TiDB SQL调优案例TiFlash

news/2024/5/19 12:36:43 标签: sql, tidb, 数据库

背景

早上收到某系统的告警tidb节点挂掉无法访问,情况十万火急。登录中控机查了一下display信息,4个TiDB、Prometheus、Grafana全挂了,某台机器hang死无法连接,经过快速重启后集群恢复,经排查后是昨天上线的某个SQL导致频繁OOM。

企业微信截图_20230316113735.png

于是开始亡羊补牢,来一波近期慢SQL巡检 #手动狗头#。。。

随便找了一个出现频率比较高的慢SQL,经过优化后竟然性能提升了1500倍以上,感觉有点东西,分享给大家。

分析过程

该慢SQL逻辑非常简单,就是一个单表聚合查询,但是耗时达到8s以上,必有蹊跷。

脱敏后的SQL如下:

SELECT
    cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed,
    ... -- 此处省略n个字段
FROM
    (
    SELECT 
        DATE_FORMAT( receive_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00' ) AS time,
        COUNT(*) AS num 
    FROM
        db1.table 
    WHERE
        create_time > DATE_SUB( sysdate(), INTERVAL 20 MINUTE ) 
    GROUP BY
        time 
    ORDER BY
    time 
    ) speed;

碰到慢SQL不用多想,第一步先上执行计划:

企业微信截图_20230316150702.png

很明显,这张900多万行的表因为创建了TiFlash副本,在碰到聚合运算的时候优化器选择了走列存查询,最终结果就是在TiFlash完成暴力全表扫描、排序、分组、计算等一系列操作,返回给TiDB Server时基本已经加工完成,总共耗时8.02s。

咋一看好像没啥优化空间,但仔细观察会发现一个不合理的地方。执行计划倒数第二排的Selection算子,也就是SQL里面子查询的where过滤,实际有效数据1855行,却扫描了整个表接近950W行,这是一个典型的适合索引加速的场景。但遗憾的是,在TiFlash里面并没有索引的概念,所以只能默默地走全表扫描。

那么优化的第一步,先看过滤字段是否有索引,通常来说create_time这种十有八九都建过索引,检查后发现确实有。

第二步,尝试让优化器走TiKV查询,这里直接使用hint的方式:

SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[db1.table]) */
    cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed,
    ... -- 此处省略n个字段
FROM
    (
    SELECT 
        DATE_FORMAT( receive_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00' ) AS time,
        COUNT(*) AS num 
    FROM
        db1.table 
    WHERE
        create_time > DATE_SUB( sysdate(), INTERVAL 20 MINUTE ) 
    GROUP BY
        time 
    ORDER BY
    time 
    ) speed;

再次生成执行计划,发现还是走了TiFlash查询。这里就引申出一个重要知识点,关于hint作用域的问题,也就是说hint只能在指定的查询范围内生效。具体到上面这个例子,虽然指定了db1.table走TiKV查询,但是对于它所在的查询块来说,压根不知道db1.table是谁直接就忽略掉了。所以正确的写法是把hint写到子查询中:

SELECT
    cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed,
    ... -- 此处省略n个字段
FROM
    (
    SELECT  /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[db1.table]) */
        DATE_FORMAT( receive_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00' ) AS time,
        COUNT(*) AS num 
    FROM
        db1.table 
    WHERE
        create_time > DATE_SUB( sysdate(), INTERVAL 20 MINUTE ) 
    GROUP BY
        time 
    ORDER BY
    time 
    ) speed;

对应的执行计划为:

企业微信截图_20230316153949.png

小提示:

也可以通过set session tidb_isolation_read_engines = 'tidb,tikv';来让优化器走tikv查询。

发现这次虽然走了TiKV查询,但还是用的TableFullScan算子,整体时间不降反升,和我们预期的有差距。

没走索引那肯定是和查询字段有关系,分析上面SQL的逻辑,开发是想查询table表创建时间在最近20分钟的数据,用了一个sysdate()函数获取当前时间,问题就出在这。

获取当前时间常用的函数有now()sysdate(),但这两者是有明显区别的。引用自官网的解释:

  • now()得到的是语句开始执行的时间,是一个固定值
  • sysdate()得到的是该函数实际执行的时间,是一个动态值

听起来比较饶,来个栗子一看便知:

mysql> select now(),sysdate(),sleep(3),now(),sysdate();
+---------------------+---------------------+----------+---------------------+---------------------+
| now()               | sysdate()           | sleep(3) | now()               | sysdate()           |
+---------------------+---------------------+----------+---------------------+---------------------+
| 2023-03-16 15:55:18 | 2023-03-16 15:55:18 |        0 | 2023-03-16 15:55:18 | 2023-03-16 15:55:21 |
+---------------------+---------------------+----------+---------------------+---------------------+
1 row in set (3.06 sec)

这个动态时间就意味着TiDB优化器在估算的时候并不知道它是个什么值,走索引和不走索引哪个成本更高,最终导致索引失效。

从业务上来看,这个SQL用now()sysdate()都可以,那么就尝试改成now()看看效果:

SELECT
    cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed,
    ... -- 此处省略n个字段
FROM
    (
    SELECT  /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[db1.table]) */
        DATE_FORMAT( receive_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00' ) AS time,
        COUNT(*) AS num 
    FROM
        db1.table 
    WHERE
        create_time > DATE_SUB( now(), INTERVAL 20 MINUTE ) 
    GROUP BY
        time 
    ORDER BY
    time 
    ) speed;

企业微信截图_20230316160428.png

最终结果4.43ms搞定,从8.02s到4.43ms,1800倍的提升。

滥用函数,属于是开发给自己挖的坑了。

解决方案

经过以上分析,优化思路已经很清晰了,甚至都是常规优化不值得专门拿出来讲,但前后效果差异太大,很适合作为一个反面教材来提醒大家认真写SQL。

其实就两点:

  • 让优化器不要走TiFlash查询,改走TiKV,可通过hint或SQL binding解决
  • 非必须不要使用动态时间,避免带来索引失效的问题

深度思考

优化完成之后,我开始思考优化器走错执行计划的原因。

在最开始的执行计划当中,优化器对Selection算子的估算值estRows和实际值actRows相差非常大,再加上本身计算和聚合比较多,这可能是导致误走TiFlash的原因之一。不清楚TiFlash的estRows计算原理是什么,如果在估算准确的情况并且索引正常的情况下会不会走TiKV呢?

另外,我还怀疑过动态时间导致优化器判断失误(认为索引失效才选择走TiFlash),但是在尝试只修改sysdate()now()的情况下,发现依然走了TiFlash,说明这个可能性不大。

在索引字段没问题的时候,按正常逻辑来说,我觉得一个成熟的优化器应该要能够判断出这种场景走TiKV更好。


http://www.niftyadmin.cn/n/5297434.html

相关文章

mysql视图(view)视图、创建、使用、查询、删除、视图的作用等操作

视图 1、视图的定义2、视图的创建3、视图的使用4、视图的查询5、查看视图的建立6、删除视图7、视图的作用 1、视图的定义 视图:视图是从一个或者多个基本表(或视图)导出的表。它与基本表不同,是一个虚表。视图有一个特性&#xf…

arkts状态管理使用(@State、@Prop、@Link、@Provide、@Consume、@objectLink和@observed)

一、状态管理 1.在声明式UI中,是以状态驱动视图更新: ①状态(State):指驱动视图更新的数据(被装饰器标记的变量) ②视图(View):基于UI描述渲染得到用户界面 注意: ①…

Bye~ 2023

Bye~ 2023 2023年是奔波的一年,跨越了半个中国,将base搞到了浙江。来这边的第一感受就是,太…热了,太…潮了,太…冷了。没错,一个北方人在南方的冬天觉得冷。。。你敢信?不过遇到的人是真的很n…

【时钟】分布式时钟HLC|Logical Time|Vector Clock|True Time

目录 简略 详细 附录 1 分布式系统不能使用NTP的原因 简略 分布式系统中不同于单机系统不能使用NTP(网络时间协议(Network Time Protocol))来获取时间,所以我们需要一个特别的方式来获取分布式系统中的时间,mvcc也是使用time保证读…

PyTorch常用工具(1)数据处理

文章目录 前言1 数据处理1.1 Dataset1.2 DataLoader 前言 在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。 由于内容较多&am…

报错-idea pom.xml 有一条灰色横线

1. 背景 打开 idea 更新代码,发现有个 module 的 pom.xml 有一条灰色横线,导致这个 module 没有加载成功。 2. 原因 1) 可能本地 Remove 了这个 module 2)本地删除了这个 module ,又从远端拉取了回来 3&#xff09…

系统学习Python——装饰器:函数装饰器-[装饰器状态保持方案:函数属性]

分类目录:《系统学习Python》总目录 如果我们没有在使用Python3.X并因此无法利用一条nonlocal语句,或者我们希望代码具有可移植性,能在Python3.X和Python2.X上同时工作一一我们仍然能够针对某些可改变的状态使用函数属性来避免使用全局变量和…

QT应用篇 三、QML自定义显示SpinBox的加减按键图片及显示值效果

QT应用篇 一、QT上位机串口编程 二、QML用Image组件实现Progress Bar 的效果 三、QML自定义显示SpinBox的加减按键图片及显示值效果 文章目录 QT应用篇前言一、qml需求二、使用组件1.SpinBox组件2.SpinBox中QML的使用 总结 前言 记录自己学习QML的一些小技巧方便日后查找 QT的…