TiDB SQL调优案例之避免TiFlash帮倒忙

背景

早上收到某系统的告警tidb节点挂掉无法访问，情况十万火急。登录中控机查了一下display信息，4个TiDB、Prometheus、Grafana全挂了，某台机器hang死无法连接，经过快速重启后集群恢复，经排查后是昨天上线的某个SQL导致频繁OOM。

于是开始亡羊补牢，来一波近期慢SQL巡检 #手动狗头#。。。

随便找了一个出现频率比较高的慢SQL，经过优化后竟然性能提升了1500倍以上，感觉有点东西，分享给大家。

分析过程

该慢SQL逻辑非常简单，就是一个单表聚合查询，但是耗时达到8s以上，必有蹊跷。

脱敏后的SQL如下：

SELECT cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed, ... -- 此处省略n个字段 FROM ( SELECT DATE_FORMAT( receive_time, %Y-%m-%d %H:%i:00 ) AS time, COUNT(*) AS num FROM db1.table WHERE create_time > DATE_SUB( sysdate(), INTERVAL 20 MINUTE ) GROUP BY time ORDER BY time ) speed;

碰到慢SQL不用多想，第一步先上执行计划：

很明显，这张900多万行的表因为创建了TiFlash副本，在碰到聚合运算的时候优化器选择了走列存查询，最终结果就是在TiFlash完成暴力全表扫描、排序、分组、计算等一系列操作，返回给TiDB Server时基本已经加工完成，总共耗时8.02s。

咋一看好像没啥优化空间，但仔细观察会发现一个不合理的地方。执行计划倒数第二排的Selection算子，也就是SQL里面子查询的where过滤，实际有效数据1855行，却扫描了整个表接近950W行，这是一个典型的适合索引加速的场景。但遗憾的是，在TiFlash里面并没有索引的概念，所以只能默默地走全表扫描。

那么优化的第一步，先看过滤字段是否有索引，通常来说create_time这种十有八九都建过索引，检查后发现确实有。

第二步，尝试让优化器走TiKV查询，这里直接使用hint的方式：

SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[db1.table]) */ cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed, ... -- 此处省略n个字段 FROM ( SELECT DATE_FORMAT( receive_time, %Y-%m-%d %H:%i:00 ) AS time, COUNT(*) AS num FROM db1.table WHERE create_time > DATE_SUB( sysdate(), INTERVAL 20 MINUTE ) GROUP BY time ORDER BY time ) speed;

再次生成执行计划，发现还是走了TiFlash查询。这里就引申出一个重要知识点，关于hint作用域的问题，也就是说hint只能在指定的查询范围内生效。具体到上面这个例子，虽然指定了db1.table走TiKV查询，但是对于它所在的查询块来说，压根不知道db1.table是谁直接就忽略掉了。所以正确的写法是把hint写到子查询中：

SELECT cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed, ... -- 此处省略n个字段 FROM ( SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[db1.table]) */ DATE_FORMAT( receive_time, %Y-%m-%d %H:%i:00 ) AS time, COUNT(*) AS num FROM db1.table WHERE create_time > DATE_SUB( sysdate(), INTERVAL 20 MINUTE ) GROUP BY time ORDER BY time ) speed;

对应的执行计划为：

小提示：

也可以通过set session tidb_isolation_read_engines = tidb,tikv;来让优化器走tikv查询。

发现这次虽然走了TiKV查询，但还是用的TableFullScan算子，整体时间不降反升，和我们预期的有差距。

没走索引那肯定是和查询字段有关系，分析上面SQL的逻辑，开发是想查询table表创建时间在最近20分钟的数据，用了一个sysdate()函数获取当前时间，问题就出在这。

获取当前时间常用的函数有now()和sysdate()，但这两者是有明显区别的。引用自官网的解释：

now()得到的是语句开始执行的时间，是一个固定值

sysdate()得到的是该函数实际执行的时间，是一个动态值

听起来比较饶，来个栗子一看便知：

mysql> select now(),sysdate(),sleep(3),now(),sysdate(); +---------------------+---------------------+----------+---------------------+---------------------+ | now() | sysdate() | sleep(3) | now() | sysdate() | +---------------------+---------------------+----------+---------------------+---------------------+ | 2023-03-16 15:55:18 | 2023-03-16 15:55:18 | 0 | 2023-03-16 15:55:18 | 2023-03-16 15:55:21 | +---------------------+---------------------+----------+---------------------+---------------------+ 1 row in set (3.06 sec)

这个动态时间就意味着TiDB优化器在估算的时候并不知道它是个什么值，走索引和不走索引哪个成本更高，最终导致索引失效。

从业务上来看，这个SQL用now()和sysdate()都可以，那么就尝试改成now()看看效果：

SELECT cast( cast( CAST( SUM( num ) / COUNT( time ) AS CHAR ) AS DECIMAL ( 9, 2 )) AS signed ) speed, ... -- 此处省略n个字段 FROM ( SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[db1.table]) */ DATE_FORMAT( receive_time, %Y-%m-%d %H:%i:00 ) AS time, COUNT(*) AS num FROM db1.table WHERE create_time > DATE_SUB( now(), INTERVAL 20 MINUTE ) GROUP BY time ORDER BY time ) speed;

最终结果4.43ms搞定，从8.02s到4.43ms，1800倍的提升。

滥用函数，属于是开发给自己挖的坑了。

解决方案

经过以上分析，优化思路已经很清晰了，甚至都是常规优化不值得专门拿出来讲，但前后效果差异太大，很适合作为一个反面教材来提醒大家认真写SQL。

其实就两点：

让优化器不要走TiFlash查询，改走TiKV，可通过hint或SQL binding解决

非必须不要使用动态时间，避免带来索引失效的问题

深度思考

优化完成之后，我开始思考优化器走错执行计划的原因。

在最开始的执行计划当中，优化器对Selection算子的估算值estRows和实际值actRows相差非常大，再加上本身计算和聚合比较多，这可能是导致误走TiFlash的原因之一。不清楚TiFlash的estRows计算原理是什么，如果在估算准确的情况并且索引正常的情况下会不会走TiKV呢？

另外，我还怀疑过动态时间导致优化器判断失误（认为索引失效才选择走TiFlash），但是在尝试只修改sysdate()为now()的情况下，发现依然走了TiFlash，说明这个可能性不大。

在索引字段没问题的时候，按正常逻辑来说，我觉得一个成熟的优化器应该要能够判断出这种场景走TiKV更好。

总结

TiFlash虽然是个好东西，但是优化器还在进化当中，难免有判断失误的时候，那么会导致适得其反的效果，我们要及时通过人工手段介入。再给TiDB优化器一些时间。

良好的SQL习惯至关重要，这也是老生常谈的问题了，再好的数据库也扛不住乱造的SQL。

作者介绍：hey-hoho，来自神州数码钛合金战队，是一支致力于为企业提供分布式数据库TiDB整体解决方案的专业技术团队。团队成员拥有丰富的数据库从业背景，全部拥有TiDB高级资格证书，并活跃于TiDB开源社区，是官方认证合作伙伴。目前已为10+客户提供了专业的TiDB交付服务，涵盖金融、证券、物流、电力、政府、零售等重点行业。