3s->30ms！MySQL 生产环境 GROUP BY 优化实践

2024-07-08
上海
本文字数：7554 字
阅读完需：约 25 分钟

案例介绍

首先，我们看一个生产环境上 GROUP BY 语句 的优化案例。

SQL 优化前：执行时间 3s

SELECT taskUniqueId,         max(reportTime) AS reportTimeFROM task_log_infoWHERE reportTime > '2024-04-07'GROUP BY  taskUniqueId

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SQL 优化后：执行时间 30ms！

SELECT a.taskUniqueId,        reportTimeFROM task_log_info aJOIN    (SELECT taskUniqueId,        max(id) AS id    FROM task_log_info    GROUP BY  taskUniqueId ) tmp    ON a.id=tmp.id        AND reportTime>='2024-04-07'

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注意：id 和 reporttime 字段值具有相关性的情况才可以这样修改。

两条 SQL 的 GROUP BY 使用了同一个索引，但是效率却相差很多，这到底是为什么呢？

环境准备

对于 GROUP BY 在使用索引上的优化，分为两种情况讨论：

**表上无索引。**执行时，会生成临时表进行分组。可以通过索引来优化，来避免使用临时表。
表上有索引。 GROUP BY 语句有几种扫描算法：
松散索引扫描（Loose Index Scan）
紧凑索引扫描（Tight Index Scan）
两种算法结合

准备测试数据

CREATE TABLE t2 (  id INT AUTO_INCREMENT,  c1 CHAR(64) NOT NULL,  c2 CHAR(64) NOT NULL,  c3 CHAR(64) NOT NULL,  c4 CHAR(64) NOT NULL,  PRIMARY KEY(id),  KEY c1_c2_c3_idx (c1, c2,c3)) ENGINE=INNODB;
INSERT INTO t2 VALUES (null,'a','b','a','a'), (null,'a','b','a','a'),                      (null,'a','c','a','a'), (null,'a','c','a','a'),                      (null,'a','d','b','b'), (null,'a','b','b','b'),                      (null,'d','b','c','c'), (null,'e','b','c','c'),                      (null,'f','c','d','d'), (null,'k','c','d','d'),                      (null,'y','d','y','y'), (null,'f','b','f','y'),                      (null,'a','b','a','a'), (null,'a','b','a','a'),                      (null,'a','c','a','a'), (null,'a','c','a','a'),                      (null,'a','d','b','b'), (null,'a','b','b','b'),                      (null,'d','b','c','c'), (null,'e','b','c','c'),                      (null,'f','c','d','d'), (null,'k','c','d','d'),                      (null,'y','d','y','y'), (null,'f','b','f','y');  
-- 收集统计信息，否则可能影响测试ANALYZE TABLE t2;

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无索引的情况

不使用索引的 GROUP BY


mysql> explain select c4,count(*) from t2 group by c4 order by null;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+|  1 | SIMPLE      | t2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   24 |   100.00 | Using temporary |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select c4,count(*) from t2 group by c4;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                           |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------+|  1 | SIMPLE      | t2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   24 |   100.00 | Using temporary; Using filesort |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

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Extra: Using temporary

可以看到这里使用到了临时表。

使用索引的 GROUP BY


mysql> explain select c1,count(*) from t2 group by c1;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | t2    | NULL       | index | c1_c2_c3_idx  | c1_c2_c3_idx | 768     | NULL |   24 |   100.00 | Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

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Extra: Using index & type: index

表示全索引扫描。这种情况下，如果表数据量很大，还是会比较耗时的。

有索引的情况

有索引并正常使用的情况，索引的访问有两种算法：

松散索引扫描（Loose Index Scan）
不需要扫描所有的索引，根据分组前缀（GROUY BY 的字段）跳跃扫描部分
Extra: Using index for group-by
紧凑索引扫描（Tight Index Scan）
需要扫描范围或全部的索引
Extra: Using index

另外还有一种将两种算法结合使用的方式我们后文说明。

下面是两条 SQL 分别使用 Loose Index Scan 和 Tight Index Scan：

mysql> explain SELECT c1,MIN(c2) FROM t2 GROUP BY c1;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+|  1 | SIMPLE      | t2    | NULL       | range | c1_c2_c3_idx  | c1_c2_c3_idx | 256     | NULL |    7 |   100.00 | Using index for group-by |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain SELECT c1,COUNT(*) FROM t2 GROUP BY c1;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | t2    | NULL       | index | c1_c2_c3_idx  | c1_c2_c3_idx | 768     | NULL |   24 |   100.00 | Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> SELECT c1,MIN(c2),COUNT(*) FROM t2 GROUP BY c1;+----+---------+----------+| c1 | MIN(c2) | COUNT(*) |+----+---------+----------+| a  | b       |       12 || d  | b       |        2 || e  | b       |        2 || f  | b       |        4 || k  | c       |        2 || y  | d       |        2 |+----+---------+----------+6 rows in set (0.00 sec)

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第一条 SQL 扫描示意图

第二条 SQL 扫描示意图

下面，我们详细说明一下两种扫描方式。

Loose Index Scan

跳跃扫描部分索引，而不需要扫描全部。

举例：

mysql> explain SELECT c1,MIN(c2) FROM t2 GROUP BY c1;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+|  1 | SIMPLE      | t2    | NULL       | range | c1_c2_c3_idx  | c1_c2_c3_idx | 256     | NULL |    7 |   100.00 | Using index for group-by |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
ysql> SELECT c1,MIN(c2),COUNT(*) FROM t2 GROUP BY c1;+----+---------+----------+| c1 | MIN(c2) | COUNT(*) |+----+---------+----------+| a  | b       |       12 || d  | b       |        2 || e  | b       |        2 || f  | b       |        4 || k  | c       |        2 || y  | d       |        2 |+----+---------+----------+6 rows in set (0.00 sec)

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Extra: Using index for group-by

表示使用松散索引扫描。

使用场景

当需要获取每个分组的某条记录，而非对全部记录做聚合运算时可能会用到，比如：
最小值或最大值：MIN()、MAX()
统计类：COUNT(distinct)、SUM(distinct)、AVG(distinct)

注意：如果 SQL 语句中既有 1-2 个 min\max，也有 1-3 个 count(distinct)\sum(distinct)\avg(distinct) 时，无法用到 Loose index；两组分别出现的时候才可能会用到。

distinct 可以转换为 GROUP BY 进行处理。

使用到 Loose Index Scan 其他必要条件：

查询基于一个表。
GROUP BY 的字段满足索引的最左匹配原则。
聚合函数使用的列，必须包含在索引上；且使用多个聚合函数时，必须使用相同的字段，且 GROUP BY 字段+聚合函数字段也必须满足最左匹配原则。
索引中字段必须是全字段索引，而不能是前缀索引，例如 INDEX(c1(10))

以上条件结合索引的结构就很好理解了。

另外，在选择是否使用 Loose Index Scan 时，也会受到 SQL、统计信息、成本等因素的影响。

举例：

-- 场景 1-- MIN()、MAX()SELECT c1,MIN(c2),MAX(c2) FROM t2 GROUP BY c1;SELECT c1,c2,MAX(c3),MIN(c3)  FROM t2 WHERE c2 > 'k' GROUP BY c1, c2;SELECT c1,c2,MAX(c3),MIN(c3)  FROM t2 WHERE c3 > 'k' GROUP BY c1, c2;SELECT c1,c2,c3,MAX(id) FROM t2  GROUP BY c1,c2,c3;  SELECT c1, c2 FROM t2 WHERE c3 = 'd' GROUP BY c1, c2;
-- 以下几种情况在当前数据量和数据分布下没有用到，和成本计算有关，结合后文成本对比的章节改变数据量和数据分布测试出来SELECT c1,c2,MAX(c3),MIN(c3)  FROM t2 WHERE c1>='k' and c2 > 'f' GROUP BY c1, c2;  SELECT DISTINCT c1, c2 FROM t2 where c1>'k';  SELECT c1,c2,count(distinct c3) FROM t2 where c1>='k' and c2>'k' GROUP BY c1,c2;  
-- count(distinct)、sum(distinct)、avg(distinct)SELECT c1,count(distinct c2,c3) FROM t2 GROUP BY c1;SELECT c1,c2,sum(distinct c3) FROM t2 GROUP BY c1,c2;SELECT c1,c2,sum(distinct c3) FROM t2 where c2>'k' GROUP BY c1,c2;
-- 场景 2SELECT DISTINCT c1, c2 FROM t2;
-- 无法使用到 Loose Index ScanSELECT c1,count(distinct c2,c3),sum(distinct c2) FROM t2 GROUP BY c1;

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Tight Index Scan

对于无法使用到 Loose Index Scan 的一些 GROUP BY，在满足索引最左匹配原则情况下可能会用到 Tight Index Scan。

该种方式实际上是范围索引扫描或全部索引扫描，数据量大的情况下性能仍然可能会比较差，但是相比无索引还是可以避免使用临时表和全表扫描，在某些情况下有一定的优化作用。

两种算法结合

对于统计类 AGG(DISTINCT) 即 SUM|COUNT|AVG(distinct)，可能会出现使用松散索引扫描（Loose Index Scan）成本大于紧凑索引扫描（Tight Index Scan）的情况。

两种方式在引擎层主要包含的成本：

Loose Index Scan
读取分组的第一条记录，得到分组前缀
根据分组前缀读取分组的第一条或最后一条记录返回给 SERVER 层
Tight Index Scan
从 ENGINE 层读取数据，返回给 SERVER 层
SERVER 层判断是否符合 WHERE 条件的记录，并根据聚合函数进行处理

可以看到，对于 ENGINE 层的访问，Loose Index Scan 的成本有可能会高于 Tight Index Scan，且在 MySQL 中，引擎层读取数据页的成本常数是 1，SERVER 层判断一条记录的成本常数是 0.2。

至于 MIN/MAX 为什么不会出现 Loose Index Scan 成本 > Tight Index Scan 成本，我理解只有到组内值都是唯一的情况下才会出现吧？那这样也没有必要去分组求最值了。欢迎在留言处讨论。

在某些情况下，Loose Index Scan 的成本会高于 Tight Index Scan，比如：

当分组较多，但组内的记录数并不多或唯一值较高的情况，对于每一个分组，都需要扫描两次，能跳过的记录数很少的情况。即 Loose Index Scan 在分组字段的选择性相对不太高，组内的数据量相对较多的情况更适用。

举例：

该 SQL 在当前的测试数据中，松散扫描的成本还是要低于紧凑扫描。

select count(distinct c1,c2) from t2;
mysql> explain select count(distinct c1,c2) from t2;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+|  1 | SIMPLE      | t2    | NULL       | range | c1_c2_c3_idx  | c1_c2_c3_idx | 512     | NULL |   10 |   100.00 | Using index for group-by |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

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新建一个相同表结构的表，插入下面的测试数据。

INSERT INTO t2 VALUES (null,'a','b','a','a'), (null,'a','b','a','a'),                      (null,'k','c','a','a'), (null,'k','g','a','a'),                      (null,'a','d','b','b'), (null,'a','b','b','b'),                      (null,'d','b','c','c'), (null,'e','b','c','c'),                      (null,'f','c','d','d'), (null,'k','c','d','d'),                      (null,'y','d','y','y'), (null,'f','b','f','y'),                      (null,'j','b','a','a'), (null,'m','b','a','a'),                      (null,'z','c','a','a'), (null,'t','c','a','a'),                      (null,'x','d','b','b'), (null,'x','b','b','b'),                      (null,'d','b','c','c'), (null,'e','b','c','c'),                      (null,'f','c','d','d'), (null,'k','c','d','d'),                      (null,'y','d','y','y'), (null,'f','b','f','y'); 
-- 其数据分布mysql> select c1,c2,count(*) from t2 group by c1,c2;+----+----+----------+| c1 | c2 | count(*) |+----+----+----------+| a  | b  |        3 || a  | d  |        1 || d  | b  |        2 || e  | b  |        2 || f  | b  |        2 || f  | c  |        2 || j  | b  |        1 || k  | c  |        3 || k  | g  |        1 || m  | b  |        1 || t  | c  |        1 || x  | b  |        1 || x  | d  |        1 || y  | d  |        2 || z  | c  |        1 |+----+----+----------+15 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select count(distinct c1,c2) from t2;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                               |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | t2    | NULL       | range | c1_c2_c3_idx  | c1_c2_c3_idx | 512     | NULL |   16 |   100.00 | Using index for group-by (scanning) |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

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Extra: Using index for group-by (scanning)

该方式可以理解为 Loose Index Scan 的扩展或两种方式的结合（索引顺序扫描的同时进行去重）。

示意图

最后，再回到文章开头的案例，其执行计划如下：

优化前

优化后

其核心就是将紧凑索引扫描转化为了松散索引扫描。

总结

对于 GROUP BY 可以使用索引进行优化，Loose Index Scan 相对于 Tight Index Scan 在一些情况下可以大大减少扫描的行数，使用 Loose Index Scan 时，Extra: Using index for group-by。

在 Loose Index Scan 的成本大于 Tight Index Scan 的一些情况下，可以尝试用到两者的结合的方式，Extra: Using index for group-by (scanning)

Loose Index Scan 更适用于分组内重复值相对较多，分组个数相对较少的情况。

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无索引的情况

不使用索引的 GROUP BY

使用索引的 GROUP BY

有索引的情况

第一条 SQL 扫描示意图

第二条 SQL 扫描示意图

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Tight Index Scan

两种算法结合

示意图

优化前

优化后

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