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【面试】一千万的数据你是怎么查询的？

article 2024/12/27 10:47:15

文章目录

1、先给结论
2、准备数据
- 2.1 创建表
- 2.2 造数据脚本
- 2.3 执行存储过程函数
- 2.4 普通分页查询
3、如何优化
- 3.1 优化数据量大的问题
- 3.2 优化偏移量大的问题
- - 3.2.1 采用子查询方式
  - 3.2.2 采用 id 限定方式
4、总结

1、先给结论

对于1千万的数据查询，主要关注分页查询过程中的性能

针对偏移量大导致查询速度慢：
1. 先对查询的字段创建唯一索引
2. 根据业务需求，先定位查询范围（对应主键id的范围，比如大于多少、小于多少、IN）
3. 查询时，将第2步确定的范围作为查询条件
针对查询数据量大的导致查询速度慢：
1. 查询时，减少不需要的列，查询效率也可以得到明显提升
2. 一次尽可能按需查询较少的数据条数
3. 借助nosql缓存数据等来减轻mysql数据库的压力

2、准备数据

2.1 创建表

 CREATE TABLE `user_operation_log`  (
   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `user_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `ip` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `op_data` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr1` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr2` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr3` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr4` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr5` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr6` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr7` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr8` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr9` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr10` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr11` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   `attr12` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
   PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
 ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

2.2 造数据脚本

采用批量插入，效率会快很多，而且每1000条数就commit，数据量太大，也会导致批量插入效率慢

 DELIMITER ;;
 CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `batch_insert_log`()
 BEGIN
   DECLARE i INT DEFAULT 1;
   DECLARE userId INT DEFAULT 10000000;
  set @execSql = 'INSERT INTO `big_data`.`user_operation_log`(`user_id`, `ip`, `op_data`, `attr1`, `attr2`, `attr3`, `attr4`, `attr5`, `attr6`, `attr7`, `attr8`, `attr9`, `attr10`, `attr11`, `attr12`) VALUES';
  set @execData = '';
   WHILE i<=10000000 DO
    set @attr = "rand_string(50)";
   set @execData = concat(@execData, "(", userId + i, ", '110.20.169.111', '用户登录操作'", ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ",", @attr, ")");
   if i % 1000 = 0
   then
      set @stmtSql = concat(@execSql, @execData,";");
     prepare stmt from @stmtSql;
     execute stmt;
     DEALLOCATE prepare stmt;
     commit;
     set @execData = "";
    else
      set @execData = concat(@execData, ",");
    end if;
   SET i=i+1;
   END WHILE;
 END
 DELIMITER ;

 delimiter $$
 create function rand_string(n INT) 
 returns varchar(255) #该函数会返回一个字符串
 begin 
 #chars_str定义一个变量 chars_str,类型是 varchar(100),默认值'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
  declare chars_str varchar(100) default
    'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
  declare return_str varchar(255) default '';
  declare i int default 0;
  while i < n do 
    set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
    set i = i + 1;
    end while;
  return return_str;
 end $$

2.3 执行存储过程函数

因为模拟数据流量是1000W，我这电脑配置不高，耗费了不少时间，应该个把小时吧

 SELECT count(1) FROM `user_operation_log`;

在这里插入图片描述

2.4 普通分页查询

MySQL 支持 LIMIT 语句来选取指定的条数数据， Oracle 可以使用 ROWNUM 来选取。
MySQL分页查询语法如下：

 SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量
第二个参数指定返回记录行的最大数目

下面我们开始测试查询结果：

 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10;

查询3次时间分别为：
在这里插入图片描述

这样看起来速度还行，不过是本地数据库，速度自然快点。
换个角度来测试
相同偏移量，不同数据量

 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10;
 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100;
 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 1000;
 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10000;
 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100000;
 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 1000000;

从上面结果可以得出结束：数据量越大，花费时间越长（这不是废话吗？😂）
相同数据量，不同偏移量

 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100, 100;
 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000, 100;
 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100;
 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100000, 100;
 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 100;

在这里插入图片描述

从上面结果可以得出结束：偏移量越大，花费时间越长

3、如何优化

既然我们经过上面一番的折腾，也得出了结论，针对上面两个问题：偏移大、数据量大，我们分别着手优化

3.1 优化数据量大的问题

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000
SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000
SELECT id, user_id, ip, op_data, attr1, attr2, attr3, attr4, attr5, attr6, attr7, attr8, attr9, attr10, attr11, attr12 FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000

查询结果如下：
在这里插入图片描述

上面模拟的是从1000W条数据表中，一次查询出100W条数据，看起来性能不佳，但是我们常规业务中，很少有一次性从mysql中查询出这么多条数据量的场景。可以结合nosql缓存数据等等来减轻mysql数据库的压力。
因此，针对查询数据量大的问题：

查询时，减少不需要的列，查询效率也可以得到明显提升
一次尽可能按需查询较少的数据条数
借助nosql缓存数据等来减轻mysql数据库的压力

第一条和第三条查询速度差不多，这时候你肯定会吐槽，那我还写那么多字段干啥呢，直接不就完事了

注意本人的 MySQL 服务器和客户端是在同一台机器上，所以查询数据相差不多，有条件的同学可以测测客户端与MySQL分开
SELECT * 它不香吗？
在这里顺便补充一下为什么要禁止 SELECT *。难道简单无脑，它不香吗？
主要两点：

用 "SELECT * " 数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在 SQL 语句复杂，硬解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担。
增大网络开销，* 有时会误带上如log、IconMD5之类的无用且大文本字段，数据传输size会几何增涨。特别是MySQL和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显。

3.2 优化偏移量大的问题

3.2.1 采用子查询方式

我们可以先定位偏移位置的 id，然后再查询数据

SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1;
SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;

查询结果如下：
在这里插入图片描述

这种查询效率不理想啊！！！奇怪，id是主键，主键索引不应当查询这么慢啊？？？
先EXPLAIN分析下sql语句：

EXPLAIN SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1;
EXPLAIN SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;

奇怪，走了索引啊，而且是主键索引，如下

在这里插入图片描述

带着十万个为什么和千万个不甘心，尝试给主键再加一层唯一索引

ALTER TABLE `big_data`.`user_operation_log` 
ADD UNIQUE INDEX `idx_id`(`id`) USING BTREE;

由于数据量有1000W，所以，加索引需要等待一会儿，毕竟创建1000W条数据的索引，一般机器没那么快。
然后再次执行上面的查询，结果如下：
在这里插入图片描述

天啊，这查询效率的差距不止十倍！！！
再次EXPLAIN分析一下：
在这里插入图片描述

命中的索引不一样，命中唯一索引的查询，效率高出不止十倍。
结论：

对于大表查询，不要太相信主键索引能够带来多少的性能提升，老老实实根据查询字段，添加相应索引吧！！！

但是上面的方法只适用于id是递增的情况，如果id不是递增的，比如雪花算法生成的id，得按照下面的方式：
注意：

某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit，所以采用了多个嵌套select
但这种缺点是分页查询只能放在子查询里面

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id IN (SELECT t.id FROM (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 10) AS t);

查询所花费时间如下：

EXPLAIN一下
EXPLAIN SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id IN (SELECT t.id FROM (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 10) AS t);

在这里插入图片描述

3.2.2 采用 id 限定方式

这种方法要求更高些，id必须是连续递增（注意是连续递增，不仅仅是递增哦），而且还得计算id的范围，然后使用 between，sql如下
SELECT * FROM user_operation_log WHERE id between 1000000 AND 1000100 LIMIT 100;

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= 1000000 LIMIT 100;

在这里插入图片描述

可以看出，查询效率是相当不错的
注意：这里的 LIMIT 是限制了条数，没有采用偏移量
还是EXPLAIN分析一下

EXPLAIN SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id between 1000000 AND 1000100 LIMIT 100;
EXPLAIN SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= 1000000 LIMIT 100;