一个用户工单:数据从ECS迁移到RDS,相同的语句,查询性能下降了几十倍。而实际上RDS这个实例在内存上的配置与原来ECS上的实例相当。
本文简单说明这个case的原因及建议
用户反馈性能变慢的语句为 (修改了真实表名和列名)
select count(1) from HR hr join H h on h.hid = hr.hid
join A e on e.aid = h.eid
join A t on t.aid = e.pid
join A c on c.aid = t.pid
join A p on p.aid = c.pid
left join U u on u.uid = hr.uId
left join E emp on emp.eid = hr.oid
where ( hr.s in (1,2,3,4) and hr.cn = 0 );


背景
MySQL执行语句过程中涉及到两大流程:优化器和执行器。其中优化器最主要的任务,是选择索引和在多表连接时选择连接顺序。在这个case中,join顺序的选择影响了执行性能。
确定join执行顺序就需要估算所有join操作的代价。默认配置下MySQL会估算所有可能的组合。
MySQL Tips: MySQL里限制一个查询的join表数目上限为61.
对于一个有61个表参与的join操作,理论上需要61!(阶乘)次的评估。当然这是最坏情况下,实际上减枝算法会让这个数字看起来稍微好一点,但是仍然很恐怖。
在多表join的场景下,为了避免优化器占用太多时间,MySQL提供了一个参数 optimizer_search_depth 来控制递归深度。
这个参数对算法的控制可以简单描述为:对于所有的排列,只取前当前join顺序的前optimizer_search_depth个表估算代价。举例来说,20张表的,假设optimizer_search_depth为4,那么评估次数为20*19*18*17,虽然也很大(因此我们特别不建议这么多表的join),比20!好多了。
于是optimizer_search_depth的选择就成了问题
MySQL Tips: MySQL中optimizer_search_depth默认值为62.也就是说默认为全排列计算。
这样能够保证得到最优的执行计划,只是在有些场景下,决定执行计划的时间会远大于执行时间本身。


量化分析
在ECS上,是用户己维护的MySQL,没有设置optimizer_search_depth,因此为默认的62。在RDS上,我们的配置是4。 分析到这里大家能猜到原因是RDS配置的4导致没有得到最优的执行计划。
下图是optimizer_search_depth=4时的explain结果(隐藏了业务相关的表名、字段名)
一个用户迁移数据库前后的性能差异CASE


下图是optimizer_search_depth=62是的场景,当然这个case的join表是8个,因此62和8在这里是等效的。
一个用户迁移数据库前后的性能差异CASE

从图1可以看到,由于optimizer_search_depth=4,优化器认为自己选择了最优的join顺序(22039*1*1*1),优于(41360*1*1*1),而实际上后者才是全局最优。


关于实践
可配置的参数提供灵活性的同时,也提出一个头疼的问题:应该设置为多少才合适。 实际上当用户执行一个多表join的时候,对这个语句的整体RT的期望值就不会高。因此可以先定义一个预期,比如优化器决策join顺序的时间不能超过500ms。 用户规格与cpu相关,因此这个只能是建议值。
用户实践
实际上更重要的是对于用户来说:
1) 当出现实例迁移后,多表join执行结果差异较大的时候,要考虑调整这个值。该参数是允许线程单独设置,因此对于应用层来说,每个连接应该都能得到一个较优的值。
2) 反过来,当设置为默认的optimizer_search_depth=62时,我们我们如何评估我们这个设置是否过大?
MySQL Tips:MySQL profiling 可以用于查看各执行环节的消耗时间。
如下是笔者构造的一个60个表join查询的查询,使用profiling查看执行环节消耗的过程。
set profiling=1;
set optimizer_search_depth=4;
explain select …….
show profile for query 2;
结果如图
一个用户迁移数据库前后的性能差异CASE

继续执行
set optimizer_search_depth=40;
explain select …….
show profile for query 4;
一个用户迁移数据库前后的性能差异CASE



小结
1)根据机器配置估算一个可接受的时间,用于优化器选择join顺序。
2)用profiling确定是否设置了过大的optimizer_search_depth。
3)业务上优化,尽量不要使用超过10张表的多表join。
4)PS:不要相信银弹。MySQL文档说明设置为0则表示能够自动选择optimizer_search_depth的合理值,实际上代码上策略就是,如果join表数N<=7,则optimizer_search_depth=N+1,否则选N.

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