一入职!就遇到上亿(MySQL)大表的优化....

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 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

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jia-xin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

00036792_680B_4798_81B6_87A6A34B0F4C

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>=0G

F6CFF13C_C11D_4b7c_8AC9_7E0E74645407

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w行

show index from arrival_record;
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| arrival_record | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 107990720 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 1 | product_id | A | 1344 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 2 | station_no | A | 22161 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 3 | sequence | A | 77233384 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 4 | receive_time | A | 65854652 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 5 | arrival_time | A | 73861904 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
show create table arrival_record;
..........
arrival_spend_ms bigint(20) DEFAULT NULL,
total_spend_ms bigint(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY IXFK_arrival_record (product_id,station_no,sequence,receive_time,arrival_time) USING BTREE,
CONSTRAINT FK_arrival_record_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION

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
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
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
receive_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它字段来过滤了?

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,并建立单独索引indx_receive_time

delete xxx_record语句

F781E227_A44A_41bc_BC26_AE362369782E

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_recor

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

7087E8CC_27EC_4d76_986A_06D48635A8A8

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)

function red_echo () {

    local what="$*"
    echo -e "$(date +%F-%T)  ${what}"

}

function check_las_comm(){

if [ "$1" != "0" ];then
    red_echo "$2"
    echo "exit 1"
    exit 1
fi

}

red_echo "stop slave"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"stop slave"
check_las_comm "$?" "stop slave failed"

red_echo "online ddl begin"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;select now() as ddl_start;ALTER TABLE $db_.\`${table_name}` DROP FOREIGN KEY FK_arrival_record_product,drop index IXFK_arrival_record,add index idx_product_id_sequence_station_no(product_id,sequence,station_no),add index idx_receive_time(receive_time);select now() as ddl_stop" >>${log_file} 2>& 1
red_echo "onlie ddl stop"
red_echo "add foreign key"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;ALTER TABLE $db_.${table_name} ADD CONSTRAINT _FK_${table_name}_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES cq_new_cimiss.product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION;" >>${log_file} 2>& 1
check_las_comm "$?" "add foreign key error"
red_echo "add foreign key stop"

red_echo "start slave"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"start slave"
check_las_comm "$?" "start slave failed"
执行时间
2019-04-08-11:17:36 stop slave
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
ddl_start
2019-04-08 11:17:36
ddl_stop
2019-04-08 11:45:13
2019-04-08-11:45:13 onlie ddl stop
2019-04-08-11:45:13 add foreign key
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
2019-04-08-12:33:48 add foreign key stop
2019-04-08-12:33:48 start slave

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

8F0D510B_4B8B_427f_9DD7_7218F34326CC

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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原文发布时间:2020-06-30
本文作者:jia-xin
本文来自:“互联网架构师 微信公众号 ”,了解相关信息可以关注“[互联网架构师](https://mp.weixin.qq.com/s/6OM7mi4NCsK-d9Go-qthvg

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