线上千万级大表排序优化

database

  大家好我是不一样的科技宅,每天进步一点点,体验不一样的生活,今天我们聊一聊Mysql大表查询优化,前段时间应急群有客服反馈,会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额 进行排序。经过排查发现是Sql执行效率低,并且索引效率低下。

应急问题

  商户反馈会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额 进行排序,一直转圈圈或转完无变化,商户要以此数据来做活动,比较着急,请尽快处理,谢谢。

线上数据量

merchant_member_info 7000W条数据。

member_info 3000W。

> 不要问我为什么不分表,改动太大,无能为力。

问题SQL如下

SELECT

mui.id,

mui.merchant_id,

mui.member_id,

DATE_FORMAT(

mui.recently_consume_time,

"%Y%m%d%H%i%s"

) recently_consume_time,

IFNULL(mui.total_consume_num, 0) total_consume_num,

IFNULL(mui.total_consume_amount, 0) total_consume_amount,

(

CASE

WHEN u.nick_name IS NULL THEN

"会员"

WHEN u.nick_name = "" THEN

"会员"

ELSE

u.nick_name

END

) AS "nickname",

u.sex,

u.head_image_url,

u.province,

u.city,

u.country

FROM

merchant_member_info mui

LEFT JOIN member_info u ON mui.member_id = u.id

WHERE

1 = 1

AND mui.merchant_id = "商户编号"

ORDER BY

mui.recently_consume_time DESC / ASC

LIMIT 0,

10

出现的原因

  经过验证可以按照“到店时间”进行降序排序,但是无法按照升序进行排序主要是查询太慢了。主要原因是:虽然该查询使用建立了recently_consume_time索引,但是索引效率低下,需要查询整个索引树,导致查询时间过长。

> DESC 查询大概需要4s,ASC 查询太慢耗时未知。

为什么降序排序快和而升序慢呢?

  因为是对时间建立了索引,最近的时间一定在最后面,升序查询,需要查询更多的数据,才能过滤出相应的结果,所以慢。

解决方案

目前生产库的索引

调整索引

  需要删除index_merchant_user_last_time索引,同时将index_merchant_user_merchant_ids单例索引,变为 merchant_id,recently_consume_time组合索引。

调整结果(准生产)

调整前后结果对比(准生产)

 测试数据<br>

merchant_member_info 有902606条记录。

member_info 表有775条记录。

SQL执行效率

优化前

优化后

type由index -> ref

ref由 null -> const

TOP

优化前

优化后

到店时间-降序

0.274s

0.003s

到店时间-升序

11.245s

0.003s

调整索引需要执行的SQL

执行的注意事项:

由于表中的数据量太大,请在晚上进行执行,并且需要分开执行。

# 删除近期消费时间索引

ALTER TABLE merchant_member_info DROP INDEX index_merchant_user_last_time;

# 删除商户编号索引

ALTER TABLE merchant_member_info DROP INDEX index_merchant_user_merchant_ids;

# 建立商户编号和近期消费时间组合索引

ALTER TABLE merchant_member_info ADD INDEX idx_merchant_id_recently_time (`merchant_id`,`recently_consume_time`);

> 经询问,重建索引花了30分钟。

最终的分页查询优化

  上面的sql虽然经过调整索引,虽然能达到较高的执行效率,但是随着分页数据的不断增加,性能会急剧下降。

分页数据

查询时间

优化后

limit 0,10

0.003s

0.002s

limit 10,10

0.005s

0.002s

limit 100,10

0.009s

0.002s

limit 1000,10

0.044s

0.004s

limit 9000,10

0.247s

0.016s

最终的sql

 优化思路:先走覆盖索引定位到,需要的数据行的主键值,然后INNER JOIN 回原表,取到其他数据。

SELECT

mui.id,

mui.merchant_id,

mui.member_id,

DATE_FORMAT(

mui.recently_consume_time,

"%Y%m%d%H%i%s"

) recently_consume_time,

IFNULL(mui.total_consume_num, 0) total_consume_num,

IFNULL(mui.total_consume_amount, 0) total_consume_amount,

(

CASE

WHEN u.nick_name IS NULL THEN

"会员"

WHEN u.nick_name = "" THEN

"会员"

ELSE

u.nick_name

END

) AS "nickname",

u.sex,

u.head_image_url,

u.province,

u.city,

u.country

FROM

merchant_member_info mui

INNER JOIN (

SELECT

id

FROM

merchant_member_info

WHERE

merchant_id = "商户ID"

ORDER BY

recently_consume_time DESC

LIMIT 9000,

10

) AS tmp ON tmp.id = mui.id

LEFT JOIN member_info u ON mui.member_id = u.id

结尾

  如果觉得对你有帮助,可以多多评论,多多点赞哦,也可以到我的主页看看,说不定有你喜欢的文章,也可以随手点个关注哦,谢谢。

以上是 线上千万级大表排序优化 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/532574.html

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