【問題現(xiàn)象】
使用sphinx支持倒排索引,但sphinx從mysql查詢源數(shù)據(jù)的時候,查詢的記錄數(shù)才幾萬條,但查詢的速度非常慢,大概要4~5分鐘左右
【處理過程】
1)explain
首先懷疑索引沒有建好,于是使用explain查看查詢計劃,結(jié)果如下:
從explain的結(jié)果來看,整個語句的索引設(shè)計是沒有問題的,除了第一個表因為業(yè)務(wù)需要進(jìn)行整表掃描外,其它的表都是通過索引訪問
2)show processlist;
explain看不出問題,那到底慢在哪里呢?
于是想到了使用 show processlist查看sql語句執(zhí)行狀態(tài),查詢結(jié)果如下:
發(fā)現(xiàn)很長一段時間,查詢都處在 “Sending data”狀態(tài)
查詢一下“Sending data”狀態(tài)的含義,原來這個狀態(tài)的名稱很具有誤導(dǎo)性,所謂的“Sending data”并不是單純的發(fā)送數(shù)據(jù),而是包括“收集 + 發(fā)送 數(shù)據(jù)”。
這里的關(guān)鍵是為什么要收集數(shù)據(jù),原因在于:mysql使用“索引”完成查詢結(jié)束后,mysql得到了一堆的行id,如果有的列并不在索引中,mysql需要重新到“數(shù)據(jù)行”上將需要返回的數(shù)據(jù)讀取出來返回個客戶端。
3)show profile
為了進(jìn)一步驗證查詢的時間分布,于是使用了show profile命令來查看詳細(xì)的時間分布
首先打開配置:set profiling=on;
執(zhí)行完查詢后,使用show profiles查看query id;
使用show profile for query query_id查看詳細(xì)信息;
結(jié)果如下:
從結(jié)果可以看出,Sending data的狀態(tài)執(zhí)行了216s
4)排查對比
經(jīng)過以上步驟,已經(jīng)確定查詢慢是因為大量的時間耗費在了Sending data狀態(tài)上,結(jié)合Sending data的定義,將目標(biāo)聚焦在查詢語句的返回列上面
經(jīng)過一 一排查,最后定為到一個description的列上,這個列的設(shè)計為:`description`varchar(8000) DEFAULT NULL COMMENT '游戲描述',
于是采取了對比的方法,看看“不返回description的結(jié)果”如何。show profile的結(jié)果如下:
可以看出,不返回description的時候,查詢時間只需要15s,返回的時候,需要216s,兩者相差15倍
【原理研究】
至此問題已經(jīng)明確,但原理上我們還需要繼續(xù)探究。
這篇淘寶的文章很好的解釋了相關(guān)原理:innodb使用大字段text,blob的一些優(yōu)化建議
這里的關(guān)鍵信息是:當(dāng)Innodb的存儲格式是 ROW_FORMAT=COMPACT
(or ROW_FORMAT=REDUNDANT
)的時候,Innodb只會存儲前768字節(jié)的長度,剩余的數(shù)據(jù)存放到“溢出頁”中。
我們使用show table status來查看表的相關(guān)信息:
可以看到,平均一行大約1.5K,也就說大約1/10行會使用“溢出存儲”,一旦采用了這種方式存儲,返回數(shù)據(jù)的時候本來是順序讀取的數(shù)據(jù),就變成了隨機讀取了,所以導(dǎo)致性能急劇下降。
另外,在測試過程中還發(fā)現(xiàn),無論這條語句執(zhí)行多少次,甚至將整個表select *幾次,語句的執(zhí)行速度都沒有明顯變化。這個表的數(shù)據(jù)和索引加起來才150M左右,而整個Innodb buffer pool有5G,緩存整張表綽綽有余,如果緩存了溢出頁,性能應(yīng)該大幅提高才對。
但實測結(jié)果卻并沒有提高,因此從這個測試可以推論Innodb并沒有將溢出頁(overflow page)緩存到內(nèi)存里面。
這樣的設(shè)計也是符合邏輯的,因為overflow page本來就是存放大數(shù)據(jù)的,如果也放在緩存里面,就會出現(xiàn)一次大數(shù)據(jù)列(blob、text、varchar)查詢,可能就將所有的緩存都更新了,這樣會導(dǎo)致其它普通的查詢性能急劇下降。
【解決方法】
找到了問題的根本原因,解決方法也就不難了。有幾種方法:
1)查詢時去掉description的查詢,但這受限于業(yè)務(wù)的實現(xiàn),可能需要業(yè)務(wù)做較大調(diào)整
2)表結(jié)構(gòu)優(yōu)化,將descripion拆分到另外的表,這個改動較大,需要已有業(yè)務(wù)配合修改,且如果業(yè)務(wù)還是要繼續(xù)查詢這個description的信息,則優(yōu)化后的性能也不會有很大提升。
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