0

0

关于一个用户迁移数据库前后的性能差异分析_MySQL

php中文网

php中文网

发布时间:2016-06-01 13:13:02

|

1124人浏览过

|

来源于php中文网

原创

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,是用户自己维护的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)

 {ECB3B806-60B6-43A5-9B87-CB040745F9EA}

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。

 1

Presentations.AI
Presentations.AI

AI驱动创建令人惊叹的演示文稿

下载

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

 {30942619-DB2E-42B4-9375-F73E794740B0}

继续执行
set optimizer_search_depth=40;
explain select …….
show profile for query 4;

 {6BB4B24C-EB9D-45C0-8B4F-F1AC45A8B098}

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

相关文章

数码产品性能查询
数码产品性能查询

该软件包括了市面上所有手机CPU,手机跑分情况,电脑CPU,电脑产品信息等等,方便需要大家查阅数码产品最新情况,了解产品特性,能够进行对比选择最具性价比的商品。

下载

本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

通义千问
通义千问

阿里巴巴推出的全能AI助手

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
全国统一发票查询平台入口合集
全国统一发票查询平台入口合集

本专题整合了全国统一发票查询入口地址合集,阅读专题下面的文章了解更多详细入口。

19

2026.02.03

短剧入口地址汇总
短剧入口地址汇总

本专题整合了短剧app推荐平台,阅读专题下面的文章了解更多详细入口。

27

2026.02.03

植物大战僵尸版本入口地址汇总
植物大战僵尸版本入口地址汇总

本专题整合了植物大战僵尸版本入口地址汇总,前往文章中寻找想要的答案。

15

2026.02.03

c语言中/相关合集
c语言中/相关合集

本专题整合了c语言中/的用法、含义解释。阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

3

2026.02.03

漫蛙漫画网页版入口与正版在线阅读 漫蛙MANWA官网访问专题
漫蛙漫画网页版入口与正版在线阅读 漫蛙MANWA官网访问专题

本专题围绕漫蛙漫画(Manwa / Manwa2)官网网页版入口进行整理,涵盖漫蛙漫画官方主页访问方式、网页版在线阅读入口、台版正版漫画浏览说明及基础使用指引,帮助用户快速进入漫蛙漫画官网,稳定在线阅读正版漫画内容,避免误入非官方页面。

13

2026.02.03

Yandex官网入口与俄罗斯搜索引擎访问指南 Yandex中文登录与网页版入口
Yandex官网入口与俄罗斯搜索引擎访问指南 Yandex中文登录与网页版入口

本专题汇总了俄罗斯知名搜索引擎 Yandex 的官网入口、免登录访问地址、中文登录方法与网页版使用指南,帮助用户稳定访问 Yandex 官网,并提供一站式入口汇总。无论是登录入口还是在线搜索,用户都能快速获取最新稳定的访问链接与使用指南。

114

2026.02.03

Java 设计模式与重构实践
Java 设计模式与重构实践

本专题专注讲解 Java 中常用的设计模式,包括单例模式、工厂模式、观察者模式、策略模式等,并结合代码重构实践,帮助学习者掌握 如何运用设计模式优化代码结构,提高代码的可读性、可维护性和扩展性。通过具体示例,展示设计模式如何解决实际开发中的复杂问题。

3

2026.02.03

C# 并发与异步编程
C# 并发与异步编程

本专题系统讲解 C# 异步编程与并发控制,重点介绍 async 和 await 关键字、Task 类、线程池管理、并发数据结构、死锁与线程安全问题。通过多个实战项目,帮助学习者掌握 如何在 C# 中编写高效的异步代码,提升应用的并发性能与响应速度。

2

2026.02.03

Python 强化学习与深度Q网络(DQN)
Python 强化学习与深度Q网络(DQN)

本专题深入讲解 Python 在强化学习(Reinforcement Learning)中的应用,重点介绍 深度Q网络(DQN) 及其实现方法,涵盖 Q-learning 算法、深度学习与神经网络的结合、环境模拟与奖励机制设计、探索与利用的平衡等。通过构建一个简单的游戏AI,帮助学习者掌握 如何使用 Python 训练智能体在动态环境中作出决策。

3

2026.02.03

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
PostgreSQL 教程
PostgreSQL 教程

共48课时 | 8.4万人学习

Django 教程
Django 教程

共28课时 | 3.9万人学习

Excel 教程
Excel 教程

共162课时 | 15.4万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号