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关注下图的time变化,执行计划由毫秒级变成了秒级的地方,由71ms变成了33s,所以瓶颈卡在((m join d) join taskm)join taskd 这个地方,对应的SQL片段如下:
INNER JOIN taskdON taskd.no = d.no AND taskd.o_no = d.o_no AND taskd.d_no = d.d_no AND taskd.w_no = d.w_no AND taskd.g_no = d.g_no AND IF(NULL = d.MD5_VALUE, 1, d.MD5_VALUE) = IF(NULL = d.MD5_VALUE, 1, taskd.MD5_VALUE) AND taskd.yn = 0
●优化思路1、首先观察 explain analyze 结果 , 看到慢在最内 3 层的 join 上,(m join d) join taskd;
2、对比 MySQL 的执行计划 , 发现 MySQL 最内的 3 层的 join 是 (m join d) join taskm, 所以把相关的3张表提取出来,修改其join顺序;
3、修改顺序后,join 的时间能减少但是和 MySQL差距还是很大,再次观察,发现 taskd 上TiDB和MySQL使用的索引不一样,所以使用了 use index 来强制TIDB走和MySQL相同的索引 。
案例二:表关联的错误选择导致SQL变慢的优化实践场景:在MySQL运行时间毫秒级别 , 在TiDB运行时间18S
在TiDB的运行时间及执行计划
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优化前后的执行计划
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优化后加了hint的SQL
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● 优化思路:1. TiDB执行耗时 10+s 的原因是对 wps 表的估算不准确 , 导致优化器认为 w表 和 p表 走 hash join 效率更高 , 然后我们看到的执行计划的主要耗时在 pri 表回表获取数据的耗时较长 ;
2. w 表估算不准确的原因为TiDB 会把 w 的条件 有range scan 转换点查,然后利用这个索引的统计信息去估算;
3. 点查估算是会利用对应的 CMSketch 去进行估算,结合 p 表数据量很大,根据经验推测可能是 CMSketch 内部 hash 冲突导致 。
●案例一、二的延伸扩展:在SQL优化的工作中 , 经常会通过加hint的方式改变SQL的执行计划,从而达到了优化的目的 , 但是缺点是对SQL进行了硬编码,如果业务程序使用了ORM框架,SQL的改造难度会增加 。SQL Binding(SPM)则很好的解决了硬编码的问题,通过SQL Binding,DBA可以在不改变SQL文本的情况下 , 优化sql的执行计划,从而达到优化的目标,从而使SQL优化变得更加优雅 。
京东云联合 PingCAP 基于国内开源 NewSQL 数据库 TiDB 打造的一款同时支持 OLTP 和 OLAP 两种场景的分布式云数据库产品,实现了自动的水平伸缩,强一致性的分布式事务 , 部署简单,在线异步表结构变更不影响业务,同时兼容 MySQL 协议,使迁移使用成本降到极低 。
作者:赵玉龙
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