高并发低基数多字段任意组合查询的优化_PHP教程
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内容图文
高并发低基数多字段任意组合查询的优化
1.问题
首先解释一下这个标题里出现的"低基数多字段任意组合查询"指什么东西。这里是指满足下面几个条件的查询：1. 检索条件中涉及多个字段条件的组合
2. 这些字段的组合是不确定的
3. 每个单独字段的选择性都不好
这种类型的查询的使用场景很多，比如电商的商品展示页面。用户会输入各种不同查询条件组合：品类，供应商，品牌，促销，价格等等...,最后往往还要对结果进行排序和分页。
这类问题令人头疼的地方在于：
1. 记录数量众多，如果进行全表扫描性能低下无法满足高并发访问的要求。
2. 查询条件涉及的任何单个字段的选择性都很低，不能通过单字段索引解决查询效率问题。
3. 如果建立普通的Btree多字段索引，由于用户的输入条件组合太多，可能要建成百上千个索引，这不现实也很难维护。
2.方案
对这类问题我想到的解决方案有2种2.1bitmap索引
bitmap的特点是存储key以及所有取值等于这个key的行集的bitmap，对于涉及多个key的组合查询，只需把这些key对应的bitmap做与或运算即可。由于bitmap的size很小，bit与或运算的效率也很高，所以bitmap非常适合做这类查询。bitmap索引也有缺点，更新一条记录就会锁住整个表，不适合并发写比较多的场景。另外一个问题是，常见的关系数据库中支持bitmap索引的似乎只有Oracle一家，而我们很多时候我们想用开源数据库。
2.2 倒排索引
倒排索引和bitmap有相似之处，存储的是key和取值等于这个key的行集，行集可能是list也可能是tree或其它存储形式。对于多个key的组合查询，把这些key的结果做集合运算即可。倒排索引一般用于全文检索，但很多系统也用它支持结构化数据的搜索，比如Elasticsearch。Elasticsearch支持JSON文档的快速搜索，支持复合查询，排序，聚合，分布式部署等很多不错的特性。但是考虑下面几个因素，我们更希望在关系数据库里找方案。
-不需要使用搜索引擎为模糊匹配提供的高级特性，实际上我们需要是精确匹配或者简单的模糊匹配。
-数据量还没有大到需要建一个分布式搜索集群。
-原始数据本来就在关系数据库里，不想烦心数据同步的问题。
-已经基于关系数据库的接口开发了应用，不想推倒重来。
-已经掌握了关系数据库的运维管理，对于全新的系统不知道还要踩多少坑。
-考虑到Java和C效能差异，关系数据库内建方案的性能未必输与专业的搜索引擎。
3.PostgreSQL的解法
如果把解决方案的范围限定在开源关系数据库，答案可能只有一个，就是PostgreSQL的gin索引。PostgreSQL的gin索引就是倒排索引，它不仅被用于全文检索还可以用在常规的数据类型上，比如int,varchar。
对于多维查询我们可以这样建索引：
1. 对所有等值条件涉及的低基数字段，建立唯一一个多字段gin索引
2. 对选择性比较好的等值查询或范围查询涉及的字段，另外建btree索引
可能有同学会有疑问，同样是多字段索引，为什么gin的多字段索引只要建一个就可以了，而btree的多字段索引却要考虑各种查询组合建若干个。这是由于gin多字段索引中的每个字段是等价的，不存在前导字段的说法，所以只要建一个唯一的gin多字段索引就可以覆盖所有的查询组合；而btree多字段索引则不同，如果查询条件中不包含suoyi前导字段，是无法利用索引的。
多字段gin索引的内部存储的每个键是(column number,key datum)这样的形式，所以可以区分不同的字段而不致混淆。存储的值是匹配key的所有记录的ctid集合。这个集合在记录数比较多的情况下采用btree的形式存储,并且经过了压缩，所以gin索引占用的存储空间很小，大约只有等价的btree索引的二十分之一，这也从另一方面提升了性能。
对于多维查询涉及的多个字段，包含在多字段gin索引中的字段，由gin索引做ctid的集合归并(取并集或交集)，然后得到的ctid集合和其它索引得到的ctid集合再做BitmapAnd或BitmapOr归并。gin索引内部的ctid集合归并效率远高于索引间的ctid集合归并，而且gin索引对低基数字段的优化更好，所以充分利用gin索引的特性比为每个字段单独建一个btree索引再通过BitmapAnd或BitmapOr归并结果集效率高的多。
4.一个真实的案例
4.1 原始查询
下面这个SQL是某系统中一个真实SQL的简化版。- SELECT CASE WHEN gpppur.GB_BEGINDATE <= '2016-02-29 14:36:00' AND gpppur.GB_ENDDATE > '2016-02-29 14:36:00' THEN 1
- WHEN gpppur.PREVIEW_BEGINDT <= '2016-02-29 14:36:00' AND gpppur.PREVIEW_ENDDT > '2016-02-29 14:36:00' THEN 2
- ELSE 3 END AS flag,
- gpppur.*
- FROM T_MPS_INFO gpppur
- WHERE gpppur.ATTRACT_TP = 0
- AND gpppur.COLUMN_ID = 1
- AND gpppur.FIELD2 = 1
- AND gpppur.STATUS = 1
- ORDER BY flag ASC,gpppur.PC_SORT_NUM ASC,gpppur.GB_BEGINDATE DESC
- LIMIT 0,45
查询条件涉及的4个字段的值分布情况如下：
- postgres=# select ATTRACT_TP,count(*) from T_MPS_INFO group by ATTRACT_TP;
- attract_tp | count
- ------------+--------
- | 16196
- 6 | 251
- 2 | 50
- 1 | 3692
- 3 | 143
- 10 | 314
- 4 | 214
- 5 | 194333
- 9 | 326485
- 7 | 1029
- 0 | 6458
- (11 rows)
- postgres=# select COLUMN_ID,count(*) from T_MPS_INFO group by COLUMN_ID;
- column_id | count
- ------------+--------
- | 2557
- 285 | 20
- 120 | 194
- 351 | 2
- 337 | 79
- 227 | 26
- 311 | 9
- 347 | 2
- 228 | 21
- 318 | 1
- 314 | 9
- 54 | 10
- 133 | 27
- 2147483647 | 1
- 336 | 1056
- 364 | 1
- 131 | 10
- 243 | 5
- 115 | 393
- 61 | 73
- 226 | 40
- 196 | 16
- 350 | 5
- 373 | 72
- 377 | 2
- 260 | 4
- 184 | 181
- 363 | 1
- 341 | 392
- 64 | 1
- 344 | 199271
- 235 | 17
- 294 | 755
- 352 | 3
- 368 | 1
- 225 | 1
- 199 | 8
- 374 | 2
- 248 | 8
- 84 | 1
- 362 | 1
- 361 | 331979
- 319 | 7
- 244 | 65
- 125 | 2
- 130 | 1
- 272 | 65
- 66 | 2
- 240 | 2
- 775 | 1
- 253 | 49
- 60 | 45
- 121 | 5
- 257 | 3
- 365 | 1
- 0 | 1
- 217 | 5
- 270 | 1
- 122 | 39
- 56 | 49
- 355 | 5
- 161 | 1
- 329 | 1
- 222 | 9
- 261 | 275
- 2 | 3816
- 57 | 19
- 307 | 4
- 310 | 8
- 97 | 37
- 202 | 20
- 203 | 3
- 85 | 1
- 375 | 641
- 58 | 98
- 1 | 6479
- 59 | 114
- 185 | 7
- 338 | 10
- 379 | 17
- (80 rows)
- postgres=# select FIELD2,count(*) from T_MPS_INFO group by FIELD2;
- field2 | count
- --------+--------
- | 2297
- 6 | 469
- 2 | 320
- 1 | 11452
- 3 | 286
- 10 | 394
- 4 | 291
- 5 | 200497
- 9 | 331979
- 0 | 2
- 7 | 1178
- (11 rows)
- postgres=# select STATUS,count(*) from T_MPS_INFO group by STATUS;
- status | count
- --------+--------
- | 2297
- 0 | 15002
- 3 | 5
- 4 | 1
- 1 | 531829
- 2 | 31
- (6 rows)
由于这几个字段的值分布极其不均的，我们构造下面这个lua脚本产生不同的select语句来模拟负载。
qx.lua:
- pathtest = string.match(test, "(.*/)") or ""
- dofile(pathtest .. "common.lua")
- function thread_init(thread_id)
- set_vars()
- end
- function event(thread_id)
- local ATTRACT_TP,COLUMN_ID,FIELD2,STATUS
- ATTRACT_TP = sb_rand_uniform(0, 10)
- COLUMN_ID = sb_rand_uniform(1, 100)
- FIELD2 = sb_rand_uniform(0, 10)
- STATUS = sb_rand_uniform(0, 4)
- rs = db_query("SELECT CASE WHEN gpppur.GB_BEGINDATE <= '2016-02-29 14:36:00' AND gpppur.GB_ENDDATE > '2016-02-29 14:36:00' THEN 1
- WHEN gpppur.PREVIEW_BEGINDT <= '2016-02-29 14:36:00' AND gpppur.PREVIEW_ENDDT > '2016-02-29 14:36:00' THEN 2
- ELSE 3 END AS flag,
- gpppur.*
- FROM T_MPS_INFO gpppur
- WHERE gpppur.ATTRACT_TP = "..ATTRACT_TP.."
- AND gpppur.COLUMN_ID = "..COLUMN_ID.."
- AND gpppur.FIELD2 = "..FIELD2.."
- AND gpppur.STATUS = "..STATUS.."
- ORDER BY flag ASC,gpppur.PC_SORT_NUM ASC,gpppur.GB_BEGINDATE DESC
- LIMIT 45")
- end
然后用sysbench进行压测，结果在32并发时测得的qps是64。
- [root@rh6375Gt20150507 ~]# sysbench --db-driver=mysql --test=/opt/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/qx.lua --mysql-db=test --mysql-user=mysql --mysql-password=mysql --mysql-host=srdsdevapp69 --num-threads=32 --max-time=5 run
- sysbench 0.5: multi-threaded system evaluation benchmark
- Running the test with following options:
- Number of threads: 32
- Random number generator seed is 0 and will be ignored
- Threads started!
- OLTP test statistics:
- queries performed:
- read: 825
- write: 0
- other: 0
- total: 825
- transactions: 0 (0.00 per sec.)
- read/write requests: 825 (64.20 per sec.)
- other operations: 0 (0.00 per sec.)
- ignored errors: 0 (0.00 per sec.)
- reconnects: 0 (0.00 per sec.)
- General statistics:
- total time: 12.8496s
- total number of events: 825
- total time taken by event execution: 399.6003s
- response time:
- min: 1.01ms
- avg: 484.36ms
- max: 12602.74ms
- approx. 95 percentile: 222.79ms
- Threads fairness:
- events (avg/stddev): 25.7812/24.12
- execution time (avg/stddev): 12.4875/0.23
4.2 优化后的查询
对于上面那个特定的SQL虽然我们可以通过建一个包含所有等值查询条件中4个字段(ATTRACT_TP,COLUMN_ID,FIELD2,STATUS)的组合索引进行优化，但是需要说明的是，这条SQL只是各种查询组合产生的1000多种不同SQL中的一个，每个SQL涉及的查询字段的组合是不一样的，我们不可能为每种组合都单独建一个多字段索引。所以我们想到了PostgreSQL的gin索引。为了使用PostgreSQL的gin索引，先把MySQL的表定义，索引和数据原封不动的迁移到PostgreSQL。
在添加gin索引前，先做了一个测试。另人惊讶的是，还没有开始进行优化，PostgreSQL测出的性能已经是MySQL的5倍(335/64=5)了。
- [root@rh6375Gt20150507 ~]# sysbench --db-driver=pgsql --test=/opt/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/qx.lua --pgsql-db=postgres --pgsql-user=postgres --pgsql-password=postgres --pgsql-host=srdsdevapp69 --num-threads=32 --max-time=5 run
- sysbench 0.5: multi-threaded system evaluation benchmark
- Running the test with following options:
- Number of threads: 32
- Random number generator seed is 0 and will be ignored
- Threads
- OLTP test statistics:
- queries performed:
- read: 1948
- write: 0
- other: 0
- total: 1948
- transactions: 0 (0.00 per sec.)
- read/write requests: 1948 (335.52 per sec.)
- other operations: 0 (0.00 per sec.)
- ignored errors: 0 (0.00 per sec.)
- reconnects: 0 (0.00 per sec.)
- General statistics:
- total time: 5.8059s
- total number of events: 1948
- total time taken by event execution: 172.0538s
- response time:
- min: 0.90ms
- avg: 88.32ms
- max: 2885.69ms
- approx. 95 percentile: 80.01ms
- Threads fairness:
- events (avg/stddev): 60.8750/27.85
- execution time (avg/stddev): 5.3767/0.29
下一步，添加gin索引。
- postgres=# create extension btree_gin;
- CREATE EXTENSION
- postgres=# create index idx3 on t_mps_info using gin(attract_tp, column_id, field2, status);
- CREATE INDEX
再进行压测，测出的qps是5412，是MySQL的85倍(5412/64=85)。
- [root@rh6375Gt20150507 ~]# sysbench --db-driver=pgsql --test=/opt/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/qx.lua --pgsql-db=postgres --pgsql-user=postgres --pgsql-password=postgres --pgsql-host=srdsdevapp69 --num-threads=32 --max-time=5 run
- sysbench 0.5: multi-threaded system evaluation benchmark
- Running the test with following options:
- Number of threads: 32
- Random number generator seed is 0 and will be ignored
- Threads
- OLTP test statistics:
- queries performed:
- read: 10000
- write: 0
- other: 0
- total: 10000
- transactions: 0 (0.00 per sec.)
- read/write requests: 10000 (5412.80 per sec.)
- other operations: 0 (0.00 per sec.)
- ignored errors: 0 (0.00 per sec.)
- reconnects: 0 (0.00 per sec.)
- General statistics:
- total time: 1.8475s
- total number of events: 10000
- total time taken by event execution: 58.2706s
- response time:
- min: 0.95ms
- avg: 5.83ms
- max: 68.36ms
- approx. 95 percentile: 9.42ms
- Threads fairness:
- events (avg/stddev): 312.5000/47.80
- execution time (avg/stddev): 1.8210/0.02
4.3 补充
作为对比，我们又在MySQL上添加了包含attract_tp, column_id, field2和status这4个字段的多字段索引，测出的qps是4000多，仍然不如PostgreSQL。可见业界广为流传的MySQL的简单查询性能优于PostgreSQL的说法不可信！(对于复杂查询PostgreSQL的性能大大优于MySQL应该是大家的共识。我例子中的SQL不能算是复杂查询吧？)5. 总结
gin索引(还包括类似的gist,spgist索引)是PostgreSQL的一大特色，基于它可以挖掘出很多好玩的用法。对于本文提到的场景，有兴趣的同学可以把它和Oracle的bitmap索引以及基于搜索引擎(Elasticsearch，Solr等)的方案做个对比。另外，本人所知有限，如果有其它更好的方案，希望能让我知道。http://www.bkjia.com/PHPjc/1108026.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/PHPjc/1108026.htmlTechArticle高并发低基数多字段任意组合查询的优化 1.问题 首先解释一下这个标题里出现的"低基数多字段任意组合查询"指什么东西。这里是指满足下...
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的高并发低基数多字段任意组合查询的优化_PHP教程全部内容，希望文章能够帮你解决高并发低基数多字段任意组合查询的优化_PHP教程所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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