从总体上概括 TiDB 和 MySQL 兼容策略,如下表:
用户的 SQL 请求会直接或者通过 Load Balancer 发送到 京东云TiDB Server,TiDB Server 会解析 MySQL Protocol Packet,获取请求内容,对 SQL 进行语法解析和语义分析,制定和优化查询计划,执行查询计划并获取和处理数据。数据全部存储在 TiKV 集群中,所以在这个过程中 TiDB Server 需要和 TiKV 交互,获取数据。最后 TiDB Server 需要将查询结果返回给用户。
一条SQL的生命周期图
在 TiDB 中,从输入的查询文本到最终的执行计划执行结果的过程可以见下图:
在经过了 parser 对原始查询文本的解析以及一些简单的合法性验证后,TiDB 首先会对查询做一些逻辑上的等价变化,通过这些等价变化,使得这个查询在逻辑执行计划上可以变得更易于处理。在等价变化结束之后,TiDB 会得到一个与原始查询等价的查询计划结构,之后根据数据分布、以及一个算子具体的执行开销,来获得一个最终的执行计划,同时,TiDB 在执行 PREPARE 语句时,可以选择开启缓存来降低 TiDB 生成执行计划的开销。
执行计划由一系列的算子构成。和其他数据库一样,在 TiDB 中可通过 EXPLAIN 语句返回的结果查看某条 SQL 的执行计划。
目前 TiDB 的 EXPLAIN 会输出 5 列,分别是:id,estRows,task,access object, operator info。执行计划中每个算子都由这 5 列属性来描述,EXPLAIN结果中每一行描述一个算子。每个属性的具体含义如下:
和 EXPLAIN 不同,EXPLAIN ANALYZE 会执行对应的 SQL 语句,记录其运行时信息,和执行计划一并返回出来,可以视为 EXPLAIN 语句的扩展。EXPLAIN ANALYZE 语句的返回结果中增加了 actRows, execution info,memory,disk 这几列信息:
举个例子如下:
从上述例子中可以看出,优化器估算的 estRows 和实际执行中统计得到的 actRows 几乎是相等的,说明优化器估算的行数与实际行数的误差很小。同时 IndexLookUp_10 算子在实际执行过程中使用了约 9 KB 的内存,该 SQL 在执行过程中,没有触发过任何算子的落盘操作。
场景:数据库迁移到TiDB,SQL在MySQL运行不到1S,在TiDB运行超过30S
SQL执行计划如下:
execution info列,有该执行计划的时间,这个SQL的表的连接顺序,要从最里面的循环开始看,如下图,m,d是最先开始进行连接的:
关注下图的time变化,执行计划由毫秒级变成了秒级的地方,由71ms变成了33s,所以瓶颈卡在((m join d) join taskm)join taskd 这个地方,对应的SQL片段如下:
INNER JOIN taskd
ON taskd.no = d.no
AND taskd.o_no = d.o_no
AND taskd.d_no = d.d_no
AND taskd.w_no = d.w_no
AND taskd.g_no = d.g_no
AND IF(NULL = d.MD5_VALUE, 1, d.MD5_VALUE) = IF(NULL = d.MD5_VALUE, 1, taskd.MD5_VALUE)
AND taskd.yn = 0
1、首先观察 explain analyze 结果,看到慢在最内 3 层的 join 上 ,(m join d) join taskd;
2、对比 MySQL 的执行计划,发现 MySQL 最内的 3 层的 join 是 (m join d) join taskm, 所以把相关的3张表提取出来,修改其join顺序;
3、修改顺序后,join 的时间能减少但是和 MySQL差距还是很大,再次观察,发现 taskd 上TiDB和MySQL使用的索引不一样,所以使用了 use index 来强制TIDB走和MySQL相同的索引。
场景:在MySQL运行时间毫秒级别,在TiDB运行时间18S
在TiDB的运行时间及执行计划
优化前后的执行计划
优化后加了hint的SQL
1. TiDB执行耗时 10+s 的原因是对 wps 表的估算不准确,导致优化器认为 w表 和 p表 走 hash join 效率更高,然后我们看到的执行计划的主要耗时在 pri 表回表获取数据的耗时较长 ;
2. w 表估算不准确的原因为TiDB 会把 w 的条件 有range scan 转换点查,然后利用这个索引的统计信息去估算;
3. 点查估算是会利用对应的 CMSketch 去进行估算,结合 p 表数据量很大,根据经验推测可能是 CMSketch 内部 hash 冲突导致。
在SQL优化的工作中,经常会通过加hint的方式改变SQL的执行计划,从而达到了优化的目的,但是缺点是对SQL进行了硬编码,如果业务程序使用了ORM框架,SQL的改造难度会增加。SQL Binding(SPM)则很好的解决了硬编码的问题,通过SQL Binding,DBA可以在不改变SQL文本的情况下,优化sql的执行计划,从而达到优化的目标,从而使SQL优化变得更加优雅。
京东云联合 PingCAP 基于国内开源 NewSQL 数据库 TiDB 打造的一款同时支持 OLTP 和 OLAP 两种场景的分布式云数据库产品,实现了自动的水平伸缩,强一致性的分布式事务,部署简单,在线异步表结构变更不影响业务,同时兼容 MySQL 协议,使迁移使用成本降到极低。
作者:赵玉龙
手机扫一扫
移动阅读更方便
你可能感兴趣的文章