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「数据库调优」屡试不爽的面试连环combo

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本文 GitHub github.com/JavaFamily 已收录,有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。

前言

面试官:敖丙你简历上写了你会数据库调优,你都是怎么调优的?

敖丙:加索引。

面试官:还有么?

敖丙:没了。

面试官:我们公司的门你知道在哪里吧,自己走还是我送你?

哈哈开头这个场景是我臆想的一个面试场景,但是大家是不是觉得很真实,每个人的简历上但凡写到了数据库,都会在后面顺便写一句,会数据库调优。

但是问题就来了,面试官一问到数据库调优的,大家就说加索引,除了加索引大家还知道别的么?

或者索引相关的点你全部都知道么?聚簇索引,非聚簇索引,普通索引,唯一索引,change buffer,表锁、行锁、间隙锁以及行锁并发情况下的最大TPS是多少?还有索引为啥会选择错误?这些大家知道嘛?

我觉得调优能回答的点还是很多很多的,我自己看了《MySQL实战》、《高性能MySQL》、《丁奇MySQL47讲》之后总结了自己去面试回答的一套逻辑,个人觉得是比较不错的一套combo,这套连招下来,一般面试官都会暗自对你竖起大拇指,反正我面试的时候基本上就是这一套。

内容就是个人理解的总结,还有书中内容的复述,需要一定的数据库知识,不过我想大家都点进来了,肯定都会了。

正文

数据库调优其实一般情况都是我们的SQL调优,SQL的调优就可以解决大部分问题了,当然也不排除SQL执行环节的调优。

我之前在索引和数据库基础环节有介绍过相关的基础知识,这里就不过多的赘述了,但是数据库的组成可能很多小伙伴都忘记了,那我们再看一遍结构图吧。

我们所谓的调优也就是在,执行器执行之前的分析器,优化器阶段完成的,那我们开发工作中怎么去调优的呢?

帅丙一般在开发涉及SQL的业务都会去本地环境跑一遍SQL,用explain去看一下执行计划,看看分析的结果是否符合自己的预期,用没用到相关的索引,然后再去线上环境跑一下看看执行时间(这里只有查询语句,修改语句也无法在线上执行)。

遇SQL不决explain,但是这里就要说到第一个坑了。

排除缓存干扰

因为在MySQL8.0之前我们的数据库是存在缓存这样的情况的,我之前就被坑过,因为存在缓存,我发现我sql怎么执行都是很快,当然第一次其实不快但是我没注意到,以至于上线后因为缓存经常失效,导致rt(Response time)时高时低。

后面就发现了是缓存的问题,我们在执行SQL的时候,记得加上SQL NoCache去跑SQL,这样跑出来的时间就是真实的查询时间了。

我说一下为什么缓存会失效,而且是经常失效。

如果我们当前的MySQL版本支持缓存而且我们又开启了缓存,那每次请求的查询语句和结果都会以key-value的形式缓存在内存中的,大家也看到我们的结构图了,一个请求会先去看缓存是否存在,不存在才会走解析器。

缓存失效比较频繁的原因就是,只要我们一对表进行更新,那这个表所有的缓存都会被清空,其实我们很少存在不更新的表,特别是我之前的电商场景,可能静态表可以用到缓存,但是我们都走大数据离线分析,缓存也就没用了。

大家如果是8.0以上的版本就不用担心这个问题,如果是8.0之下的版本,记得排除缓存的干扰。

Explain

最开始提到了用执行计划去分析,我想explain是大家SQL调优都会回答到的吧。

因为这基本上是写SQL的必备操作,那我现在问大家一个我去阿里面试被问过的一个问题:explain你记得哪些字段,分别有什么含义?

当时我就回答上来三个,我默认大家都是有数据库基础的,所以每个我这里不具体讨论每个字段,怕大家忘记我贴一遍图大家自己回忆一下。

那我再问大家一下,你们认为统计这个统计的行数就是完全对的么?索引一定会走到最优索引么?

当然我都这么问了,你们肯定也知道结果了,行数只是一个接近的数字,不是完全正确的,索引也不一定就是走最优的,是可能走错的。

我的总行数大概有10W行,但是我去用explain去分析sql的时候,就会发现只得到了9.4W,为啥行数只是个近视值呢?

看过基础章节的小伙伴都知道,MySQL中数据的单位都是页,MySQL又采用了采样统计的方法,采样统计的时候,InnoDB默认会选择N个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。

我们数据是一直在变的,所以索引的统计信息也是会变的,会根据一个阈值,重新做统计。

至于MySQL索引可能走错也很好理解,如果走A索引要扫描100行,B所有只要20行,但是他可能选择走A索引,你可能会想MySQL是不是有病啊,其实不是的。

一般走错都是因为优化器在选择的时候发现,走A索引没有额外的代价,比如走B索引并不能直接拿到我们的值,还需要回到主键索引才可以拿到,多了一次回表的过程,这个也是会被优化器考虑进去的。

他发现走A索引不需要回表,没有额外的开销,所有他选错了。

如果是上面的统计信息错了,那简单,我们用analyze table tablename 就可以重新统计索引信息了,所以在实践中,如果你发现explain的结果预估的rows值跟实际情况差距比较大,可以采用这个方法来处理。

还有一个方法就是force index强制走正确的索引,或者优化SQL,最后实在不行,可以新建索引,或者删掉错误的索引。

覆盖索引

上面我提到了,可能需要回表这样的操作,那我们怎么能做到不回表呢?在自己的索引上就查到自己想要的,不要去主键索引查了。

覆盖索引

如果在我们建立的索引上就已经有我们需要的字段,就不需要回表了,在电商里面也是很常见的,我们需要去商品表通过各种信息查询到商品id,id一般都是主键,可能sql类似这样:

select itemId from itemCenter where size between 1 and 6
复制代码

因为商品id itemId一般都是主键,在size索引上肯定会有我们这个值,这个时候就不需要回主键表去查询id信息了。

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数,显著提升查询性能,所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

联合索引

还是商品表举例,我们需要根据他的名称,去查他的库存,假设这是一个很高频的查询请求,你会怎么建立索引呢?

大家可以思考上面的回表的消耗对SQL进行优化。

是的建立一个,名称和库存的联合索引,这样名称查出来就可以看到库存了,不需要查出id之后去回表再查询库存了,联合索引在我们开发过程中也是常见的,但是并不是可以一直建立的,大家要思考索引占据的空间。

刚才我举的例子其实有点生硬,正常通过商品名称去查询库存的请求是不多的,但是也不代表没有哈,真来了,难道我们去全表扫描?

最左匹配原则

大家在写sql的时候,最好能利用到现有的SQL最大化利用,像上面的场景,如果利用一个模糊查询 itemname like ’敖丙%‘,这样还是能利用到这个索引的,而且如果有这样的联合索引,大家也没必要去新建一个商品名称单独的索引了。

很多时候我们索引可能没建对,那你调整一下顺序,可能就可以优化到整个SQL了。

索引下推

你已经知道了前缀索引规则,那我就说一个官方帮我们优化的东西,索引下推。

select * from itemcenter where name like '敖%' and size=22 and age = 20;
复制代码

所以这个语句在搜索索引树的时候,只能用 “敖”,找到第一个满足条件的记录ID1,当然,这还不错,总比全表扫描要好。

然后呢?

当然是判断其他条件是否满足,比如size。

在MySQL 5.6之前,只能从ID1开始一个个回表,到主键索引上找出数据行,再对比字段值。

而MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown), 可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。

唯一索引普通索引选择难题

这个在我的面试视频里面其实问了好几次了,核心是需要回答到change buffer,那change buffer又是个什么东西呢?

当需要更新一个数据页时,如果数据页在内存中就直接更新,而如果这个数据页还没有在内存中的话,在不影响数据一致性的前提下,InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中,这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。

在下次查询需要访问这个数据页的时候,将数据页读入内存,然后执行change buffer中与这个页有关的操作,通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

需要说明的是,虽然名字叫作change buffer,实际上它是可以持久化的数据。也就是说,change buffer在内存中有拷贝,也会被写入到磁盘上。

将change buffer中的操作应用到原数据页,得到最新结果的过程称为merge。

除了访问这个数据页会触发merge外,系统有后台线程会定期merge。在数据库正常关闭(shutdown)的过程中,也会执行merge操作。

显然,如果能够将更新操作先记录在change buffer,减少读磁盘,语句的执行速度会得到明显的提升。而且,数据读入内存是需要占用buffer pool的,所以这种方式还能够避免占用内存,提高内存利用率

那么,什么条件下可以使用change buffer呢?

对于唯一索引来说,所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一性约束。

要判断表中是否存在这个数据,而这必须要将数据页读入内存才能判断,如果都已经读入到内存了,那直接更新内存会更快,就没必要使用change buffer了。

因此,唯一索引的更新就不能使用change buffer,实际上也只有普通索引可以使用。

change buffer用的是buffer pool里的内存,因此不能无限增大,change buffer的大小,可以通过参数innodb_change_buffer_max_size来动态设置,这个参数设置为50的时候,表示change buffer的大小最多只能占用buffer pool的50%。

将数据从磁盘读入内存涉及随机IO的访问,是数据库里面成本最高的操作之一,change buffer因为减少了随机磁盘访问,所以对更新性能的提升是会很明显的。

change buffer的使用场景

因为merge的时候是真正进行数据更新的时刻,而change buffer的主要目的就是将记录的变更动作缓存下来,所以在一个数据页做merge之前,change buffer记录的变更越多(也就是这个页面上要更新的次数越多),收益就越大。

因此,对于写多读少的业务来说,页面在写完以后马上被访问到的概率比较小,此时change buffer的使用效果最好,这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。

反过来,假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询,那么即使满足了条件,将更新先记录在change buffer,但之后由于马上要访问这个数据页,会立即触发merge过程。这样随机访问IO的次数不会减少,反而增加了change buffer的维护代价,所以,对于这种业务模式来说,change buffer反而起到了副作用。

前缀索引

我们存在邮箱作为用户名的情况,每个人的邮箱都是不一样的,那我们是不是可以在邮箱上建立索引,但是邮箱这么长,我们怎么去建立索引呢?

MySQL是支持前缀索引的,也就是说,你可以定义字符串的一部分作为索引。默认地,如果你创建索引的语句不指定前缀长度,那么索引就会包含整个字符串。

我们是否可以建立一个区分度很高的前缀索引,达到优化和节约空间的目的呢?

使用前缀索引,定义好长度,就可以做到既节省空间,又不用额外增加太多的查询成本。

上面说过覆盖索引了,覆盖索引是不需要回表的,但是前缀索引,即使你的联合索引已经包涵了相关信息,他还是会回表,因为他不确定你到底是不是一个完整的信息,就算你是www.aobing@mogu.com一个完整的邮箱去查询,他还是不知道你是否是完整的,所以他需要回表去判断一下。

下面这个也是我在阿里面试面试官问过我的,很长的字段,想做索引我们怎么去优化他呢?

因为存在一个磁盘占用的问题,索引选取的越长,占用的磁盘空间就越大,相同的数据页能放下的索引值就越少,搜索的效率也就会越低。

我当时就回答了一个hash,把字段hash为另外一个字段存起来,每次校验hash就好了,hash的索引也不大。

我们都知道只要区分度过高,都可以,那我们可以采用倒序,或者删减字符串这样的情况去建立我们自己的区分度,不过大家需要注意的是,调用函数也是一次开销哟,这点当时没注意。

就比如本来是www.aobing@qq,com 其实前面的www.基本上是没任何区分度的,所有人的邮箱都是这么开头的,你一搜一大堆出来,放在索引还浪费内存,你可以substring()函数截取掉前面的,然后建立索引。

我们所有人的身份证都是区域开头的,同区域的人很多,那怎么做良好的区分呢?REVERSE()函数翻转一下,区分度可能就高了。

这些操作都用到了函数,我就说一下函数的坑。

条件字段函数操作

日常开发过程中,大家经常对很多字段进行函数操作,如果对日期字段操作,浮点字符操作等等,大家需要注意的是,如果对字段做了函数计算,就用不上索引了,这是MySQL的规定。

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。

这个时候大家可以用一些取巧的方法,比如 select * from tradelog where id + 1 = 10000 就走不上索引,select * from tradelog where id = 9999就可以。

隐式类型转换

select * from t where id = 1

如果id是字符类型的,1是数字类型的,你用explain会发现走了全表扫描,根本用不上索引,为啥呢?

因为MySQL底层会对你的比较进行转换,相当于加了 CAST( id AS signed int) 这样的一个函数,上面说过函数会导致走不上索引。

隐式字符编码转换

还是一样的问题,如果两个表的字符集不一样,一个是utf8mb4,一个是utf8,因为utf8mb4是utf8的超集,所以一旦两个字符比较,就会转换为utf8mb4再比较。

转换的过程相当于加了CONVERT(id USING utf8mb4)函数,那又回到上面的问题了,用到函数就用不上索引了。

还有大家一会可能会遇到mysql突然卡顿的情况,那可能是MySQLflush了。

flush

redo log大家都知道,也就是我们对数据库操作的日志,他是在内存中的,每次操作一旦写了redo log就会立马返回结果,但是这个redo log总会找个时间去更新到磁盘,这个操作就是flush。

在更新之前,当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候,我们称这个内存页为“脏页”。

内存数据写入到磁盘后,内存和磁盘上的数据页的内容就一致了,称为“干净页“。

那什么时候会flush呢?

  1. InnoDB的redo log写满了,这时候系统会停止所有更新操作,把checkpoint往前推进,redo log留出空间可以继续写。

  2. 系统内存不足,当需要新的内存页,而内存不够用的时候,就要淘汰一些数据页,空出内存给别的数据页使用。如果淘汰的是“脏页”,就要先将脏页写到磁盘。

你一定会说,这时候难道不能直接把内存淘汰掉,下次需要请求的时候,从磁盘读入数据页,然后拿redo log出来应用不就行了?

这里其实是从性能考虑的,如果刷脏页一定会写盘,就保证了每个数据页有两种状态:

  • 一种是内存里存在,内存里就肯定是正确的结果,直接返回;
  • 另一种是内存里没有数据,就可以肯定数据文件上是正确的结果,读入内存后返回。 这样的效率最高。
  1. MySQL认为系统“空闲”的时候,只要有机会就刷一点“脏页”。

  2. MySQL正常关闭,这时候,MySQL会把内存的脏页都flush到磁盘上,这样下次MySQL启动的时候,就可以直接从磁盘上读数据,启动速度会很快。

那我们怎么做才能把握flush的时机呢?

Innodb刷脏页控制策略,我们每个电脑主机的io能力是不一样的,你要正确地告诉InnoDB所在主机的IO能力,这样InnoDB才能知道需要全力刷脏页的时候,可以刷多快。

这就要用到innodb_io_capacity这个参数了,它会告诉InnoDB你的磁盘能力,这个值建议设置成磁盘的IOPS,磁盘的IOPS可以通过fio这个工具来测试。

正确地设置innodb_io_capacity参数,可以有效的解决这个问题。

这中间有个有意思的点,刷脏页的时候,旁边如果也是脏页,会一起刷掉的,并且如果周围还有脏页,这个连带责任制会一直蔓延,这种情况其实在机械硬盘时代比较好,一次IO就解决了所有问题,

但是现在都是固态硬盘了,innodb_flush_neighbors=0这个参数可以不产生连带制,在MySQL 8.0中,innodb_flush_neighbors参数的默认值已经是0了。

资料参考:《MySQL实战》、《高性能MySQL》、《丁奇MySQL47讲》

总结

在本文中我提到了以下知识点:

应该还不算全,行锁、表锁、间隙锁、同步场景等等都没怎么提到,因为他们的场景比较复杂,每种都可以单独开一篇了,丁奇的MySQL里面算是很全了,还有就是高性能MySQL大家可以展开看看,要是懒也可以等我总结。

每个点我也没多仔细的讲解,主要是篇幅原因,其实每个点在MySQL相关书籍都是很多篇幅才介绍完的,我就做个总结,对具体的概念不了解可以用搜索引擎查询相关概念,不过我想我说得还算通俗易懂。

本文敖丙也就肝了一个多星期吧,主要是知识点的梳理,因为我也忘记得差不多了,我又回头看了一遍,然后总结了一下,还有之前的笔记还在,本文我还是不开赞赏,大家觉得可以点个在看就好了,么么。

我是敖丙,一个在互联网苟且偷生的程序猿。

你知道的越多,你不知道的越多人才们的 【三连】 就是丙丙创作的最大动力,我们下期见!

注:如果本篇博客有任何错误和建议,欢迎人才们留言!


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