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TiDB与MySQL的SQL差异及执行计划简析( 二 )

SQL


select name,age from A where zip=0 （修改zip为int类型）
TiDB字段尽量使用常见mysql类型
注意：analyze tableName对TiDB集群的影响较大 ， 执行前千万与DBA做好沟通评估 ， 临时情况可通过显示指定索引（USE INDEX）绕开流量高峰期
五、 TiDB执行计划分析简介1. 在开始实际案例分析前 ， 我们先看下执行计划中每列的含义：引自：
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/sql-statement-explain和https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/sql-statement-explain-analyze
属性名
含义
id
算子的 ID ， 是算子在整个执行计划中唯一的标识 。在 TiDB 2.1 中 ， ID 会格式化地显示算子的树状结构 。数据从孩子结点流向父亲结点 ， 每个算子的父亲结点有且仅有一个 。
estRows
算子预计将会输出的数据条数 ， 基于统计信息以及算子的执行逻辑估算而来 。
actRows
算子实际输出的数据条数
task
算子属于的 task 种类 。目前的执行计划分成为两种 task ， 一种叫 root task ， 在 tidb-server 上执行 ， 一种叫 cop task ， 在 TiKV 或者 TiFlash 上并行执行 。当前的执行计划在 task 级别的拓扑关系是一个 root task 后面可以跟许多 cop task ， root task 使用 cop task 的输出结果作为输入 。cop task 中执行的也即是 TiDB 下推到 TiKV 或者 TiFlash 上的任务 ， 每个 cop task 分散在 TiKV 或者 TiFlash 集群中 ， 由多个进程共同执行 。
access object
算子所访问的数据项信息 。包括表 table ， 表分区 partition 以及使用的索引 index（如果有） 。只有直接访问数据的算子才拥有这些信息 。
execution info
算子的实际执行信息 。time 表示从进入算子到离开算子的全部 wall time ， 包括所有子算子操作的全部执行时间 。如果该算子被父算子多次调用 (loops) ， 这个时间就是累积的时间 。loops 是当前算子被父算子调用的次数 。
operator info
算子的其它信息 。各个算子的 operator info 各有不同 ， 可参考下面的示例解读 。
memory
算子占用内存空间的大小
disk
算子占用磁盘空间的大小
2. 执行计划优化的几个关键点：1) 重点观察算子类型 ， 尽量控制优化器选择性能较优的算子 ， 读取磁盘记录的几个算子性能：TableFullScan>TableRangeScan>TableRowIDScan ， IndexFullScan>IndexRangeScan
2) 尽量减小root层执行动作 ， 下放至tikv或tiflash执行 ， 执行计划中task属性包括root task和cop task ， 其中root标识动作由tidb聚合层执行（此操作除了需要等待各分片结果外 ， 一般部署结构中tidb资源也较tikv或tiflash少） ， cop标识动作下放至tikv或tiflash各分片单独执行
3) 保证表分析数据完整性 ， 避免大批量数据短时间内新增/删除 ， estRows为执行引擎根据情况返回的预估记录条数 ， 特别注意：若operator info出现stats:pseudo ， 则标识表基本信息不完善（无法提供准确执行计划评估） ， 后续可通过analyze表重新收集分析数据 ， 或显示use index对sql显示优化
4) 根据实际业务（如：列模式数据统计） ， 增加tiflash模块 ， 通过空间换时间 ， 提升结构化查询和实时分析能力
3. 实际场景分析下面我们通过2个实际SQL说说TiDB的执行计划：
l SQL1

TiDB与MySQL的SQL差异及执行计划简析

文章插图
*1：IndexLookUp算子：根据索引获取结果记录
*2 & *3：Build算子总是优先于Probe算子执行 ， *2 算子根据条件从索引中获取数据 ， *3算子在结果中匹配结果
*4：TableRowIdScan：通过 *3 算子结果中的表主键id从TiKV获取行记录
*5：cop【tikv】标识将计算逻辑从tidb下放到tikv执行 ， 同理还会有cop【tiflash】
*6：tikv通过范围索引扫描出对应记录
*7：根据id获取行记录后直接返回上层 ， 无需排序
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l SQL2
优化前 ， 两表直接join：
explain analyze SELECT m.id AS id, m.order_id AS orderId, s.status AS status,m.sendpay_map as sendPayMap FROM tableA m LEFT JOIN tableB s on m.order_id = s.order_id WHERE m.id >= 100 AND m.id <= 100000000 and m.warehouse_id in (111,222) and s.status in (100, 200, 300, 400) and m.is_valid = 1 order by m.id desc limit 20,20;


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