TiDB 数据库优化器原理

TiDB 优化器架构

理解优化器预处理优化的方法

预处理阶段概述

• 针对点查( PointGet )进行优化
• 构造初始的逻辑执行计划
  • 常量折叠
  • 表达式简化
  • 子查询处理

对于点查( PointGet )的优化

• 定义
  • 单表的 SELECT/UPDATE/DELETE 操作
  • 只扫描表的1行或者0行，过滤条件为等值查询
  • 返回的记录条数为1行或者0行

SELECT id, name FROM emp WHERE id = 1001;
UPDATE emp SET name = 'Jim' WHERE id = 1001;
DELETE FROM emp WHERE id = 1001;
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• 优化原因
  • 优化方式较为单一
  • 使用频率最高( OLTP )
• 如何优化
  • 跳过下面的逻辑优化和物理优化，直接下推到 SQL 执行器

构建初始逻辑执行计划

• 常量折叠
  
• 表达式简化
  
• 子查询简化
  

逻辑优化

逻辑优化的规则

• 列剪裁
• 分区剪裁
• 聚合消除
• MAX/MIN优化
• 投影消除
• 外连接消除
• 谓词下推
• 连接顺序调整

逻辑优化–列剪裁

SELECT name FROM emp WHERE id < 3;
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逻辑优化–谓词下推

谓词下推(一)

谓词下推(二)

逻辑优化–连接顺序调整

物理优化

物理优化的维度

物理优化的决策

物理优化的索引选择

• 索引覆盖的范围
• 给定索引的抽取访问条件
  • 过滤的条件可能是多种多样的(CNF 与DNF)
  • 选择单列索引还是复合索引
  • 索引不能有 false-negative 误判
  • Index Merge 访问
• 将访问条件合并转化

理解执行计划

使用 EXPLAIN 查看执行计划

EXPLAIN SELECT count(*) FROM trips WHERE start_date BETWEEN '2017-07-01 00:00:00' AND '2017-07-0123:59:59';
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EXPLAIN 的输出格式

EXPLAIN ANALYZE 的输出格式

EXPLAIN ANALYZE 会执行对应的 SQL 语句，记录其运行的信息，并且和执行计划一起返回

阅读执行计划

执行计划中的算子

• 汇聚数据类算子
  • Hash Aggregate
  • Stream Aggregate
• 扫描数据类算子
  • Point Get / Batch Point Get
  • Table Reader
  • Index Reader
  • Index Lookup Reader
  • Index Merge Reader
• 表连接类算子
  • Hash Join 算子
  • Merge Join 算子
  • Index Join 算子
  • Index Hash Join 算子

汇聚数据类算子

• Hash Aggregate 示例
  

1. 阻塞式执行，需要整个计算完成才可以对上层算子输出结果
2. 不需要提前排序
3. 支持并行
4. 内存占用较大

• Stream Aggregate 示例
  

1. 非阻塞式执行，对于类似 limit 操作友好
2. 内存占用小
3. 单线程执行

扫描数据类算子

• Index Lookup 示例
  
• Table Reader 示例
  
• Index Merge 示例
  
  

表连接类算子

表连接–Hash Join

• Hash Join 示例
  
  
  
  

表连接 – Merge Join

• Merge Join 示例
  
  
  
  
  

表连接–Index Join

• Index Join 示例

• Batched Nested loop join based on index
  
  
  

表连接–Index Hash Join

• Index Hash Join 示例
  

管理执行计划

优化器 Hint

• 通过 /*+ … */ 注释的行为跟在 SELECT、UPDATE 或 DELETE 后面
• Hint 不区分大小写
• 多个不同的 Hint 需要使用逗号隔开

SELECT /*+ USE_INDEX(t1, idx1, idx2) */* FROM t1;
SELECT /*+ IGNORE_INDEX(t1, idx1, idx2) */* FROM t t1;
SELECT /*+ HASH_JOIN(t1, t2) */* FROM t1，t2 WHERE t1.id = t2.id;
SELECT /*+ USE_INDEX(1,idx1), HASH_AGG(), HASH_JOIN(t1) */ count(*) FROM t t1, t t2 WHERE t1.a=t2.b;
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绑定执行计划

• 创建绑定

CREATE BINDING FOR                         --创建绑定关键字
SELECT * FROM t WHERE a>1                  --被绑定的SQL语句
USING                                      --USING关键字
SELECT * FROM t use index(idx) WHERE a>2;  --期望替换的带有hint的语句
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• 查看绑定

SHOW [GLOBAL | SESSION] BINDINGS    --查看绑定的关键字
SELECT * FROM t WHERE a>1           --被绑定的SQL语句
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• 删除绑定

DROP [GLOBAL | SESSION] BINDING FOR   --删除绑定的关键字
SELECT * FROM t WHERE a>1             --被绑定的SQL语句
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统计信息管理

统计信息原理

统计信息的基本组成

直方图

Count-Min Sketch

统计信息收集方法

控制 ANALYZE 的并发度

自动更新统计信息

查看 ANALYZE 的状态

查看表的统计信息

• 查看表的元信息
  
• 查看表的健康状态
  
• 查看列的元信息
  
• 查看直方图的信息
  

导入导出统计信息

• 导出当前的统计信息∶

http://${tidb-server-ip}:${tidb-server-status-port}/stats/dump/${db_name}/${table_name}
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• 导出某一时间的统计信息∶

http://${tidb-server-ip}:$(tidb-server-status-port}/stats/dump/$(db_name}/${table_name}/${yyyy-MM-dd HH:mm:ss}
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• 导入统计信息∶

LOAD STATS 'file_name';
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基于索引的 SQL 优化

索引的管理方法

TiDB 中的 Online DDL

TiDB 增加索引的原理

动态调整创建索引的速度

参数	默认值	说明
tidb_ddl_reorg_worker_cnt	4	控制 DDL 操作 re-organize 阶段的并发度
tidb_ddl_reorg_batch_size	256	控制每个 worker 一起回填数据单位，以 batch 为单位
tidb_ddl_reorg_priority	PRIORITY_LOW	调整创建索引优先级，参数有 PRIORITY_LOW/PRIORITY_NORMAL/PRIORITY_HIGH
tidb_ddl_error_count_limit	512	失败重试次数，如果超过该次数创建索引会失败

在线创建索引时，我们需要时刻关注:

• 创建索引对系统的压力，我们可以通过 Grafana 的 dashboard 来查看系统的压力
• 创建索引的速度，当系统压力不大的时候，我们可以适当的调整创建索引的速度
  

增加索引对于线上业务的影响

目标列上存在频繁读写的场景

随着两个参数(tidb_ddl_reorg_worker_cnt 与 tidb_ddl_reorg_batch_size) 的逐渐增大，影响主要来源于 ADD INDEX 与 Column Update 并发进行造成的写冲突，系统的表现反应在:

• TiKV_prewrite_latch_wait_duration 有明显的升高，造成写入变慢。
• admin show ddl 命令可以看到 DDL job 的多次重试，此时 ADD INDEX 会持续非常久才能完成。

目标列只读场景

目标列不涉及读写的场景

总结

• 目标列被频繁更新(包含 UPDATE、INSERT 和 DELETE)时，默认配置会造成较为频繁的写冲突，使得在线负载较大
• 当 ADD INDEX 的目标列仅涉及查询负载，或者与线上负载不直接相关时，可以直接使用默认配置
• ADD INDEX 也可能由于不断地重试，需要很长的时间才能完成。

索引扫描的方式

Point Get 与 Batch Point Get

要使得优化器能够选择 PointGet 算子，需要满足几个条件:

• 返回的值至多只能有一个，或者说没有返回结果
• 一定要有唯一键，有主键或者唯一索引

Index Full Scan

Index Range Scan

索引选择的维度

TiDB SQL 优化实战

问题 SQL 与慢 SQL 的定位

快速定位到有问题的SQL

快速定位慢查询

DML语句优化

大量 DML 操作导致 O0M

• 背景
  
• 现象
  
• 解决
  方案一:
  通过 hint 或者 use index 的方式强制走索引
  问题:在大量读取数据的场景，强制走索引很有可能会带来更差的效果。
  方案二:
  

基于执行计划的优化

执行计划不稳定导致查询延迟增加

• 背景
  
• 现象
  执行计划不稳定可能会导致业务的相应延迟升高，duration 出现抖动的情况。
• 解决
  方案一: 及时收集统计信息
• 考虑使用 analyze table 来手动收集统计信息，或者结合 cron job 的方式。
• 调整 tidb_auto_analyze_ratio、tidb_auto_analyze_start_time 和 tidb_auto_analyze_end_time 参数提高收集的频次，扩大收集的窗口时间。

方案二: 更改执行计划

• 使用 hint 或者 use index 语句固化执行计划。
• 使用 sql hint 的方式更改执行计划。

SQL 执行计划不准

• 背景
  
• 执行计划
  
• 索引分析
  
  
  
• 统计信息分析
  
• 统计信息收集后
  
• 验证结果