千万级数据深分页查询SQL性能优化实践

原创
01/17 14:10
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一、系统介绍和问题描述

如何在Mysql中实现上亿数据的遍历查询?先来介绍一下系统主角:关注系统,主要是维护京东用户和业务对象之前的关注关系;并对外提供各种关系查询,比如查询用户的关注商品或店铺列表,查询用户是否关注了某个商品或店铺等。但是最近接到了一个新需求,要求提供查询关注对象的粉丝列表接口功能。该功能的难点就是关注对象的粉丝数量过多,不少店铺的粉丝数量都是千万级别,并且有些大V粉丝数量能够达到上亿级别。而这些粉丝列表数据目前全都存储在Mysql库中,然后通过业务对象ID进行分库分表,所有的粉丝列表数据分布在16个分片的256张表中。同时为了方便查询粉丝列表,同一个业务对象的所有粉丝都会路由到同一张表中,每个表的数据量都能够达到 2 亿+。

二、解决问题的思路和方法

数据库表结构示例如下:

CREATE TABLE follow_fans_[0-255]
  (
    id bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
    biz_content   VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '业务对象ID',
    source        VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '来源',
    pin           VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '用户pin',
    ext           VARCHAR(5000) DEFAULT NULL COMMENT '扩展信息',
    status        TINYINT(2) DEFAULT 1 COMMENT '状态,0是失效,1是正常',
    created_time  DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
    modified_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
    PRIMARY KEY(id),
    UNIQUE INDEX uniq_biz_content_pin (biz_content, pin)
  )
  ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '关注粉丝表';

Limit实现

由于同一个业务对象的所有粉丝都保存到一张数据库表中,对于分页查询列表接口,首先想到的就是用limit实现,对于粉丝数量很少的关注对象,查询接口性能还不错。但是随着关注对象的粉丝数量越来越多,接口查询性能就会越来越慢。后来经过接口压测,当业务对象粉丝列表数量达到几十万级别的时候,查询页码数量越大,查询耗时越多。limit深分页为什么会变慢?这就和sql的执行计划有关了,limit语句会先扫描offset+n行,然后再丢弃掉前offset行,返回后n行数据。也就是说limit 100000,10,就会扫描100010行,而limit 0,10,只扫描10行。查询 sql 示例如下:

select  id,biz_content,pin FROM follow_fans_1 where biz_content = #{bizContent} order by id desc limit 10, 10;

•方案优点:实现简单,支持跳页查询。

•方案缺点:数据量变大时,随着查询页码的深入,查询性能越来越差。

标签记录法

Limit深分页问题的本质原因就是:偏移量(offset)越大,mysql就会扫描越多的行,然后再抛弃掉,这样就导致查询性能的下降。所以我们可以采用标签记录法,就是标记一下上次查询到哪一条了,下次再来查的时候,从该条开始往下扫描。具体做法方式是,查询粉丝列表中按照自增主键ID倒序查询,查询结果中返回主键ID,然后查询入参中增加maxId参数,该参数需要透传上一次请求粉丝列表中最后一条记录主键ID,第一次查询时可以为空,但是需要查询下一页时就必传。最后根据查询时返回的行数是否等于 10 来判断整个查询是否可以结束。优化后的查询sql参考如下:

select id,biz_content,pin FROM follow_fans_1 where biz_content = #{bizContent} and id < #{lastId} order by id desc limit 10;

•方案优点:避免了数据量变大时,页码查询深入的性能下降问题;经过接口压测,千万级数据量时,前 N-1页查询耗时可以控制在几十毫秒内。

•方案缺点:只能支持按照页码顺序查询,不支持跳页,而且仅能保证前 N-1 页的查询性能;如果最后一页的表中行数量不满 10 条时,引擎不知道何时终止查询,只能遍历全表,所以当表中数据量很大时,还是会出现超时情况。

区间限制法

标签记录法最后一页查询超时就是因为不知道何时终止查询,所以我们可以提供一个区间限制范围来告诉引擎查询到此结束。

查询sql再次优化后参考如下:

select id,biz_content,pin FROM follow_fans_1 where biz_content = #{bizContent} and id < #{lastId} and id >={minId} order by id desc limit 10;

由于查询时需要带上 minId 参数,所以在执行查询粉丝列表之前,我们就需要先把 minId 查询出来,查询 sql 参考如下:

select min(id) from follow_fans_1 where biz_content = #{bizContent}

由于表中数据量太大,每个表中总数据量都是上亿级别,导致第一步查询 minId就直接超时了,根本没有机会去执行第二步。但是考虑到上一个查询方案只有最后一页才会查询超时,前N-1页查询根本用不到 minId 作为区间限制。所以当表中数据量很大时,通常从第一页到最后一页查询之间会存在一定的时间差。我们就可以正好去利用这个时间差去异步查询minId,然后将查询出来的minId存储到缓存中,考虑到这个 minId 可能会被删除,可以设置一定的过期时间。最后优化后的查询流程如下:

1.调用查询粉丝列表方法时首先查询缓存minId;

2.如果缓存minId 为空,则创建异步任务去执行select min(id) 查询表中的 minId,然后回写缓存,该异步任务执行时间可能会很长,可以单独设置超时时间。

3.如果缓存minId不为空,则在查询sql中拼接查询条件id >={minId},从而保证查询最后一页时不会超时。

但是在上述方案中,如果表中的数据量达到上亿级别时,第二步的异步获取minId任务还是会存在超时的风险,从而导致查询最后一页粉丝列表出现超时。所以我们又引入了离线数据计算任务,通过在大数据平台离线计算获取每个biz_content下的minId,然后将计算结果minId推送到缓存中。为了保证minId能够及时更新,我们可以自由设置该离线任务的执行周期,比如每周执行一次。通过大数据平台的离线计算minId,从而大大减少了在查询粉丝列表时执行 select min(id)的业务数据库压力。只有当缓存没有命中的时候才去执行 select min(id),通常这些缓存没有命中的 minId 也都是一些被离线任务遗漏的少量数据,不会影响接口的整体查询性能。

•方案优点:避免了数据量变大时,页码查询深入的性能下降问题;经过接口压测,千万级数据量时,从第一页到最后一页都控制在几十毫秒内。

•方案缺点:只能支持按照页码顺序和主键ID倒序查询,不支持跳页查询,并且还需要依赖大数据平台离线计算和额外的缓存来存储 minId。

三、对SQL优化治理的思考

通过对以上三种方案的探索实践,发现每一种方案都有自己的优缺点和它的适用场景,我们不能脱离实际业务场景去谈方案的好坏。所以我们要结合实际的业务环境以及表中数据量的大小去综合考虑、权衡利弊,然后找到更适合的技术方案。以下是总结的几条SQL优化建议:

查询条件一定要有索引

索引主要分为两大类,聚簇索引和非聚簇索引,可以通过 explain 查看 sql 执行计划判断查询是否使用了索引。

聚簇索引 (clustered index):聚簇索引的叶子节点存储行记录,InnoDB必须要有且只有一个聚簇索引:

1.如果表定义了主键,则主键索引就是聚簇索引;

2.如果没有定义主键,则第一个非空的唯一索引列是聚簇索引;

3.如果没有唯一索引,则创建一个隐藏的row-id列作为聚簇索引。主键索引查询非常快,可以直接定位行记录。

非聚簇索引 (secondary index):InnoDB非聚簇索引的叶子节点存储的是行记录的主键值,而MyISAM叶子节点存储的是行指针。 通常情况下,需要先遍历非聚簇索引获得聚簇索引的主键ID,然后在遍历聚簇索引获取对应行记录。

正确使用索引,防止索引失效

可以参考以下几点索引原则:

1.最左前缀匹配原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如 a=1 and b=2 and c>3 and d=4 ,如果建立了(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a、b、d的顺序可以任意调整。

2.=和in可以乱序,比如 a=1 and b=2 and c=3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮助优化成索引可以识别的形式。

3.尽量选择区分度高德列作为索引,区分度公式count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例。

4.索引列不能使用函数或参与计算,不能进行类型转换,否则索引会失效。

5.尽量扩展索引,不要新建索引。

减少查询字段,避免回表查询

回表查询就是先定位主键值,在根据主键值定位行记录,需要扫描两遍索引。 解决方案:只需要在一颗索引树上能够获取SQL所需要的所有列数据,则无需回表查询,速度更快。可以将要查询的字段,建立到联合索引里去,这就是索引覆盖。查询sql在进行explain解析时,Extra字段为Using Index时,则触发索引覆盖。没有触发索引覆盖,发生了回表查询时,Extra字段为Using Index condition。

作者:京东零售 曹志飞

来源:京东云开发者社区 转载请注明来源

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