类型的字符串在做比较的时候,MySQL 内部的操作是,先把 utf8 字符串转成 utf8mb4 字符集,再做比较。
这个设定很好理解,utf8mb4 是 utf8 的超集。类似地,在程序设计语言里面,做自动类型转换的时候,为了避免数据在转换过程中由于截断导致数据错误,也都是“按数据长度增加的方向”进行转换的。
因此, 在执行上面这个语句的时候,需要将被驱动数据表里的字段一个个地转换成 utf8mb4,再跟 L2 做比较。
也就是说,实际上这个语句等同于下面这个写法:
select * from trade_detail where CONVERT(traideid USING utf8mb4)=$L2.tradeid.value;
CONVERT() 函数,在这里的意思是把输入的字符串转成 utf8mb4 字符集。
这就再次触发了我们上面说到的原则:对索引字段做函数操作,优化器会放弃走树搜索功能。
到这里,你终于明确了,字符集不同只是条件之一,连接过程中要求在被驱动表的索引字段上加函数操作,是直接导致对被驱动表做全表扫描的原因。
作为对比验证,我给你提另外一个需求,“查找 trade_detail 表里 id=4 的操作,对应的操作者是谁”,再来看下这个语句和它的执行计划。
mysql>select l.operator from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and d.id=4;
图 6 explain 结果
这个语句里 trade_detail 表成了驱动表,但是 explain 结果的第二行显示,这次的查询操作用上了被驱动表 tradelog 里的索引 (tradeid),扫描行数是 1。
这也是两个 tradeid 字段的 join 操作,为什么这次能用上被驱动表的 tradeid 索引呢?我们来分析一下。
假设驱动表 trade_detail 里 id=4 的行记为 R4,那么在连接的时候(图 5 的第 3 步),被驱动表 tradelog 上执行的就是类似这样的 SQL 语句:
select operator from tradelog where traideid =$R4.tradeid.value;
这时候 $R4.tradeid.value 的字符集是 utf8, 按照字符集转换规则,要转成 utf8mb4,所以这个过程就被改写成:
select operator from tradelog where traideid =CONVERT($R4.tradeid.value USING utf8mb4);
你看,这里的 CONVERT 函数是加在输入参数上的,这样就可以用上被驱动表的 traideid 索引。
理解了原理以后,就可以用来指导操作了。如果要优化语句
select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2;
的执行过程,有两种做法:
alter table trade_detail modify tradeid varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 default null;
mysql> select d.* from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=CONVERT(l.tradeid USING utf8) and l.id=2;
图 7 SQL 语句优化后的 explain 结果
这里,我主动把 l.tradeid 转成 utf8,就避免了被驱动表上的字符编码转换,从 explain 结果可以看到,这次索引走对了。
今天我给你举了三个例子,其实是在说同一件事儿,即:对索引字段做函数操作,可能会破坏索引值的有序性,因此优化器就决定放弃走树搜索功能。
第二个例子是隐式类型转换,第三个例子是隐式字符编码转换,它们都跟第一个例子一样,因为要求在索引字段上做函数操作而导致了全索引扫描。
MySQL 的优化器确实有“偷懒”的嫌疑,即使简单地把 where id+1=1000 改写成 where id=1000-1 就能够用上索引快速查找,也不会主动做这个语句重写。
因此,每次你的业务代码升级时,把可能出现的、新的 SQL 语句 explain 一下,是一个很好的习惯。
最后,又到了思考题时间。
今天我留给你的课后问题是,你遇到过别的、类似今天我们提到的性能问题吗?你认为原因是什么,又是怎么解决的呢?
你可以把你经历和分析写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾选取有趣的评论跟大家一起分享和分析。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
我在上篇文章的最后,留给你的问题是:我们文章中最后的一个方案是,通过三次 limit Y,1 来得到需要的数据,你觉得有没有进一步的优化方法。
这里我给出一种方法,取 Y1、Y2 和 Y3 里面最大的一个数,记为 M,最小的一个数记为 N,然后执行下面这条 SQL 语句:
mysql> select * from t limit N, M-N+1;
再加上取整个表总行数的 C 行,这个方案的扫描行数总共只需要 C+M+1 行。