小编点评

##京东云 TiDB SQL层的背景介绍 **TiDB 的 SQL 优化策略**主要分为以下几方面： * **查询解析：** parser 对原始 SQL 文本进行解析，并进行语法分析和语义分析，制定和优化查询计划。 * **预处理：** 通过执行 PREPARE 语句，选择开启缓存，降低 TiDB 生成执行计划的开销。 * **执行计划优化：** 根据数据分布、以及一个算子具体的执行开销，来获得最终的执行计划。 * **EXPLAIN 语句：** 通过 EXPLAIN 语句查看执行计划执行计划的详细信息，包括执行耗时、资源使用等信息。 **SQL 的优化案例：** * **索引错误选择：** 索引的错误选择会导致 SQL 变慢。 * **表关联错误选择：** 在 MySQL 中，表关联错误会导致性能下降。 **其他扩展扩展：** * **SQL Binding (SPM)：** 通过 SQL Binding，DBA可以在不改变 SQL 文本的情况下，优化 SQL 的执行计划。 * **自动水平伸缩：**京东云联合 PingCAP 基于国内开源 NewSQL 数据库 TiDB 打造的一款同时支持 OLTP 和 OLAP 两种场景的分布式云数据库产品，实现了自动的水平伸缩，强一致性的分布式事务，部署简单，在线异步表结构变更不影响业务。

正文

京东云TiDB SQL层的背景介绍

从总体上概括 TiDB 和 MySQL 兼容策略，如下表：

SQL层的架构

用户的 SQL 请求会直接或者通过 Load Balancer 发送到 京东云TiDB Server，TiDB Server 会解析 MySQL Protocol Packet，获取请求内容，对 SQL 进行语法解析和语义分析，制定和优化查询计划，执行查询计划并获取和处理数据。数据全部存储在 TiKV 集群中，所以在这个过程中 TiDB Server 需要和 TiKV 交互，获取数据。最后 TiDB Server 需要将查询结果返回给用户。

一条SQL的生命周期图

●SQL优化流程的概览

在 TiDB 中，从输入的查询文本到最终的执行计划执行结果的过程可以见下图：

在经过了 parser 对原始查询文本的解析以及一些简单的合法性验证后，TiDB 首先会对查询做一些逻辑上的等价变化，通过这些等价变化，使得这个查询在逻辑执行计划上可以变得更易于处理。在等价变化结束之后，TiDB 会得到一个与原始查询等价的查询计划结构，之后根据数据分布、以及一个算子具体的执行开销，来获得一个最终的执行计划，同时，TiDB 在执行 PREPARE 语句时，可以选择开启缓存来降低 TiDB 生成执行计划的开销。

●使用 EXPLAIN 语句查看执行计划

执行计划由一系列的算子构成。和其他数据库一样，在 TiDB 中可通过 EXPLAIN 语句返回的结果查看某条 SQL 的执行计划。

目前 TiDB 的 EXPLAIN 会输出 5 列，分别是：id，estRows，task，access object， operator info。执行计划中每个算子都由这 5 列属性来描述，EXPLAIN结果中每一行描述一个算子。每个属性的具体含义如下：

● EXPLAIN ANALYZE 输出格式

和 EXPLAIN 不同，EXPLAIN ANALYZE 会执行对应的 SQL 语句，记录其运行时信息，和执行计划一并返回出来，可以视为 EXPLAIN 语句的扩展。EXPLAIN ANALYZE 语句的返回结果中增加了 actRows, execution info,memory,disk 这几列信息：

举个例子如下：

从上述例子中可以看出，优化器估算的 estRows 和实际执行中统计得到的 actRows 几乎是相等的，说明优化器估算的行数与实际行数的误差很小。同时 IndexLookUp_10 算子在实际执行过程中使用了约 9 KB 的内存，该 SQL 在执行过程中，没有触发过任何算子的落盘操作。

SQL优化案例最佳实践

案例一：索引的错误选择导致SQL变慢的优化实践

场景：数据库迁移到TiDB，SQL在MySQL运行不到1S，在TiDB运行超过30S

SQL执行计划如下：

execution info列，有该执行计划的时间，这个SQL的表的连接顺序，要从最里面的循环开始看，如下图，m,d是最先开始进行连接的：

关注下图的time变化，执行计划由毫秒级变成了秒级的地方，由71ms变成了33s，所以瓶颈卡在（（m join d） join taskm）join taskd 这个地方，对应的SQL片段如下：

INNER JOIN taskd
ON taskd.no = d.no
 AND taskd.o_no = d.o_no
 AND taskd.d_no = d.d_no
 AND taskd.w_no = d.w_no
 AND taskd.g_no = d.g_no
 AND IF(NULL = d.MD5_VALUE, 1, d.MD5_VALUE) = IF(NULL = d.MD5_VALUE, 1, taskd.MD5_VALUE)
 AND taskd.yn = 0

●优化思路

1、首先观察 explain analyze 结果，看到慢在最内 3 层的 join 上 ，(m join d) join taskd；

2、对比 MySQL 的执行计划，发现 MySQL 最内的 3 层的 join 是 (m join d) join taskm, 所以把相关的3张表提取出来，修改其join顺序；

3、修改顺序后，join 的时间能减少但是和 MySQL差距还是很大，再次观察，发现 taskd 上TiDB和MySQL使用的索引不一样，所以使用了 use index 来强制TIDB走和MySQL相同的索引。

案例二：表关联的错误选择导致SQL变慢的优化实践

场景：在MySQL运行时间毫秒级别，在TiDB运行时间18S

在TiDB的运行时间及执行计划

优化前后的执行计划

优化后加了hint的SQL

● 优化思路：

1. TiDB执行耗时 10+s 的原因是对 wps 表的估算不准确，导致优化器认为 w表 和 p表 走 hash join 效率更高，然后我们看到的执行计划的主要耗时在 pri 表回表获取数据的耗时较长 ；

2. w 表估算不准确的原因为TiDB 会把 w 的条件 有range scan 转换点查，然后利用这个索引的统计信息去估算；

3. 点查估算是会利用对应的 CMSketch 去进行估算，结合 p 表数据量很大，根据经验推测可能是 CMSketch 内部 hash 冲突导致。

●案例一、二的延伸扩展：

在SQL优化的工作中，经常会通过加hint的方式改变SQL的执行计划，从而达到了优化的目的，但是缺点是对SQL进行了硬编码，如果业务程序使用了ORM框架，SQL的改造难度会增加。SQL Binding（SPM）则很好的解决了硬编码的问题，通过SQL Binding，DBA可以在不改变SQL文本的情况下，优化sql的执行计划，从而达到优化的目标，从而使SQL优化变得更加优雅。

京东云联合 PingCAP 基于国内开源 NewSQL 数据库 TiDB 打造的一款同时支持 OLTP 和 OLAP 两种场景的分布式云数据库产品，实现了自动的水平伸缩，强一致性的分布式事务，部署简单，在线异步表结构变更不影响业务，同时兼容 MySQL 协议，使迁移使用成本降到极低。

作者：赵玉龙