【MySQL技术专栏】GaussDB(for MySQL) Big IN查询优化
背景介绍
在生产环境中，SQL查询中经常包含带有IN表达式的过滤条件，特别是当IN列表涉及大量值时，性能问题尤为突出。以在线商店为例，假设你需要查询在特定的一组产品ID中哪些产品已经被购买过，而这个产品ID列表可能包含成千上万个ID。
SELECT product_id, purchase_date FROM purchases WHERE product_id IN (1, 2, 3, ..., 100000); -- 假设有10万个产品ID当product_id是一个索引列时，MySQL优化器通常会尝试使用索引来加速查询。然而，当IN列表中的值非常多时，优化器可能需要花费大量的内存和CPU时间来处理这些值，这可能导致查询性能下降。
MySQL提供了一个系统变量range_optimizer_max_mem_size，用于限制优化器在range查询优化过程中可使用的最大内存量。如果优化器在尝试进行range优化时超出了这个限制，它可能会选择不使用索引，转而使用全表扫描或其他不太高效的查询策略，这进一步降低了查询性能。
为了解决这个问题，GaussDB(for MySQL)引入了一个名为Big IN优化的特性。这个特性专门针对长IN列表进行了优化，旨在减少因处理大量IN值而导致的性能下降。通过GaussDB的Big IN优化，数据库系统可以更高效地处理包含大量值的IN列表，减少内存和CPU的消耗，从而加快查询速度。
使用GaussDB的Big IN优化，用户可以期望在遇到长IN列表的查询时获得更好的性能，减少查询执行时间，并提高系统的整体稳定性。这对于处理大量数据的生产环境至关重要，因为它能够确保数据库在高负载下仍然保持高效运行。
MySQL优化
开源MySQL在处理列IN (const1, const2, .... )时，如果列上面有索引，优化器会选择Range scan进行扫描，否则会使用全表扫描方式。range_optimizer_max_mem_size系统变量控制范围优化过程分析中可使用的最大内存。如果IN谓词的列表元素非常多，IN中每个的内容都会被视为OR每个，OR大约占用230字节，如果元素个数很多，则使用更多的内存。如果使用内存会超过定义的最大内存，会使范围优化失效，优化器将改变策略，如转换为全表扫描，从而引发查询的性能下降。
对于这个优化问题，可以通过调整range_optimizer_max_mem_size来处理。range_optimizer_max_mem_size定义的内存是会话级别的，每个会话执行该类型的语句，都会占用相同的内存，在大并发场景下，会导致实例内存占用过高，实例OOM风险。
对于范围查询，MySQL定义了eq_range_index_dive_limit系统变量，来控制在处理等值范围查询时，优化器是否进行索引潜水（index div）。索引潜水是利用索引完成元组数的说明，可以得到更准确的信息，从而做出更好的查询策略优化，但是运行时间也长。在IN组合数超过一定数量的时候就不适用索引跳水，系统采用静态索引统计信息值来选择索引，这种方法得到的结果一定准确。这可能导致MySQL无法很好的利用索引，导致性能回退。
GaussDB(for MySQL)的Big IN优化
column IN (const1, const2, ....)column IN (SELECT ... FROM temporary_table)
串联可以有两个顺序：
-
Materialization-scan：表示从物化表到外观，对物化表进行全表扫描。 -
Materialization-lookup ：表示从外观到物化表，在物化表中查找数据的时候可以使用主建进行查找。
物化扫描
-
执行子查询，走索引auto_distinct_key，同时对结果进行去重； -
将上一步的结果保存在临时表模板1里； -
从临时表中取一行数据，到外观中找到满足补充条件的行； -
步骤重复3，直到遍历临时表结束。
物化查找
-
先执行子查询； -
将上一步得到的结果保存到临时表中； -
从外观中取出一行数据，到物化临时表中去查找满足补充条件的行，走物化表的主键，每次扫描1行； -
重复3，直至浏览整个外观。
优化器会根据内部外观的大小来选择不同的串联顺序。真实场景中，一般查询的表的数据量很大，上千万甚至上亿；IN列表中的元素个数远小于表数量，优化器会选择Materialization-scan方式进行扫描，外观查询时如果走主键索引，则优化后的总的扫描行数为N，当M远大于N时，性能提升会非常明显。
使用方法
rds_in_predicate_conversion_threshold参数是修改IN谓词底部该查询功能开关，当SQL语句的IN谓词列表中的元素个数超过参数的取值时，将启动该优化策略。通过该变量的值来使用该功能。下面一个简单的例子说明优化的使用：
表结构
create table t1(id int, a int, key idx1(a)); select * from t1 where a in (1,2,3,4,5);设置set rds_in_predicate_conversion_threshold = 0 和 set range_optimizer_max_mem_size=1关闭大IN谓词优化功能和范围扫描优化策略，查看上述查询语句的执行计划，结果如下：
> set rds_in_predicate_conversion_threshold = 0; > set range_optimizer_max_mem_size=1; > explain select * from t1 where a in (1,2,3,4,5);
结果如下：
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t3 | NULL | ALL | key1 | NULL | NULL | NULL | 3 | 50.00 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)
show warnings; +---------+------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +---------+------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Warning | 3170 | Memory capacity of 1 bytes for 'range_optimizer_max_mem_size' exceeded. Range optimization was not done for this query. | | Note | 1003 | /* select#1 */ select `test`.`t3`.`id` AS `id`,`test`.`t3`.`a` AS `a` from `test`.`t3` where (`test`.`t3`.`a` in (3,4,5)) | +---------+------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 2 rows in set (0.00 sec)发现上述语句执行的时候报了警告，警告的信息显示因为范围优化过程中使用的内存超过了range_optimizer_max_mem_size导致对于该语句没有使用范围限制优化。从而导致扫描的类型变成了ALL，变为全表扫描。
设置set rds_in_predicate_conversion_threshold = 3开启大IN谓词优化选项，表示当IN谓词列表元素超过3个的时候，启动大IN队列查询优化策略。执行EXPLAIN FORMAT=TREE语句可以查看优化是否生效。
> set rds_in_predicate_conversion_threshold = 3; > explain format=tree select * from t1 where a in (1,2,3,4,5); +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | EXPLAIN | +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | -> Nested loop inner join (cost=0.70 rows=1) -> Filter: (t1.a is not null) (cost=0.35 rows=1) -> Table scan on t1 (cost=0.35 rows=1) -> Single-row index lookup on <in_predicate_2> using <auto_distinct_key> (a=t1.a) (cost=0.35 rows=1) | +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)执行计划中的<in_predicate_*>（*为数字）表为Big INTool中构造的临时表，存储了IN谓词列表中的所有数据。
使用限制
Big IN优化支持的查询语句包括以下语句列表：
-
选择 -
插入...选择 -
替换...选择 -
支持观点 -
准备好的STMT
约束与限制
Big IN 转子查询，借助mysql提供的子查询优化方案来实现性能，因此在使用上有如下限制，否则反而会降低性能。
-
不支持无法使用索引的场景 -
只支持常量IN LIST（包括NOW(), ?等不涉及表查询的语句） -
不支持存储过程/函数/触发器 -
不支持不在
典型场景测试对比
表测试结构如下：
CREATE TABLE `sbtest1` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int NOT NULL DEFAULT '0', `c` char(120) NOT NULL DEFAULT '', `pad` char(60) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (`id`), KEY `k_1` (`k`) ) ENGINE=InnoDB;
表的数据量为1000w。
> select count(*) from sbtest1; +----------+ | count(*) | +----------+ | 10000000 | +----------+查询语句如下，其中条件字段是有索引，IN列表里包含1万个常量数字。
select count(*) from sbtest1 where k in (2708275,5580784,7626186,8747250,228703,4589267,5938459,6982345,2665948,4830545,4929382,8723757,354179,1903875,5111120,5471341,7098051,3113388,2584956,6550102,2842606,2744112,7077924,4580644,5515358,1787655,6391388,6044316,2658197,5628504,413887,6058866,3321587,1430333,445303,7373496,9133196,6760595,4735642,4756387,9845147,9362192,7271805,4351748,6625915,3813276,4236692,8308973,4407131,9481423,3301846,432577,810938,3830320,6120078,6765157,6456566,6649509,1123840,2906490,9965014,3725748, ... );性能对比如下图所示：
可以看出in-list优化后比原有的方式性能提高了36倍。
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）