京东云TiDB SQL优化的最佳实践

京东云TiDB SQL层的背景介绍

从总体上概括 TiDB 和 MySQL 兼容策略,如下表:

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图

SQL层的架构

用户的 SQL 请求会直接或者通过 Load Balancer 发送到 京东云TiDB Server,TiDB Server 会解析 MySQL Protocol Packet,获取请求内容,对 SQL 进行语法解析和语义分析,制定和优化查询计划,执行查询计划并获取和处理数据。数据全部存储在 TiKV 集群中,所以在这个过程中 TiDB Server 需要和 TiKV 交互,获取数据。最后 TiDB Server 需要将查询结果返回给用户。

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图1一条SQL的生命周期图

●SQL优化流程的概览

在 TiDB 中,从输入的查询文本到最终的执行计划执行结果的过程可以见下图:

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图2

在经过了 parser 对原始查询文本的解析以及一些简单的合法性验证后,TiDB 首先会对查询做一些逻辑上的等价变化,通过这些等价变化,使得这个查询在逻辑执行计划上可以变得更易于处理。在等价变化结束之后,TiDB 会得到一个与原始查询等价的查询计划结构,之后根据数据分布、以及一个算子具体的执行开销,来获得一个最终的执行计划,同时,TiDB 在执行 PREPARE 语句时,可以选择开启缓存来降低 TiDB 生成执行计划的开销。

●使用 EXPLAIN 语句查看执行计划

执行计划由一系列的算子构成。和其他数据库一样,在 TiDB 中可通过 EXPLAIN 语句返回的结果查看某条 SQL 的执行计划。

目前 TiDB 的 EXPLAIN 会输出 5 列,分别是:id,estRows,task,access object, operator info。执行计划中每个算子都由这 5 列属性来描述,EXPLAIN结果中每一行描述一个算子。每个属性的具体含义如下:

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图3

● EXPLAIN ANALYZE 输出格式

和 EXPLAIN 不同,EXPLAIN ANALYZE 会执行对应的 SQL 语句,记录其运行时信息,和执行计划一并返回出来,可以视为 EXPLAIN 语句的扩展。EXPLAIN ANALYZE 语句的返回结果中增加了 actRows, execution info,memory,disk 这几列信息:

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图4

举个例子如下:

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图5

从上述例子中可以看出,优化器估算的 estRows 和实际执行中统计得到的 actRows 几乎是相等的,说明优化器估算的行数与实际行数的误差很小。同时 IndexLookUp_10 算子在实际执行过程中使用了约 9 KB 的内存,该 SQL 在执行过程中,没有触发过任何算子的落盘操作。

SQL优化案例最佳实践

案例一:索引的错误选择导致SQL变慢的优化实践

场景:数据库迁移到TiDB,SQL在MySQL运行不到1S,在TiDB运行超过30S

SQL执行计划如下:

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图6

execution info列,有该执行计划的时间,这个SQL的表的连接顺序,要从最里面的循环开始看,如下图,m,d是最先开始进行连接的:

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图7

关注下图的time变化,执行计划由毫秒级变成了秒级的地方,由71ms变成了33s,所以瓶颈卡在((m join d) join taskm)join taskd 这个地方,对应的SQL片段如下:

INNER JOIN taskd
ON taskd.no = d.no
 AND taskd.o_no = d.o_no
 AND taskd.d_no = d.d_no
 AND taskd.w_no = d.w_no
 AND taskd.g_no = d.g_no
 AND IF(NULL = d.MD5_VALUE, 1, d.MD5_VALUE) = IF(NULL = d.MD5_VALUE, 1, taskd.MD5_VALUE)
 AND taskd.yn = 0

●优化思路

1、首先观察 explain analyze 结果,看到慢在最内 3 层的 join 上 ,(m join d) join taskd;

2、对比 MySQL 的执行计划,发现 MySQL 最内的 3 层的 join 是 (m join d) join taskm, 所以把相关的3张表提取出来,修改其join顺序;

3、修改顺序后,join 的时间能减少但是和 MySQL差距还是很大,再次观察,发现 taskd 上TiDB和MySQL使用的索引不一样,所以使用了 use index 来强制TIDB走和MySQL相同的索引。

案例二:表关联的错误选择导致SQL变慢的优化实践

场景:在MySQL运行时间毫秒级别,在TiDB运行时间18S

在TiDB的运行时间及执行计划

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图8

优化前后的执行计划

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图9

优化后加了hint的SQL

京东云TiDB SQL优化的最佳实践插图10

● 优化思路:

1. TiDB执行耗时 10+s 的原因是对 wps 表的估算不准确,导致优化器认为 w表 和 p表 走 hash join 效率更高,然后我们看到的执行计划的主要耗时在 pri 表回表获取数据的耗时较长 ;

2. w 表估算不准确的原因为TiDB 会把 w 的条件 有range scan 转换点查,然后利用这个索引的统计信息去估算;

3. 点查估算是会利用对应的 CMSketch 去进行估算,结合 p 表数据量很大,根据经验推测可能是 CMSketch 内部 hash 冲突导致。

●案例一、二的延伸扩展:

在SQL优化的工作中,经常会通过加hint的方式改变SQL的执行计划,从而达到了优化的目的,但是缺点是对SQL进行了硬编码,如果业务程序使用了ORM框架,SQL的改造难度会增加。SQL Binding(SPM)则很好的解决了硬编码的问题,通过SQL Binding,DBA可以在不改变SQL文本的情况下,优化sql的执行计划,从而达到优化的目标,从而使SQL优化变得更加优雅。

京东云联合 PingCAP 基于国内开源 NewSQL 数据库 TiDB 打造的一款同时支持 OLTP 和 OLAP 两种场景的分布式云数据库产品,实现了自动的水平伸缩,强一致性的分布式事务,部署简单,在线异步表结构变更不影响业务,同时兼容 MySQL 协议,使迁移使用成本降到极低。

作者:赵玉龙

文章来源于互联网:京东云TiDB SQL优化的最佳实践

THE END
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