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更新时间:2024-09-05 GMT+08:00

联合索引设置不当导致慢SQL的解决办法

场景描述

业务侧云数据库GaussDB(for MySQL)实例上以往执行耗时8秒的查询,在11:00后耗时超过30秒。

原因分析

  1. 查看查询变慢对应的时间段中,实例CPU监控指标并无飙升情况且使用率一直都较低,因此排除了CPU冲高导致查询变慢的可能。
    图1 CPU使用率
  2. 分析对应时间段该实例的慢日志,该SQL执行快时其扫描行数为百万级,当SQL执行慢时其扫描行数为千万级,与业务确认该表短期内并无大量数据插入,因此推断执行慢是因为未走索引或选错索引。且通过EXPLAIN查看该SQL的执行计划确实是全表扫描。
    图2 慢日志
  3. 在实例上对该表执行SHOW INDEX FROM检查三个字段的基数,。
    图3 查看基数

    可知基数最小的字段“query_date”在联合索引的第一位,基数最大的字段“group_id”在联合索引最后一位,而且原SQL包含对“query_date”字段的范围查询,导致当索引走到“query_date”就会停止匹配,后面两个字段已经无序,无法走索引。

    所以该SQL本质上只能利用到对“query_date”这一列的索引,而且还有可能因为基数太小,导致优化器成本估计时选择了全表扫描。

    业务重新创建了联合索引将“group_id”字段放在第一位,“query_date”字段放在最后一位后,查询耗时符合预期。

解决方案

  1. 查询变慢首先确认是否由于CPU利用率达到性能瓶颈导致执行慢。
  2. 库表结构设计不合理,索引缺失或索引设置不恰当会导致慢SQL。
  3. 表数据大批量插入删除等操作可能会导致统计信息未能及时更新,建议定期执行ANALYZE TABLE防止执行计划走错。