一个20秒SQL慢查询优化的经历与处理方案

原创
2015/04/11 11:31
阅读数 2.4W

背景

前几天在项目上线过程中,发现有一个页面无法正确获取数据,经排查原来是接口调用超时,而最后发现是因为SQL查询长达到20多秒而导致了问题的发生。

这里,没有高深的理论或技术,只是备忘一下经历和解读一些思想误区。


复杂SQL语句的构成

这里不过多对业务功能进行描述,但为了突出问题所在,会用类比的语句来描述当时的场景。复杂的SQL语句可以表达如下:

SELECT * FROM a_table AS a 
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id 
WHERE a.id IN (
    SELECT DISTINCT id FROM a_table 
    WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
)

关联查询

从上面简化的SQL语句,可以看出,首先进行的是关联查询。

子查询

其次,是嵌套的子查询。此子查询是为了找出多个用户共同拥有的组ID。所以语句中的“100,102,103”是根据场景来定的,并且需要和后面“count(id) > 3”的个数对应。简单来说,就是找用户交集的组ID。


耗时在哪?

假设现在a_table表的数据量为20W,而b_table的数据量为2000W。大家可以想一下,你觉得主要的耗时是在关联查询部分,还是在子查询部分?


(思考空间。。。。)


(思考空间。。。。 。。。)


(思考空间。。。。 。。。 。。。)


问题定位

对于SQL底层的原理和高深的理论,我暂时掌握不够深入。但我知道可以通过类比和简单的测试来验证是哪一块环节出了问题。


初步断定

首先,对于只有一个用户ID时,我会把上面的语句简化成:

SELECT * FROM a_table AS a 
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id 
WHERE user_id IN (100)


所以,初步断定应该是嵌套的子查询部分占用了大部分的时间。


再进一步验证

既然定位到了是嵌套的子查询语句的问题,那又要分为两块待排查的区域:是子查询本身耗时大,还是嵌套而导致慢查询?


结果很容易发现,当我把子查询单独在DB中执行时,是非常快的。所以排除。

剩下的不言而喻,20秒的慢查询是嵌套引起的


但因为处于上线紧急的过程中,为了确保,我快速地验证了我的结论:

1、将子查询的ID单独执行,并把得到的结果序列手动拼成一段ID,如:1,2,3,4, ... , 999

2、将上面得到的序列ID,手动替换到原来的SQL语句

3、执行,发现,很快!只用了约150 ms


Well Done!  准备修复上线!


解决方案

线上的问题,很多时间都是在定位问题和分析原因,既然问题找到了,原因也找到了,解决方案不言而喻。代码简单处理即可。


另外一个需要注意的点

当前,实际的SQL语句,会比这个更为复杂,但已足以表达问题所在。但在前期,笔者也做了一些SQL的代码。

因为b_table比a_table大,所以一开始 b_table 左关联 a_table 时,很慢,大概是1秒多,而且数据量是很少的;但若反过来,a_table 左关联 b_table 时,则很快,大概是100毫秒

所以,又发现一个有趣的现象:

大表 左关联 小表,很慢;小表 左关联 大表,很快。


当然,这些我们理论上都知道,但实际开发会忘却。又或者一开始两个表都为空时,而又没考虑到后期这两个表增长的速度时,日后就会埋下坑了。


总结

首先,嵌套的子查询是很慢的。

原因,我还没仔细去研究,但在下班的路上和我的同事交流时,他说曾经看过这方面相关的书籍,是说每一次的子查询都会产生一个SQL语句,所以就N次查询了。而另外一位资深的QA同事则跟我说,应该是M*N的问题。


其次,我一开始使用嵌套子查询,是存在这样一个误区:我觉得将这些操作交给MySQL自身来处理会更高效,毕竟DB内部会有良好的机制来执行这些查询由。

然后,实际表白,我错了。因为这不是简单的合并MC批量查询。


当我们决定使用一些底层的技术时,只有当我们理解透彻了,才能使用更为恰当。而因为无知就断定工具、框架、底层无所不能时,往往就会中招。

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引用来自“柠檬茶001”的评论

SELECT * FROM a_table AS a
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id
WHERE a.id IN (
SELECT DISTINCT id FROM a_table
WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
)

不晓得楼主是怎么做的分析。
首先,这段SQL的逻辑都不对。嵌套中的SQL得到的ID值是不对的,根本就不能得出正确的结果。
正确的逻辑,及优化的写法应该如下:
SELECT * FROM a_table AS a
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id
WHERE a.user_id exists (
SELECT user_id FROM a_table
WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
)
and a.user_id IN (100,102,103)

引用来自“暗夜在火星”的评论

你好,上面的代码是根据业务场景简化后的示例代码,有可能写法上有问题。

但我重看了一下,原来的写法好像也是正确的。嵌套的子查询查出符合条件的id (你改的是user_id),再IN一下(你的是使用了exists 判断user_id)。
你可以创建个表,插入一些数据,尝试一下。看看得出的结果是什么样的。
2016/11/16 09:34
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引用来自“柠檬茶001”的评论

SELECT * FROM a_table AS a
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id
WHERE a.id IN (
SELECT DISTINCT id FROM a_table
WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
)

不晓得楼主是怎么做的分析。
首先,这段SQL的逻辑都不对。嵌套中的SQL得到的ID值是不对的,根本就不能得出正确的结果。
正确的逻辑,及优化的写法应该如下:
SELECT * FROM a_table AS a
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id
WHERE a.user_id exists (
SELECT user_id FROM a_table
WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
)
and a.user_id IN (100,102,103)

引用来自“暗夜在火星”的评论

你好,上面的代码是根据业务场景简化后的示例代码,有可能写法上有问题。

但我重看了一下,原来的写法好像也是正确的。嵌套的子查询查出符合条件的id (你改的是user_id),再IN一下(你的是使用了exists 判断user_id)。
嵌套子查询:
SELECT DISTINCT id FROM a_table
WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
这样是查不出符号条件的ID的。因为GROUP BY 的是user_id,那么select后面只能跟user_id.这样写虽然也能出结果,但是得出的结果是错误的。如果是在oracle中,会直接提示你语法错误。mysql对语法检查不严格,这是mysql解析器的一个BUG。
你只是看了我的替换的user_id,但是根本就没看懂我替换的逻辑。
2016/11/16 09:33
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引用来自“柠檬茶001”的评论

SELECT * FROM a_table AS a
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id
WHERE a.id IN (
SELECT DISTINCT id FROM a_table
WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
)

不晓得楼主是怎么做的分析。
首先,这段SQL的逻辑都不对。嵌套中的SQL得到的ID值是不对的,根本就不能得出正确的结果。
正确的逻辑,及优化的写法应该如下:
SELECT * FROM a_table AS a
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id
WHERE a.user_id exists (
SELECT user_id FROM a_table
WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
)
and a.user_id IN (100,102,103)
你好,上面的代码是根据业务场景简化后的示例代码,有可能写法上有问题。

但我重看了一下,原来的写法好像也是正确的。嵌套的子查询查出符合条件的id (你改的是user_id),再IN一下(你的是使用了exists 判断user_id)。
2016/11/15 20:42
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SELECT * FROM a_table AS a
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id
WHERE a.id IN (
SELECT DISTINCT id FROM a_table
WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
)

不晓得楼主是怎么做的分析。
首先,这段SQL的逻辑都不对。嵌套中的SQL得到的ID值是不对的,根本就不能得出正确的结果。
正确的逻辑,及优化的写法应该如下:
SELECT * FROM a_table AS a
LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id
WHERE a.user_id exists (
SELECT user_id FROM a_table
WHERE user_id IN (100,102,103) GROUP BY user_id HAVING count(id) > 3
)
and a.user_id IN (100,102,103)
2016/11/15 18:18
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引用来自“纳兰清风”的评论

结果集里需要用到a表中的字段吗?
是的
2015/05/05 19:52
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结果集里需要用到a表中的字段吗?
2015/05/05 09:46
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因为mysql的嵌套查询是先外后内,不是所谓的先内后外,所以每次都是先把外面的查询的结果全部查询出来,再去和子查询一个的一个的匹配,所以这种子查询很慢的!
2015/04/26 20:51
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引用来自“liang3p”的评论

lz的业务理解有问题,找用户交集的组ID,count(id)有什么用?
select id
from tb_a
where uid in ('100','102','103')
group by 1 having count(distinct uid) >=3
同时属于这三个组的交集,而不是并集
2015/04/20 19:58
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lz的业务理解有问题,找用户交集的组ID,count(id)有什么用?
select id
from tb_a
where uid in ('100','102','103')
group by 1 having count(distinct uid) >=3
2015/04/20 14:13
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引用来自“mark35”的评论

mysql上面的许多所谓优化技巧(比如lz发现的“大表 左关联 小表,很慢;小表 左关联 大表,很快。”)根本原因是因为mysql比较烂,除非是在大企业,在它上面的深入研究和优化基本上是在浪费生命。
你这么屌。公司领导知道么?
2015/04/14 11:22
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