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数据库

一入职!就遇到MySQL亿级大表优化....

發(fā)布時間:2025/3/21 数据库 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 一入职!就遇到MySQL亿级大表优化.... 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

作者丨jia-xin

出處:

https://www.cnblogs.com/YangJiaXin/p/10828244.html

“前段時間剛?cè)肼氁患夜?#xff0c;就遇到了 MySQL 億級大表優(yōu)化這事!

圖片來自 Pexels

背景

XX 實例(一主一從)xxx 告警中每天凌晨在報 SLA 報警,該報警的意思是存在一定的主從延遲。(若在此時發(fā)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(shù)據(jù)的一致性)

XX 實例的慢查詢數(shù)量最多(執(zhí)行時間超過 1s 的 SQL 會被記錄),XX 應(yīng)用那方每天晚上在做刪除一個月前數(shù)據(jù)的任務(wù)。

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(jié)果第一部分:

最近一個星期內(nèi),總共記錄的慢查詢執(zhí)行花費時間為 25403s,最大的慢 SQL 執(zhí)行時間為 266s,平均每個慢 SQL 執(zhí)行時間 5s,平均掃描的行數(shù)為 1766 萬。

結(jié)果第二部分:

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

select xxx_record 語句

select arrival_record 慢查詢語句都類似于如下所示,where 語句中的參數(shù)字段是一樣的,傳入的參數(shù)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

select arrival_record 語句在 MySQL 中最多掃描的行數(shù)為 5600 萬、平均掃描的行數(shù)為 172 萬,推斷由于掃描的行數(shù)多導(dǎo)致的執(zhí)行時間長。

查看執(zhí)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?in?set,?1?warning?(0.00?sec)

用到了索引 IXFK_arrival_record,但預(yù)計掃描的行數(shù)很多有 3000 多萬行:

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?|

①該表總記錄數(shù)約 1 億多條,表上只有一個復(fù)合索引,product_id 字段基數(shù)很小,選擇性不好。

②傳入的過濾條件:

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

沒有 station_nu 字段,使用不到復(fù)合索引 IXFK_arrival_record 的 product_id,station_no,sequence,receive_time 這幾個字段。

③根據(jù)最左前綴原則,select arrival_record 只用到了復(fù)合索引 IXFK_arrival_record 的第一個字段 product_id,而該字段選擇性很差,導(dǎo)致掃描的行數(shù)很多,執(zhí)行時間長。

④receive_time 字段的基數(shù)大,選擇性好,可對該字段單獨建立索引,select arrival_record sql 就會使用到該索引。

現(xiàn)在已經(jīng)知道了在慢查詢中記錄的 select arrival_record where 語句傳入的參數(shù)字段有 product_id,receive_time,receive_spend_ms,還想知道對該表的訪問有沒有通過其他字段來過濾了?

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 后面的 where 條件語句:

IFS_OLD=$IFS IFS=$'\n' for?i?in?`cat?/tmp/select_arri.log?`;do?echo?${i#*'from'};?done?|?less IFS=$IFS_OLDarrival_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 字段,可以使用到復(fù)合索引 IXFK_arrival_record 的前三個字段。

綜上所示,優(yōu)化方法為:

  • 刪除復(fù)合索引 IXFK_arrival_record

  • 建立復(fù)合索引 idx_sequence_station_no_product_id

  • 建立單獨索引 indx_receive_time

delete xxx_record 語句

該 delete 操作平均掃描行數(shù)為 1.1 億行,平均執(zhí)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(shù)值不一樣:

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

執(zhí)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?in?set,?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(dǎo)致執(zhí)行時間長。

優(yōu)化方法也是:建立單獨索引 indx_receive_time(receive_time)。

測試

拷貝 arrival_record 表到測試實例上進行刪除重新索引操作。

XX 實例 arrival_record 表信息:

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.ibdselect?count()?from?cq_new_cimiss.arrival_record; +-----------+ |?count()?| +-----------+ |?112294946?| +-----------+ 1億多記錄數(shù)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,大多由于刪除操作造成的。(記錄被刪除了,空間沒有回收)

備份還原該表到新的實例中,刪除原來的復(fù)合索引,重新添加索引進行測試。

mydumper 并行壓縮備份:

?user=rootpasswd=xxxxsocket=/datas/mysql/data/3316/mysqld.sockdb=cq_new_cimisstable_name=arrival_recordbackupdir=/datas/dump_$table_namemkdir?-p?$backupdirnohup?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`?&

并行壓縮備份所花時間(52s)和占用空間(1.2G,實際該表占用磁盤空間為 48G,mydumper 并行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?12:46:56du?-sh???/datas/dump_arrival_record/ 1.2G????/datas/dump_arrival_record/

拷貝 dump 數(shù)據(jù)到測試節(jié)點:

scp?-rp?/datas/dump_arrival_record?root@10.230.124.19:/datas

多線程導(dǎo)入數(shù)據(jù):

time?myloader?-u?root?-S?/datas/mysql/data/3308/mysqld.sock?-P?3308?-p?root?-B?test?-d?/datas/dump_arrival_record?-t?32real?126m42.885s user?1m4.543s sys?0m4.267s

邏輯導(dǎo)入該表后磁盤占用空間:

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。

先刪除外鍵,不刪除外鍵,無法刪除復(fù)合索引,外鍵列屬于復(fù)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

由于是一主一從實例,應(yīng)用是連接的 vip,刪除重建索引采用 online DDL 來做。

停止主從復(fù)制后,先在從實例上做(不記錄 binlog),主從切換,再在新切換的從實例上做(不記錄 binlog):

function?red_echo?()?{local?what="$*"echo?-e?"$(date?+%F-%T)??${what}" }function?check_las_comm(){if?[?"$1"?!=?"0"?];thenred_echo?"$2"echo?"exit?1"exit?1fi }red_echo?"stop?slave" mysql?-uroot?-p$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"?>>${log_file}?2>&?1red_echo?"onlie?ddl?stop"red_echo?"add?foreign?key"mysql?-uroot?-p$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;"?>>${log_file}?2>&?1check_las_comm?"$?"?"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(zhí)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

刪除重建索引花費時間為 28 分鐘,添加外鍵約束時間為 48 分鐘。

再次查看 delete 和 select 語句的執(zhí)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?indexexplain?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(shù)大大降低。

索引優(yōu)化后

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 語句通過 receive_time 的索引刪除 300 多萬的記錄花費 77s 時間。

delete 大表優(yōu)化為小批量刪除

應(yīng)用端已優(yōu)化成每次刪除 10 分鐘的數(shù)據(jù)(每次執(zhí)行時間 1s 左右),xxx 中沒在出現(xiàn) SLA(主從延遲告警):

另一個方法是通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 #通過按照主鍵的順序去?順序掃描小批量刪除數(shù)據(jù) #先執(zhí)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(zhí)行小批量delete后會返回row_count(),?刪除的行數(shù) #程序判斷返回的row_count()是否為0,不為0執(zhí)行以下循環(huán),為0退出循環(huán),刪除操作完成DELETE?FROM?arrival_record?WHERE?id<@need_delete_max_id?LIMIT?20000;select?ROW_COUNT(); #程序睡眠0.5s

總結(jié)

表數(shù)據(jù)量太大時,除了關(guān)注訪問該表的響應(yīng)時間外,還要關(guān)注對該表的維護成本(如做 DDL 表更時間太長,delete 歷史數(shù)據(jù))。

對大表進行 DDL 操作時,要考慮表的實際情況(如對該表的并發(fā)表,是否有外鍵)來選擇合適的 DDL 變更方式。

對大數(shù)據(jù)量表進行 delete,用小批量刪除的方式,減少對主實例的壓力和主從延遲。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一入职!就遇到MySQL亿级大表优化....的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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