查询时间从 24 分钟到 2 秒钟:记一次神奇的 SQL 优化

去年十二月份,VWO 平台支持团队发布了一份缺陷报告。这份报告很有意思,其中有一个来自某家企业用户的分析查询,它的运行速度非常慢。因为我是这个数据平台的一员,所以立马开始着手诊断这个问题。

背 景

首先,我觉得有必要介绍一下 VWO( https://vwo.com/ )平台。人们可以在这个平台上运行各种与他们的网站有关的工作负载,比如 A/B 测试、跟踪访问用户、转换、漏斗分析、渲染热点图、重放访问用户步骤,等等。

这个平台真正强大的地方在于它所提供的报告。如果没有这个平台,即使企业用户收集了大量数据也是毫无用处的,因为他们无法从数据中获取洞见。

有了这个平台,用户可以针对海量数据执行各种复杂的查询,比如下面这个:

复制代码

Showallclicksbyvisitorsonwebpage "abc.com"
FROM<dated1>TO<dated2>
forpeople who were either
usingChromeasa browserOR
(were browsingfromEuropeANDwereusingiPhone devices)

请注意查询中的布尔运算符,查询接口为用户提供了这些东西,他们可以随意运行复杂的查询来获得想要的数据。

慢查询

这个用户执行的查询从表面上看应该是很快的:

复制代码

Show me all session recordings
foruserswho visited any webpage
containing the url that matches the pattern"/jobs"

这个网站的流量是非常巨大的,我们保存了数百万个唯一的 URL。这个用户想要查询符合他们业务需求的 URL。

初步诊断

现在让我们来看看在数据库方面都发生了什么。下面是相应的 SQL 语句:

复制代码

SELECT
count(*)
FROM
acc_{account_id}.urlsasrecordings_urls,
acc_{account_id}.recording_dataasrecording_data,
acc_{account_id}.sessionsassessions
WHERE
recording_data.usp_id = sessions.usp_id
ANDsessions.referrer_id = recordings_urls.id
AND( urls &&array(selectidfromacc_{account_id}.urlswhereurlILIKE'%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] )
ANDr_time > to_timestamp(1542585600)
ANDr_time < to_timestamp(1545177599)
ANDrecording_data.duration >=5
ANDrecording_data.num_of_pages >0;

这是它的执行时间:

复制代码

Planning time:1.480ms
Executiontime:1431924.650ms

这个语句查询的行数在 15 万行左右。查询计划显示了一些信息,但还不能看出瓶颈出在哪里。

我们再来进一步分析一下查询语句。这个语句连接了三张表:

  1. sessions:用于展示会话信息的表,例如 browser、user-agent、country,等等。

  2. recording_data:记录 url、页面、时间段,等等。

  3. urls:为了避免出现重复的 url,我们使用单独的表对 url 进行了规范化。

另外请注意,我们使用 account_id 对这三表进行了分区,所以不可能出现因为某些账号记录过多导致性能变慢的情况。

寻找线索

经过进一步排查,我们发现这个查询有一些不一样的地方。比如下面这行:

复制代码

urls && array(
selectidfromacc_{account_id}.urls
whereurlILIKE'%enterprise_customer.com/jobs%'
)::text[]

最开始我认为针对所有长 URL 执行“ILIKE”操作是导致速度变慢的元凶,但其实并不是!

复制代码

SELECT id FROM urls WHERE url ILIKE'%enterprise_customer.com/jobs%';
id
--------
...
(198661 rows)

Time: 5231.765 ms

模式匹配查询本身只花了 5 秒钟,所以要匹配数百万个 URL 显然并不是个问题。

第二个可疑的地方是 JOIN 语句,或许是大量的连接操作导致速度变慢?一般来说,如果查询速度变慢,我们首先会认为连接操作是罪魁祸首,但对于目前这个情况,我不认为是这样的。

复制代码

analytics_db=#SELECT
count(*)
FROM
acc_{account_id}.urlsasrecordings_urls,
acc_{account_id}.recording_data_0asrecording_data,
acc_{account_id}.sessions_0assessions
WHERE
recording_data.usp_id = sessions.usp_id
ANDsessions.referrer_id = recordings_urls.id
ANDr_time > to_timestamp(1542585600)
ANDr_time < to_timestamp(1545177599)
ANDrecording_data.duration >=5
ANDrecording_data.num_of_pages >0;
count
-------
8086
(1row)

Time:147.851ms

看,JOIN 操作实际上是很快的。

缩小可疑范围

我开始调整查询语句,尽一切可能提升查询性能。我和我的团队想出了两个方案。

针对子查询使用 EXISTS:我们想要进一步确认问题是不是出在 URL 子查询上。一种方法是使用 EXISTS,它会在找到第一条匹配记录时就返回,对性能提升很有帮助。

复制代码

SELECT
count(*)
FROM
acc_{account_id}.urlsasrecordings_urls,
acc_{account_id}.recording_dataasrecording_data,
acc_{account_id}.sessionsassessions
WHERE
recording_data.usp_id = sessions.usp_id
AND(1=1)
ANDsessions.referrer_id = recordings_urls.id
AND(exists(selectidfromacc_{account_id}.urlswhereurlILIKE'%enterprise_customer.com/jobs%'))
ANDr_time > to_timestamp(1547585600)
ANDr_time < to_timestamp(1549177599)
ANDrecording_data.duration >=5
ANDrecording_data.num_of_pages >0;
count
32519
(1row)
Time:1636.637ms

使用了 EXISTS 后,速度变快了很多。那么问题来了,为什么 JOIN 查询和子查询都很快,但放在一起就变得这么慢呢?

将子查询移到 CTE 中:如果子查询本身很快,我们可以预先计算结果,然后再传给主查询。

复制代码

WITHmatching_urlsAS(
selectid::textfromacc_{account_id}.urlswhereurlILIKE'%enterprise_customer.com/jobs%'
)

SELECT
count(*)FROMacc_{account_id}.urlsasrecordings_urls,
acc_{account_id}.recording_dataasrecording_data,
acc_{account_id}.sessionsassessions,
matching_urls
WHERE
recording_data.usp_id = sessions.usp_id
AND(1=1)
ANDsessions.referrer_id = recordings_urls.id
AND(urls &&array(SELECTidfrommatching_urls)::text[])
ANDr_time > to_timestamp(1542585600)
ANDr_time < to_timestamp(1545107599)
ANDrecording_data.duration >=5
ANDrecording_data.num_of_pages >0;

但这样仍然很慢。

寻找元凶

还有个地方之前一直被我忽略了,但因为没有其他办法了,所以我决定看看这个地方,那就是 && 运算符。既然 EXISTS 对性能提升起到了很大作用,那么剩下的就只有 && 可能会导致查询变慢了。

&& 被用来找出两个数组的公共元素。

初始查询中的 && 是这样的:

复制代码

AND( urls &&array(selectidfromacc_{account_id}.urlswhereurlILIKE'%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] )

我们对 URL 进行了模式匹配,然后与所有 URL 进行交集操作。这里的“urls“并不是指包含了所有 URL 的表,而是 recording_data 的”urls“列。

因为现在对 && 有所怀疑,我使用 EXPLAIN ANALYZE 对查询语句进行了分析。

复制代码

Filter: ((urls && ($0)::text[])AND(r_time >'2018-12-17 12:17:23+00'::timestampwith time zone)AND(r_time <'2018-12-18 23:59:59+00'::timestampwith time zone)AND(duration >='5'::doubleprecision)AND(num_of_pages >0))
RowsRemovedbyFilter:52710

因为有好多行 &&,说明它被执行了好几次。

我通过单独执行这些过滤条件确认了是这个问题。

复制代码

SELECT1
FROM
acc_{account_id}.urlsasrecordings_urls,
acc_{account_id}.recording_data_30asrecording_data_30,
acc_{account_id}.sessions_30assessions_30
WHERE
urls &&array(selectidfromacc_{account_id}.urlswhereurlILIKE'%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]

这个查询的 JOIN 很快,子查询也很快,所以问题出在 && 上面。

解决方案

&& 之所以很慢,是因为两个集合都很大。如果我把 urls 替换成{“ http://google.com/ ”,“ http://wingify.com/ ”},这个操作就很快。

我开始在谷歌上搜索如何在 Postgre 中不使用 && 进行交集操作,但并没有找到答案。

最后,我们决定这样做:获取所有匹配的 urls 行,像下面这样:

复制代码

SELECTurls.url
FROM
acc_{account_id}.urlsasurls,
(SELECTunnest(recording_data.urls)ASid)ASunrolled_urls
WHERE
urls.id = unrolled_urls.idAND
urls.urlILIKE'%jobs%'

这里没有使用 JOIN 语句,而是使用了一个子查询,并展开 recording_data.urls 数组,这样就可以直接在 where 语句中应用查询条件。

这里的 && 用来判断一个给定的 recording 是否包含匹配的 URL。它会遍历数组(或者说表中的行),在条件满足时立即停止,这个看起来是不是跟 EXISTS 很像?

因为我们可以在子查询之外引用 recording_data.urls,在必要时可以使用 EXISTS 来包装子查询。

把所有的东西放在一起,我们就得到了最终这个优化的查询:

复制代码

SELECT
count(*)
FROM
acc_{account_id}.urlsasrecordings_urls,
acc_{account_id}.recording_dataasrecording_data,
acc_{account_id}.sessionsassessions
WHERE
recording_data.usp_id = sessions.usp_id
AND(1=1)
ANDsessions.referrer_id = recordings_urls.id
ANDr_time > to_timestamp(1542585600)
ANDr_time < to_timestamp(1545177599)
ANDrecording_data.duration >=5
ANDrecording_data.num_of_pages >0
ANDEXISTS(
SELECTurls.url
FROM
acc_{account_id}.urlsasurls,
(SELECTunnest(urls)ASrec_url_idFROMacc_{account_id}.recording_data)
ASunrolled_urls
WHERE
urls.id = unrolled_urls.rec_url_idAND
urls.urlILIKE'%enterprise_customer.com/jobs%'
);

这个查询的执行时间为 1898.717 毫秒,是不是值得庆祝一下?

等等,我们还要验证一下结果是不是对的。我对 EXISTS 有所怀疑,因为它有可能会改变查询逻辑,导致过早地退出。我们要确保不会在查询中引入新的 bug。

我们对慢查询和快查询结果进行了 count(*) 比较,不同数据集的查询结果都是一致的。对于一些较小的数据集,我们还手动比对了具体数据,也没有问题。

学到的教训

在这次性能排查过程中,我们学到了这些东西:

  1. 查询计划并不会告诉我们所有东西,但还是很有用的;

  2. 越是明显的疑点越不太可能是元凶;

  3. 一个慢查询可能包含多个单独的瓶颈点;

  4. 并非所有优化都是可简化的;

  5. 在可能的地方使用 EXISTS 来获得大幅性能提升。

结论

我们将一个查询的运行时间从 24 分钟降到了 2 秒钟,一个不可思议的性能提升!我们花了 1 个半到 2 个小时的时间来优化和测试这个查询。SQL 其实是一门非常神奇的语言,只要你放开心态去拥抱它。

英文原文:

https://parallelthoughts.xyz/2019/05/a-tale-of-query-optimization/

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