优化临时表使用,SQL语句性能提升100倍

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【问题现象】

线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。
SQL语句如下:
SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category c ON c.id = g.category_id AND c.deleted = 0 LEFT JOIN gm_type t ON t.id = g.type_id AND t.deleted = 0 WHERE g.deleted = 0 ORDER BY g.modify_time DESC LIMIT 20 ;

【问题分析】

使用explain查看执行计划,结果如下:

这条sql语句的问题其实还是比较明显的:
查询了大量数据(包括数据条数、以及g.* ),然后使用临时表order by,但最终又只返回了20条数据。
DBA观察到的IO高,是因为sql语句生成了一个巨大的临时表,内存放不下,于是全部拷贝到磁盘,导致IO飙升。

【优化方案】

优化的总体思路是拆分sql,将排序操作和查询所有信息的操作分开。
第一条语句:查询符合条件的数据,只需要查询g.id即可
SELECT DISTINCT g.id FROM gm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category c ON c.id = g.category_id AND c.deleted = 0 LEFT JOIN gm_type t ON t.id = g.type_id AND t.deleted = 0 WHERE g.deleted = 0 ORDER BY g.modify_time DESC LIMIT 20 ;

第二条语句:查询符合条件的详细数据,将第一条sql的结果使用in操作拼接到第二条的sql
SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name,c.name AS category_name,t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category c ON c.id = g.category_id AND c.deleted = 0 LEFT JOIN gm_type t ON t.id = g.type_id AND t.deleted = 0 WHERE g.deleted = 0 and g.id in(…………………) ORDER BY g.modify_time DESC ;

【实测效果】

在SATA机器上测试,优化前大约需要50s,优化后第一条0.3s,第二条0.1s,优化后执行速度是原来的100倍以上,IO从100%降到不到1%
在SSD机器上测试,优化前大约需要7s,优化后第一条0.3s,第二条0.1s,优化后执行速度是原来的10倍以上,IO从100%降到不到1%
可以看出,优化前磁盘io是性能瓶颈,SSD的速度要比SATA明显要快,优化后磁盘不再是瓶颈,SSD和SATA性能没有差别。

【理论分析】

MySQL在执行SQL查询时可能会用到临时表,一般情况下,用到临时表就意味着性能较低。

  • 临时表存储

MySQL临时表分为“内存临时表”和“磁盘临时表”,其中内存临时表使用MySQL的MEMORY存储引擎,磁盘临时表使用MySQL的MyISAM存储引擎;
一般情况下,MySQL会先创建内存临时表,但内存临时表超过配置指定的值后,MySQL会将内存临时表导出到磁盘临时表;
Linux平台上缺省是/tmp目录,/tmp目录小的系统要注意啦。

  • 使用临时表的场景

1)ORDER BY子句和GROUP BY子句不同, 例如:ORDERY BY price GROUP BY name;

2)在JOIN查询中,ORDER BY或者GROUP BY使用了不是第一个表的列 例如:SELECT * from TableA, TableB ORDER BY TableA.price GROUP by TableB.name

3)ORDER BY中使用了DISTINCT关键字 ORDERY BY DISTINCT(price)

4)SELECT语句中指定了SQL_SMALL_RESULT关键字 SQL_SMALL_RESULT的意思就是告诉MySQL,结果会很小,请直接使用内存临时表,不需要使用索引排序 SQL_SMALL_RESULT必须和GROUP BY、DISTINCT或DISTINCTROW一起使用 一般情况下,我们没有必要使用这个选项,让MySQL服务器选择即可。

  • 直接使用磁盘临时表的场景

1)表包含TEXT或者BLOB列;
2)GROUP BY 或者 DISTINCT 子句中包含长度大于512字节的列;
3)使用UNION或者UNION ALL时,SELECT子句中包含大于512字节的列;

  • 临时表相关配置

tmp_table_size:指定系统创建的内存临时表最大大小; http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/server-system-variables.html#sysvar_tmp_table_size

max_heap_table_size: 指定用户创建的内存表的最大大小; http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/server-system-variables.html#sysvar_max_heap_table_size

注意:最终的系统创建的内存临时表大小是取上述两个配置值的最小值。

  • 表的设计原则

使用临时表一般都意味着性能比较低,特别是使用磁盘临时表,性能更慢,因此我们在实际应用中应该尽量避免临时表的使用。 常见的避免临时表的方法有:
1)创建索引:在ORDER BY或者GROUP BY的列上创建索引;
2)分拆很长的列:一般情况下,TEXT、BLOB,大于512字节的字符串,基本上都是为了显示信息,而不会用于查询条件, 因此表设计的时候,应该将这些列独立到另外一张表。

  • SQL优化

如果表的设计已经确定,修改比较困难,那么也可以通过优化SQL语句来减少临时表的大小,以提升SQL执行效率。
常见的优化SQL语句方法如下:
1)拆分SQL语句
临时表主要是用于排序和分组,很多业务都是要求排序后再取出详细的分页数据,这种情况下可以将排序和取出详细数据拆分成不同的SQL,以降低排序或分组时临时表的大小,提升排序和分组的效率,我们的案例就是采用这种方法。
2)优化业务,去掉排序分组等操作
有时候业务其实并不需要排序或分组,仅仅是为了好看或者阅读方便而进行了排序,例如数据导出、数据查询等操作,这种情况下去掉排序和分组对业务也没有多大影响。

  • 如何判断使用了临时表?

使用explain查看执行计划,Extra列看到Using temporary就意味着使用了临时表。

详细信息请参考MySQL官方手册: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/internal-temporary-tables.html

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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L_小乌鸦
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