一入职！就遇到MySQL亿级大表优化....

一入职！就遇到MySQL亿级大表优化....

前段时间刚入职一家公司，就遇到了 MySQL 亿级大表优化这事!

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背景

XX 实例(一主一从)xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。(若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性)

XX 实例的慢查询数量最多(执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录)，XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务。

分析

使用 pt-query-digest 工具分析最近一周的 mysql-slow.log：

pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less

结果第一部分：

最近一个星期内，总共记录的慢查询执行花费时间为 25403s，最大的慢 SQL 执行时间为 266s，平均每个慢 SQL 执行时间 5s，平均扫描的行数为 1766 万。

结果第二部分：

select arrival_record 操作记录的慢查询数量最多有 4 万多次，平均响应时间为 4s，delete arrival_record 记录了 6 次，平均响应时间 258s。

select xxx_record 语句

select arrival_record 慢查询语句都类似于如下所示，where 语句中的参数字段是一样的，传入的参数值不一样：

select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G

select arrival_record 语句在 MySQL 中最多扫描的行数为 5600 万、平均扫描的行数为 172 万，推断由于扫描的行数多导致的执行时间长。

查看执行计划：

explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: arrival_record partitions: NULL type: ref possible_keys: IXFK_arrival_record key: IXFK_arrival_record key_len: 8 ref: const rows: 32261320 filtered: 3.70 Extra: Using index condition; Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

用到了索引 IXFK_arrival_record，但预计扫描的行数很多有 3000 多万行：

①该表总记录数约 1 亿多条，表上只有一个复合索引，product_id 字段基数很小，选择性不好。

②传入的过滤条件：

where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0

没有 station_nu 字段，使用不到复合索引 IXFK_arrival_record 的 product_id，station_no，sequence，receive_time 这几个字段。

③根据最左前缀原则，select arrival_record 只用到了复合索引 IXFK_arrival_record 的第一个字段 product_id，而该字段选择性很差，导致扫描的行数很多，执行时间长。

④receive_time 字段的基数大，选择性好，可对该字段单独建立索引，select arrival_record sql 就会使用到该索引。

现在已经知道了在慢查询中记录的 select arrival_record where 语句传入的参数字段有 product_id，receive_time，receive_spend_ms，还想知道对该表的访问有没有通过其他字段来过滤了?

神器 tcpdump 出场的时候到了，使用 tcpdump 抓包一段时间对该表的 select 语句：

tcpdump -i bond0 -s 0 -l -w - dst port 3316 | strings | grep select | egrep -i 'arrival_record' >/tmp/select_arri.log

获取 select 语句中 from 后面的 where 条件语句：

IFS_OLD=$IFS IFS=$'\n' for i in `cat /tmp/select_arri.log `;do echo ${i#*'from'}; done | less IFS=$IFS_OLD  arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=17 and arrivalrec0_.station_no='56742' arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S7100' arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4631' arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S9466' arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4205' arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4105' arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4506' arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4617' arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356' arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2019-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356'

select 该表 where 条件中有 product_id，station_no，sequence 字段，可以使用到复合索引 IXFK_arrival_record 的前三个字段。

综上所示，优化方法为：

删除复合索引 IXFK_arrival_record建立复合索引 idx_sequence_station_no_product_id建立单独索引 indx_receive_time

delete xxx_record 语句

该 delete 操作平均扫描行数为 1.1 亿行，平均执行时间是 262s。

delete 语句如下所示，每次记录的慢查询传入的参数值不一样：

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02-23', '%Y-%m-%d')\G

执行计划：

explain select * from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02-23', '%Y-%m-%d')\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: arrival_record partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 109501508 filtered: 33.33 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

该 delete 语句没有使用索引(没有合适的索引可用)，走的全表扫描，导致执行时间长。

优化方法也是：建立单独索引 indx_receive_time(receive_time)。

测试

拷贝 arrival_record 表到测试实例上进行删除重新索引操作。

XX 实例 arrival_record 表信息：

du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record* 12K    /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.frm 48G    /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.ibd  select count() from cq_new_cimiss.arrival_record; +-----------+ | count() | +-----------+ | 112294946 | +-----------+ 1亿多记录数  SELECT table_name, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbdata_size, CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbindex_size, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2),'G') AS table_size(G), AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'cq_new_cimiss' and table_name='arrival_record';  +----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+ | table_name | dbdata_size | dbindex_size | table_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time | +----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+ | arrival_record | 18,268.02M | 13,868.05M | 31.38G | 175 | 109155053 | 2019-03-26 12:40:17 | +----------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

磁盘占用空间 48G，MySQL 中该表大小为 31G，存在 17G 左右的碎片，大多由于删除操作造成的。(记录被删除了，空间没有回收)

备份还原该表到新的实例中，删除原来的复合索引，重新添加索引进行测试。

mydumper 并行压缩备份：

user=root  passwd=xxxx socket=/datas/mysql/data/3316/mysqld.sock db=cq_new_cimiss table_name=arrival_record backupdir=/datas/dump_$table_name mkdir -p $backupdir    nohup echo `date +%T` && mydumper -u $user -p $passwd -S $socket  -B $db -c  -T $table_name  -o $backupdir  -t 32 -r 2000000 && echo `date +%T` &

并行压缩备份所花时间(52s)和占用空间(1.2G，实际该表占用磁盘空间为 48G，mydumper 并行压缩备份压缩比相当高)：

Started dump at: 2019-03-26 12:46:04 ........  Finished dump at: 2019-03-26 12:46:56  du -sh   /datas/dump_arrival_record/ 1.2G    /datas/dump_arrival_record/

拷贝 dump 数据到测试节点：

scp -rp /datas/dump_arrival_record root@10.230.124.19:/datas

多线程导入数据：

time myloader -u root -S /datas/mysql/data/3308/mysqld.sock -P 3308 -p root -B test -d /datas/dump_arrival_record -t 32  real 126m42.885s user 1m4.543s sys 0m4.267s

逻辑导入该表后磁盘占用空间：

du -h -d 1 /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.* 12K /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.frm 30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd 没有碎片，和mysql的该表的大小一致 cp -rp /datas/mysql/data/3308 /datas

分别使用 online DDL 和 pt-osc 工具来做删除重建索引操作。

先删除外键，不删除外键，无法删除复合索引，外键列属于复合索引中第一列：

nohup bash /tmp/ddl_index.sh & 2019-04-04-10:41:39 begin stop mysqld_3308 2019-04-04-10:41:41 begin rm -rf datadir and cp -rp datadir_bak 2019-04-04-10:46:53 start mysqld_3308 2019-04-04-10:46:59 online ddl begin 2019-04-04-11:20:34 onlie ddl stop 2019-04-04-11:20:34 begin stop mysqld_3308 2019-04-04-11:20:36 begin rm -rf datadir and cp -rp datadir_bak 2019-04-04-11:22:48 start mysqld_3308 2019-04-04-11:22:53 pt-osc begin 2019-04-04-12:19:15 pt-osc stop

online DDL 花费时间为 34 分钟，pt-osc 花费时间为 57 分钟，使用 onlne DDL 时间约为 pt-osc 工具时间的一半。

做 DDL 参考：

实施

由于是一主一从实例，应用是连接的 vip，删除重建索引采用 online DDL 来做。

停止主从复制后，先在从实例上做(不记录 binlog)，主从切换，再在新切换的从实例上做(不记录 binlog)：

执行时间：

删除重建索引花费时间为 28 分钟，添加外键约束时间为 48 分钟。

再次查看 delete 和 select 语句的执行计划：

explain select count(*) from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-03-10', '%Y-%m-%d')\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: arrival_record partitions: NULL type: range possible_keys: idx_receive_time key: idx_receive_time key_len: 6 ref: NULL rows: 7540948 filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index  explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: arrival_record partitions: NULL type: range possible_keys: idx_product_id_sequence_station_no,idx_receive_time key: idx_receive_time key_len: 6 ref: NULL rows: 291448 filtered: 16.66 Extra: Using index condition; Using where

都使用到了 idx_receive_time 索引，扫描的行数大大降低。

索引优化后

delete 还是花费了 77s 时间：

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-03-10', '%Y-%m-%d')\G

delete 语句通过 receive_time 的索引删除 300 多万的记录花费 77s 时间。

delete 大表优化为小批量删除

应用端已优化成每次删除 10 分钟的数据(每次执行时间 1s 左右)，xxx 中没在出现 SLA(主从延迟告警)：

另一个方法是通过主键的顺序每次删除 20000 条记录：

#得到满足时间条件的最大主键ID #通过按照主键的顺序去 顺序扫描小批量删除数据 #先执行一次以下语句  SELECT MAX(id) INTO @need_delete_max_id FROM `arrival_record` WHERE receive_time<'2019-03-01' ;  DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;  select ROW_COUNT();  #返回20000   #执行小批量delete后会返回row_count(), 删除的行数 #程序判断返回的row_count()是否为0，不为0执行以下循环，为0退出循环，删除操作完成  DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;  select ROW_COUNT(); #程序睡眠0.5s

总结

表数据量太大时，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本(如做 DDL 表更时间太长，delete 历史数据)。

对大表进行 DDL 操作时，要考虑表的实际情况(如对该表的并发表，是否有外键)来选择合适的 DDL 变更方式。

对大数据量表进行 delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟。

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