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导读

当我们交友平台在线上运行一段时间后，为了给平台用户在搜索好友时，在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友，这时候，我们会对用户的行为做数据分析，根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。

这里，我采用最简单的SQL分析法：对用户过去查看好友的性别和年龄进行统计，按照年龄进行分组得到统计结果。依据该结果，给用户推荐计数最高的某个性别及年龄的好友。

那么，假设我们现在有一张用户浏览好友记录的明细表t_user_view，该表的表结构如下：

CREATE TABLE <code>t_user_view</code> (
  <code>id</code> bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
  <code>user_id</code> bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
  <code>viewed_user_id</code> bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '被查看用户id',
  <code>viewed_user_sex</code> tinyint(1) DEFAULT NULL COMMENT '被查看用户性别',
  <code>viewed_user_age</code> int(5) DEFAULT NULL COMMENT '被查看用户年龄',
  <code>create_time</code> datetime(3) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3),
  <code>update_time</code> datetime(3) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(3),
  PRIMARY KEY (<code>id</code>),
  UNIQUE KEY <code>idx_user_viewed_user</code> (<code>user_id</code>,<code>viewed_user_id</code>)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

为了方便使用SQL统计，见上面的表结构，我冗余了被查看用户的性别和年龄字段。

我们再来看看这张表里的记录：

现在结合上面的表结构和表记录，我以user_id=1的用户为例，分组统计该用户查看的年龄在18 ~ 22之间的女性用户的数量：

SELECT viewed_user_age as age, count(*) as num FROM t_user_view WHERE user_id = 1 AND viewed_user_age BETWEEN 18 AND 22 AND viewed_user_sex = 1 GROUP BY viewed_user_age

得到统计结果如下：

可见：

  • 该用户查看年龄为18的女性用户数为2
  • 该用户查看年龄为19的女性用户数为1
  • 该用户查看年龄为20的女性用户数为3

所以，user_id=1的用户对年龄为20的女性用户更感兴趣，可以更多推荐20岁的女性用户给他。

如果此时，t_user_view这张表的记录数达到千万规模，想必这条SQL的查询效率会直线下降，为什么呢？有什么办法优化呢？

想要知道原因，不得不先看一下这条SQL执行的过程是怎样的？

Explain

我们先用explain看一下这条SQL：

EXPLAIN SELECT viewed_user_age as age, count(*) as num FROM t_user_view WHERE user_id = 1 AND viewed_user_age BETWEEN 18 AND 22 AND viewed_user_sex = 1 GROUP BY viewed_user_age

执行完上面的explain语句，我们得到如下结果：

在Extra这一列中出现了三个Using，这3个Using代表了《导读》中的groupBy语句分别经历了3个执行阶段：

  1. Using where：通过搜索可能的idx_user_viewed_user索引树定位到满足部分条件的viewed_user_id，然后，回表继续查找满足其他条件的记录
  2. Using temporary：使用临时表暂存待groupBy分组及统计字段信息
  3. Using filesort：使用sort_buffer对分组字段进行排序

这3个阶段中出现了一个名词：临时表。这个名词我在《MySQL分表时机：100w？300w？500w？都对也都不对！》一文中有讲到，这是MySQL连接线程可以独立访问和处理的内存区域，那么，这个临时表长什么样呢？

下面我就先讲讲这张MySQL的临时表，然后，结合上面提到的3个阶段，详细讲解《导读》中SQL的执行过程。

临时表

我们还是先看看《导读》中的这条包含groupBy语句的SQL，其中包含一个分组字段viewed_user_age和一个统计字段count(*)，这两个字段是这条SQL中统计所需的部分，如果我们要做这样一个统计和分组，并把结果固化下来，肯定是需要一个内存或磁盘区域落下第一次统计的结果，然后，以这个结果做下一次的统计，因此，像这种存储中间结果，并以此结果做进一步处理的区域，MySQL叫它临时表。

刚刚提到既可以将中间结果落在内存，也可以将这个结果落在磁盘，因此，在MySQL中就出现了两种临时表：内存临时表和磁盘临时表。

内存临时表

什么是内存临时表？在早期数据量不是很大的时候，以存储分组及统计字段为例，那么，基本上内存就可以完全存放下分组及统计字段对应的所有值，这个存放大小由tmp_table_size参数决定。这时候，这个存放值的内存区域，MySQL就叫它内存临时表。

此时，或许你已经觉得MySQL将中间结果存放在内存临时表，性能已经有了保障，但是，在《MySQL分表时机：100w？300w？500w？都对也都不对！》中，我提到过内存频繁的存取会产生碎片，为此，MySQL设计了一套新的内存分配和释放机制，可以减少甚至避免临时表内存碎片，提升内存临时表的利用率。

此时，你可能会想，在《为什么我调大了sort_buffer_size，并发量一大，查询排序慢成狗？》一文中，我讲了用户态的内存分配器：ptmalloc和tcmalloc，无论是哪个分配器，它的作用就是避免用户进程频繁向Linux内核申请内存空间，造成CPU在用户态和内核态之间频繁切换，从而影响内存存取的效率。用它们就可以解决内存利用率的问题，为什么MySQL还要自己搞一套？

或许MySQL的作者觉得无论哪个内存分配器，它的实现都过于复杂，这些复杂性会影响MySQL对于内存处理的性能，因此，MySQL自身又实现了一套内存分配机制：MEM_ROOT。它的内存处理机制相对比较简单，内存临时表的分配就是采用这样一种方式。

下面，我就以《导读》中的SQL为例，详细讲解一下分组统计是如何使用MEM_ROOT内存分配和释放机制的？

MEM_ROOT

我们先看看MEM_ROOT的结构，MEM_ROOT设计比较简单，主要包含这几部分，如下图：

free：一个单向链表，链表中每一个单元叫block，block中存放的是空闲的内存区，每个block包含3个元素：

  • left：block中剩余的内存大小
  • size：block对应内存的大小
  • next：指向下一个block的指针

如上图，free所在的行就是一个free链表，链表中每个箭头相连的部分就是block，block中有left和 size，每个block之间的箭头就是next指针

used：一个单向链表，链表中每一个单元叫block，block中存放已使用的内存区，同样，每个block包含上面3 个元素

min_malloc：控制一个 block 剩余空间还有多少的时候从free链表移除，加入到used链表中

block_size：block对应内存的大小

block_num：MEM_ROOT 管理的block数量

first_block_usage：free链表中第一个block不满足申请空间大小的次数

pre_alloc：当释放整个MEM_ROOT的时候可以通过参数控制，选择保留pre_alloc指向的block

下面我就以《导读》中的分组统计SQL为例，看一下MEM_ROOT是如何分配内存的？

分配

  1. 初始化MEM_ROOT，见上图：

    min_malloc = 32

    block_num = 4

    first_block_usage = 0

    pre_alloc = 0

    block_size = 1000

    err_handler = 0

    free = 0

    used = 0

  2. 申请内存，见上图：

    由于初始化MEM_ROOT时，free = 0，说明free链表不存在，故向Linux内核申请4个大小为1000/4=250的block，构造一个free链表，如上图，链表中包含4个block ，结合前面free链表结构的说明，每个block中size为250，left也为250

  3. 分配内存，见上图：

    (1) 遍历free链表，从free链表头部取出第一个block，如上图向下的箭头

    (2) 从取出的block中划分220大小的内存区，如上图向右的箭头上面-220，block中的left从250变成30

    (3) 将划分的220大小的内存区分配给SQL中的groupby字段viewed_user_age和统计字段count(*)，用于后面的统计分组数据收集到该内存区

    (4) 由于第(2)步中，分配后的block中的left变成30，30 < 32，即小于第(1)步中初始化的min_malloc，所以，结合上面min_malloc的含义的讲解，该block将插入used链表尾部，如上图底部，由于used链表在第(1)步初始化时为0，所以，该block插入used链表的尾部，即插入头部

释放

下面还是以《导读》中的分组统计为例，我们再来看一下MEM_ROOT是如何释放内存的？

如上图，MEM_ROOT释放内存的过程如下：

  1. 遍历used链表中，找到需要释放的block，如上图，block(30,250)为之前已分配给分组统计用的block
  2. 将block(30,250)中的left + 220，即30 + 220 = 250，释放该block已使用的220大小的内存区，得到释放后的block(250,250)
  3. 将block(250,250)插入free链表尾部，如上图曲线箭头部分

通过MEM_ROOT内存分配和释放的讲解，我们发现MEM_ROOT的内存管理方式是在每个Block上连续分配，内部碎片基本在每个Block的尾部，由min_malloc成员变量控制，但是min_malloc的值是在代码中写死的，有点不够灵活。所以，对一个block来说，当left小于min_malloc，从其申请的内存越大，那么block中的left值越小，那么，该block的内存利用率越高，碎片越少，反之，碎片越多。这个写死是MySQL的内存分配的一个缺陷。

磁盘临时表

当分组及统计字段对应的所有值大小超过tmp_table_size决定的值，那么，MySQL将使用磁盘来存储这些值。这个存放值的磁盘区域，MySQL叫它磁盘临时表。

我们都知道磁盘存取的性能一定比内存存取的性能差很多，因为会产生磁盘IO，所以，一旦分组及统计字段不得不写入磁盘，那性能相对是很差的，所以，我们尽量调大参数tmp_table_size，使得组及统计字段可以在内存临时表中处理。

执行过程

无论是使用内存临时表，还是磁盘临时表，临时表对组及统计字段的处理的方式都是一样的。《导读》中我提到想要优化《导读》中的那条SQL，就需要知道SQL执行的原理，所以，下面我就结合上面讲解的临时表的概念，详细讲讲这条SQL的执行过程，见下图：

  1. 创建临时表temporary，表里有两个字段viewed_user_age和count(*)，主键是viewed_user_age，如上图，倒数第二个框temporary表示临时表，框中包含两个字段viewed_user_age和count(*)，框内就是这两个字段对应的值，其中viewed_user_age就是这张临时表的主键

  2. 扫描表辅助索引树idx_user_viewed_user，依次取出叶子节点上的id值，即从索引树叶子节点中取到表的主键id。如上图中的idx_user_viewed_user框就是索引树，框右侧的箭头表示取到表的主键id

  3. 根据主键id到聚簇索引cluster_index的叶子节点中查找记录，即扫描cluster_index叶子节点：

    (1) 得到一条记录，然后取到记录中的viewed_user_age字段值。如上图，cluster_index框，框中最右边的一列就是viewed_user_age字段的值

    (2) 如果临时表中没有主键为viewed_user_age的行，就插入一条记录 (viewed_user_age, 1)。如上图的temporary框，其左侧箭头表示将cluster_index框中的viewed_user_age字段值写入temporary临时表

    (3) 如果临时表中有主键为viewed_user_age的行，就将viewed_user_age这一行的count(*)值加 1。如上图的temporary框

  4. 遍历完成后，再根据字段viewed_user_age在sort_buffer中做排序，得到结果集返回给客户端。如上图中的最右边的箭头，表示将temporary框中的viewed_user_age和count(*)的值写入sort_buffer，然后，在sort_buffer中按viewed_user_age字段进行排序

通过《导读》中的SQL的执行过程的讲解，我们发现该过程经历了4个部分：idx_user_viewed_user、cluster_index、temporary和sort_buffer，对比上面explain的结果，其中前2个就对应结果中的Using where，temporary对应的是Using temporary，sort_buffer对应的是Using filesort。

优化方案

此时，我们有什么办法优化这条SQL呢？

既然这条SQL执行需要经历4个部分，那么，我们可不可以去掉最后两部分呢，即去掉temporary和sort_buffer？

答案是可以的，我们只要给SQL中的表t_user_view添加如下索引：

ALTER TABLE <code>t_user_view</code> ADD INDEX <code>idx_user_age_sex</code> (<code>user_id</code>, <code>viewed_user_age</code>, <code>viewed_user_sex</code>);

你可以自己尝试一下哦！用explain康康有什么改变！

小结

本章围绕《导读》中的分组统计SQL，通过explain分析SQL的执行阶段，结合临时表的结构，进一步剖析了SQL的详细执行过程，最后，引出优化方案：新增索引，避免临时表对分组字段的统计，及sort_buffer对分组和统计字段排序。

当然，如果实在无法避免使用临时表，那么，尽量调大tmp_table_size，避免使用磁盘临时表统计分组字段。

思考题

为什么新增了索引idx_user_age_sex可以避免临时表对分组字段的统计，及sort_buffer对分组和统计字段排序？

提示：结合索引查找的原理。

来源：juejin.cn/post/6957696820621344775

作者：谦虚的小叮当

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