作者 | 唐磊
责编 | Carol
来源 | 程序猿石头
封图 | CSDN 付费下载于视觉中国
最近工作上遇到一个”神奇”的问题,或许对大家有帮助,因此形成本文。
问题大概是,我有两个表 TableA,TableB,其中 TableA 表大概百万行级别(存量业务数据),TableB 表几行(新业务场景, 数据还未膨胀起来),语义上 TableA.columnA = TableB.columnA
,其中 columnA
上建立了索引,但查询的时候确巨慢无比, 基本上到5-6 秒,明显跟预期不符合。
下面我以一个具体的例子来说明吧,模拟其中的 SQL 查询场景、
场景重现
user_info
表, 为了场景尽量简单, 我只 mock 了其中的三列数据。user_score
表,其中uid
和user_info.uid
语义一致。
其中数据情况如下,都是很常见的场景。
索引情况是
查询业务场景: 已知
user_score.id
, 需要关联查询对应user_info
的信息, (大家先忽略这个具体业务场景是否合理哈)。那么对应的 SQL 很自然的如下:
请忽略其中的数据,我刚开始 mock 了 100W,然后又重复导入了两遍, 因此数据有一些重复。300W 数据, 最后查询出来也是 1.18 秒,按道理应该更快的。老规矩 explain
看看啥情况?
发现 user_info
表没用上索引, 全表扫描近 300W 数据? 现象是这样, 为什么呢?
你不妨思考一下, 如果你遇到这种场景, 应该怎么去排查?
(分割线, 花 10 秒想想?)
我当时也是”一顿操作猛如虎”,然并卵? 尝试了什么多种 sql 写法来完成这个操作,比如更换Join表的顺序(驱动表/被驱动表), 再比如用子查询。最终,还是没有结果。但直接单表查询写 SQL 确能用上索引。
问题解决
尝试更换检索条件,比如更换 uid 直接关联查询,索引仍然用不上, 差点放弃了都。在准备求助 DBA 前, 看了下表的建表语句。
完全有理由怀疑因为字符集不一致的问题导致索引失效的问题了。
于是修改了小表(真实线上环境可别乱操作)的字符集与大表一致, 再测试下。
mysql> select * from user_score us-> inner join user_info ui on us.uid = ui.uid-> where us.id = 5;
+----+-----------+-------+---------+-----------+---------+
| id | uid | score | id | uid | name |
+----+-----------+-------+---------+-----------+---------+
| 5 | 111111111 | 100 | 1 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685399 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685400 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685401 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685402 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685403 | 111111111 | tanglei |
+----+-----------+-------+---------+-----------+---------+
6 rows in set (0.00 sec)mysql> explain-> select * from user_score us-> inner join user_info ui on us.uid = ui.uid-> where us.id = 5;
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | us | const | PRIMARY,index_uid | PRIMARY | 4 | const | 1 | NULL |
| 1 | SIMPLE | ui | ref | index_uid | index_uid | 194 | const | 6 | NULL |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+-------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
果然 work 了。
挖掘根因
其实深究原因,就是网上各种 MySQL军规/规约所提到的, “索引列不要参与计算”。 这次这个 case,,如果知道 explain extended + show warnings
这个工具的话,(以前都不知道explain
后面还能加 extended
参数), 可能就尽早”恍然大悟”了。(最新的 MySQL 8.0版本貌似不需要另外加这个关键字)。
看下效果。(啊, 我还得把字符集改回去!!!)
mysql> explain extended select * from user_score us inner join user_info ui on us.uid = ui.uid where us.id = 5;
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+---------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | us | const | PRIMARY,index_uid | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL |
| 1 | SIMPLE | ui | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2989934 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+---------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings;
+-------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Level | Code | Message |
+-------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Note | 1003 | /* select#1 */ select '5' AS `id`,'111111111' AS `uid`,'100' AS `score`,`test`.`ui`.`id` AS `id`,`test`.`ui`.`uid` AS `uid`,`test`.`ui`.`name` AS `name` from `test`.`user_score` `us` join `test`.`user_info` `ui` where (('111111111' = convert(`test`.`ui`.`uid` using utf8mb4))) |
+-------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
(滑动看右边)
索引列参与计算了,每次都要根据字符集去转换, 全表扫描,你说能快得起来么?
至于这个问题为什么会发生? 综合来看, 就是因为历史原因,老业务场景中的原表是假 utf8
, 新业务新表采用了真 utf8mb4。
考虑新表的时候, 忽略和原库字符集的比较. 其实, 发现库里面的不同表可能都有不同的字符集, 不同人建的时候可能都依据个人喜好去选择了不同的字符集. 由此可见, 开发规范有多重要.
虽然知道索引列不能参与计算, 但这个场景下都是相同的类型,
varchar(64)
最终查询过程中仍然发生了类型转换. 因此需要把字段字符集不一致等同于字段类型不一致.如果这个 case, 利用
fail-fast
的理念的话, 发现不一致, 直接不让 join 会不会更好? (就像char v.s varchar
不能 join 一样).
说明: 本文测试场景基于 MySQL 5.6, 另外, 本文案例只是为了说明问题, 其中的 SQL 并不规范(例如尽量别用 select * 之类的), 请勿模仿(模仿了我也不负责). 为了写本文, 可花了不少时间, 建 DB, mock数据, 包括排版公众号(啊,公众号后台对代码格式还是不友好, markdown 转来代码格式还是有问题)等等, 如果觉得有用, 还望你帮忙"在看", "转发". 最后留一个思考题供讨论, 欢迎留言说出你的看法。
留一道思考题
你能解释如下情况吗? 查询结果表现为何不一致? 注意一下 SQL 的执行顺序, 查询优化器工作流程,以及其中的 Using join buffer (Block Nested Loop), 可以多看看 [MySQL 官方手册](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/) 深入了解背后的过程和原理。
作者简介
唐磊,码农@阿里云,硕士毕业于清华大学,曾工作于大疆,宜信大数据创新中心,Tencent和友盟。欢迎关注,多多交流多多指教????
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