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标题: offset新探索：双管齐下，加速大数据量查询 [打印本页]

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作者: 玛卡巴卡的卡巴卡玛    时间: 2022-10-27 10:45
标题: offset新探索：双管齐下，加速大数据量查询

摘要：随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。

本文分享自华为云社区《offset新探索：双管齐下，加速大数据量查询》，作者： GaussDB 数据库 。
众所周知，在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过x条数据读取Y条数据的操作。例如：SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000; 表示从第1000001条数据开始查，读取1000条数据。随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。
那么如何来提升offset在大数据量查询时的性能、缩短执行时间呢？我们的答案是：

• offset Pushdown( offset下推，下文简称OP)
  
• Redundant Condition Removal (冗余条件删除，下文简称 RCR)
  

这是华为云GaussDB for MySQL推出的两个新特性，通过OP和RCR的结合，将大数据量查询的性能提升一到两个数量级。
下面我们分别介绍这两个特性的基本原理、如何启用、执行验证、以及通过严密测试来验证其带来的性能提升。
Offset Pushdown -- OP

OP赋予MySQL存储引擎InnoDB处理offset 的能力。当OP启用时，在SQL层评估offset 是否可以下推并将下推信息传递给存储引擎。SQL层不再对存储引擎返回的行进行offset 处理，取而代之的是存储引擎层直接跳过offset 范围内的行，仅返回后续行，即查询所需要的行。
通过启用OP，offset 范围内的行不会再传输到SQL层，从而节省了存储引擎和SQL层之间多次来回交互时间；其次，对非覆盖索引扫描（non-covering index，即查询访问二级索引之后还必须访问基表），直接跳过offset范围内的行可以节省对这些行回表访问的开销。这种对offset 的提前处理可以节省数据处理时间，特别是当offset 非常大时。OP的适用性取决于WHERE子句是否可以由存储引擎整体处理。
下方图1和图2分别说明了在没有OP和启用OP时LIMIT offset的处理逻辑。
图1无OP的极限偏移逻辑
图2启用OP的LIMIT offset 逻辑
Redundant Condition Removal – RCR

RCR的思路也比较简单：当进行索引范围扫描时，SQL 层对存储引擎返回的行执行冗余检查，因为它不知道存储引擎已经执行了这些检查，而RCR 就是让 SQL 层了解这点。为了使 OP 成为可能，除了要求WHERE条件能够被存储引擎独立且完整的评估，SQL 层还必须了解这点从而避免冗余检查。
OP功能的实现方式与索引条件下推 (Index Condition Pushdown，ICP) 类似。对于某些查询，ICP通过将整个 WHERE 子句下推到存储引擎来启用 OP。而RCR在 ICP 执行之前会评估条件是否冗余，并且移除冗余条件，确保了ICP不会处理冗余的条件检查。RCR很好地补充了OP特性的适用范围，允许更多查询使用 OP。
请注意：OP的启用需要满足三个主要条件：
1.SQL语句包含offset
2.WHERE子句完全由InnoDB处理
3.SQL语句只涉及一张表
另外：

• 查询中使用的表必须是InnoDB表
  
• 不使用HAVING, aggregations, GROUP BY, SELECT DISTINCT, ROLLUP, Window functions以及文件排序
  
• 不支持涉及多个分区的分区表查询
  

RCR适用于索引范围扫描，如果WHERE子句中出现了一个或者多个条件，而这些条件涉及到的字段在对应使用的索引上是被连续定义的，这些条件的冗余检查就都会被移除。
如何启用OP？

方法一：使用特定的optimizer switch:offset _PUSHDOWN

1. set optimizer_switch='OFFSET_PUSHDOWN=[on]/[off]';

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默认为on。
方法二：使用特定的优化器hint：[NO]_OFFSET_PUSHDOWN[TC1] ()

1. SELECT /*+ [NO]_OFFSET_PUSHDOWN() */ FROM TABLE LIMIT n OFFSET p;

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请注意，hint优先级高于optimizer switch的设置。
我们基于下方创建的t1表，来举例说明如何使用OP：

1. CREATE TABLE t1 (a int, b int, INDEX (b));

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示例一：表扫描

1. explain format=tree select * fromt1 limit 100 offset 1;+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| EXPLAIN|+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| -> Limit/Offset: 100/1row(s), with offset pushdown (cost=0.65 rows=4) -> Tablescan on t1  (cost=0.65 rows=4)|+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)

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1. <strong>示例二：二级索引上的索引范围扫描</strong>

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1. explain format=tree select a,b from t1 where b>2limit 100 offset 1;+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| EXPLAIN|+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| -> Limit/Offset: 100/1row(s), with offset pushdown (cost=1.61 rows=3) -> Indexrange scan on t1 using b  (cost=1.61rows=3)|+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)

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1. 如何启用RCR?

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通过系统变量rds_empty_redundant_check_in_range_scan设置，如下：

1. set rds_empty_redundant_check_in_range_scan=[true]/[false];

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默认为true。
我们通过一个示例来说明：
创建t0表：

1. CREATE TABLE t0 (a int, b int,INDEX (a,b));

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不启用RCR：

1. explainformat=tree select * from t0 where a<100 and a>20 LIMIT 1 OFFSET 100;+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+|EXPLAIN |+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+|-> Limit/Offset: 1/100 row(s)(cost=0.46 rows=1) -> Filter: ((t0.a < 100) and (t0.a > 20))  (cost=0.46 rows=1) -> Index range scan on t0 usinga  (cost=0.46 rows=1)|+---------------------------

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1. 可以看出：列a上的范围条件会被InnoDB默认检查，但SQL层将再次检查InnoDB返回的行是否匹配列a的范围条件。在这种情况下，无法使用OP，因为SQL层不知道存储引擎实际上处理了整个WHERE子句。

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启用RCR：设定rds_empty_redundant_check_in_range_scan = true;

1. explainformat=tree select * from t0 where a<100 and a>20 LIMIT 1 OFFSET 100;+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+|EXPLAIN|+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+|-> Limit/Offset: 1/100 row(s), with offsetpushdown (cost=0.46 rows=1) -> Index range scan on t0 using a  (cost=0.46 rows=1)|+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+1row in set (0.00 sec)

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1. 可以看出：启用RCR，删除SQL层对列A的范围条件的冗余检查后，启用OP。

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简化ICP

创建表t1：

1. create table t1(a int, b int, INDEX(b));

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不启用RCR：

1. explainformat=tree select a,b from t1 where b>2 limit 100 offset 1;+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+|EXPLAIN |+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+|-> Limit/Offset: 100/1 row(s), with offsetpushdown (cost=1.61 rows=3) -> Index range scan on t1 using b, with index condition: (t1.b >2)  (cost=1.61 rows=3)|+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+1row in set (0.00 sec)

复制代码

1. 可以看出：使用了ICP后，OP也被启用了

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启用RCR：

1. explainformat=tree select a,b from t1 where b>2 limit 100 offset 1;+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+|EXPLAIN |+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+|-> Limit/Offset: 100/1 row(s), with offsetpushdown (cost=1.61 rows=3) -> Index range scan on t1 using b  (cost=1.61 rows=3)|+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+1row in set (0.00 sec)

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1. 以上示例说明：ICP不是必要的。通过评估是否应使用ICP之前移除冗余条件，就可以避免使用ICP。

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性能验证

下面我们通过实际测试来验证OP所带来的性能提升。在测试中，我们重点关注：

• 覆盖/非覆盖索引
  

考虑一个非覆盖索引，不使用OP，InnoDB必须从基表读取行，然后才能将它们返回到SQL层。使用OP后，就可以跳过行，而不必从基表读取。因此，OP在非覆盖索引上可以提供更好的性能。

• 热/冷缓冲池
  

我们希望通过热缓冲池全面提高性能，但我们也希望OP在热缓冲池上相对更高效，原因如下：
基于一个冷缓冲池并且查询使用覆盖索引扫描的场景，设定为不使用OP的计算时间（woop）和使用OP的计算时间(op)的比值：
比值d预计将大于1，因为使用OP将获得性能提升。基于一个热缓冲池并且查询使用覆盖索引扫描的场景，设定是不使用OP的计算时间(woop)和使用OP的计算时间(op)的比值：
其中k表示从磁盘读取索引所需的时间，可以合理地假设，在使用OP和不使用OP的情况下，k都是相同的。因为不论是否使用OP，都必须从左到右遍历索引，无法在使用OP的情况下，利用B-tree结构索引的优势直接跳转到offset 范围的结束点。那么，这两个比值的差值可以表述为：
因此，我们预计OP在热缓冲池将更有效。

• 缓冲池大小
  

对于覆盖索引查询，可以假定索引数据都在缓冲池中，因此，缓冲池的大小对性能不会产生太大影响。然而，对于非覆盖索引的查询，情况会大不相同。在不使用OP时，缓冲池能缓存表数据的比例确实会对查询的性能产生有利的影响。
基于以上三个关注点以及预判，我们在一个包含200万行数据的测试表中，分别测试覆盖/非覆盖索引、冷/热缓冲池、不同缓冲池大小下条件下，通过OP带来的性能表现。
覆盖索引查询：

1. CREATE TABLE data (id int, value int, INDEX  (id,value));SELECT * FROM data   LIMIT 1 OFFSET p;

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非覆盖索引查询：

1. CREATE TABLE data_non_covering(id INT, value INT, INDEX  (value));INSERT INTO data_non_covering SELECT * FROM data;SELECT * FROM data_non_covering WHERE value>2 LIMIT 1 OFFSET p;

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1. 为了过滤干扰，计算时间是取9次运行结果的中位数。

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通过以上测试结果可以看出，在缓冲池大小为128MB的场景下，冷热缓冲池对OP带来的性能提升有不同影响：
热缓冲池

• 使用覆盖索引，OP可以将查询性能提升3 – 12倍；
  
• 使用非覆盖索引，OP可以将查询性能提升 48 – 128倍
  

冷缓冲池

• 使用覆盖索引，OP可以将性能提升 40% - 8倍；
  
• 使用非覆盖索引，OP可以将性能提升2 - 148 倍
  

综上，在所有测试中，使用OP能提升查询性能。不论是冷缓冲池还是热缓冲池，启用OP后，非覆盖索引扫描可以比覆盖索引扫描获得10倍以上的性能提升。此外，正如我们所预计，在热缓冲池上启用OP获得了更大的性能提升。
对于大的OFFSET，使用OP可将性能提高一两个数量级，而RCR可扩大OP的适用范围。正如上述测试所证明，使用OP所带来的性能提升主要受下面两个因素的影响：

• OP可以在存储引擎层跳过offset 行，而不必将它们返回到SQL层，这将导致计算时间的显著降低。
  
• OP可以跳过offset 行，而不必从基表读取它们，从而获得性能提升。
  

OP和RCR的联合使用，进一步扩大了OP的使用范围，可以为更多的Limit/offset查询带来性能提升，尤其是对大的offset操作。
在后续的研究中，我们将会评估OP与NDP（Near Data Processing, 近数据处理）的兼容性极其潜在的性能改进。
本文作者

吕漫漪

华为斯德哥尔摩研究所数据库Lab首席科学家，云数据库欧洲研发团队负责人。2020年加入华为，致力于打造世界级的企业级云数据库。吕漫漪在数据库领域有20多年从业经验，曾参与开发电信行业分布式高可用数据库，曾任MySQL原厂研发团队产品总监，长期深耕数据库技术。
Maxime Conjard

华为云数据库工程师，就职于华为云数据库欧洲研发团队。Max毕业于挪威科技大学（NTNU），获得统计学硕士和博士学位；在此之前，他在法国马赛中央学院获得工程硕士学位。
 
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