遅いクエリを分析する

クエリが遅いという問題を解決するには、次の 2 つの手順を実行する必要があります。

  1. 多数のクエリの中で、どのタイプのクエリが遅いかを特定します。
  2. このタイプのクエリが遅い理由を分析します。

スロークエリログステートメント要約表機能を使用すると、手順 1 を簡単に実行できます。2 つの機能を統合し、遅いクエリをブラウザーに直接表示するTiDBダッシュボードを使用することをお勧めします。

このドキュメントでは、ステップ 2 (このタイプのクエリが遅い理由を分析する) の実行方法に重点を置いています。

一般的に、クエリが遅くなる主な原因は次のとおりです。

  • 間違ったインデックスの選択、間違った結合タイプまたはシーケンスの選択などのオプティマイザーの問題。
  • システムの問題。オプティマイザーが原因ではないすべての問題はシステムの問題です。たとえば、ビジー状態の TiKV インスタンスはリクエストの処理速度が遅くなり、リージョン情報が古くなるとクエリが遅くなります。

実際の状況では、オプティマイザの問題がシステムの問題を引き起こす可能性があります。たとえば、特定の種類のクエリでは、オプティマイザはインデックスではなくテーブル全体のスキャンを使用します。その結果、SQL クエリは多くのリソースを消費し、一部の TiKV インスタンスの CPU 使用率が急上昇します。これはシステムの問題のように見えますが、本質的にはオプティマイザの問題です。

システムの問題を特定するのは比較的簡単です。オプティマイザーの問題を分析するには、実行プランが妥当かどうかを判断する必要があります。したがって、次の手順に従って遅いクエリを分析することをお勧めします。

  1. クエリのパフォーマンスのボトルネック、つまりクエリ プロセスの中で時間のかかる部分を特定します。
  2. システムの問題を分析します。クエリのボトルネックと、その時点の監視/ログ情報に基づいて、考えられる原因を分析します。
  3. オプティマイザーの問題を分析します。より優れた実行プランがあるかどうかを分析します。

上記の手順については、次のセクションで説明します。

クエリのパフォーマンスボトルネックを特定する

まず、クエリ プロセスの概要を理解する必要があります。TiDB のクエリ実行プロセスの主要な段階をTiDB パフォーマンス マップに示します。

次の方法を使用して期間情報を取得できます。

上記の方法は、次の点で異なります。

  • スロー ログには、解析から結果の返却まで、SQL 実行のほぼすべての段階の期間が記録され、比較的包括的です (TiDB ダッシュボードでスロー ログを直感的にクエリおよび分析できます)。
  • EXPLAIN ANALYZEを実行すると、実際の SQL 実行における各演算子の消費時間を知ることができます。結果には、実行期間のより詳細な統計が含まれます。

要約すると、スロー ログとEXPLAIN ANALYZEステートメントは、実行のどの段階でどのコンポーネント(TiDB または TiKV) で SQL クエリが遅いかを判断するのに役立ちます。したがって、クエリのパフォーマンスのボトルネックを正確に特定できます。

さらに、v4.0.3 以降では、スロー ログのPlanフィールドには、 EXPLAIN ANALYZEの結果である SQL 実行情報も含まれます。そのため、スロー ログで SQL 実行時間のすべての情報を確認できます。

システムの問題を分析する

システムの問題は、SQL ステートメントのさまざまな実行段階に応じて、次のタイプに分類できます。

  1. TiKV はデータ処理が遅いです。たとえば、TiKV コプロセッサはデータをゆっくりと処理します。
  2. TiDB は実行が遅いです。たとえば、 Join演算子はデータをゆっくりと処理します。
  3. その他の重要な段階は低速です。たとえば、タイムスタンプの取得には長い時間がかかります。

遅いクエリごとに、まずクエリがどのタイプに属するかを判断し、詳細に分析します。

TiKVはデータ処理が遅い

TiKV のデータ処理が遅い場合は、 EXPLAIN ANALYZEの結果で簡単に特定できます。次の例では、 StreamAgg_8TableFullScan_15 、つまり 2 つのtikv-task秒 ( task列のcop[tikv]で示される) の実行に170msかかります。 170msを差し引くと、TiDB 演算子の実行時間は合計実行時間のごく一部を占めます。これは、ボトルネックが TiKV にあることを示しています。

+----------------------------+---------+---------+-----------+---------------+------------------------------------------------------------------------------+---------------------------------+-----------+------+ | id | estRows | actRows | task | access object | execution info | operator info | memory | disk | +----------------------------+---------+---------+-----------+---------------+------------------------------------------------------------------------------+---------------------------------+-----------+------+ | StreamAgg_16 | 1.00 | 1 | root | | time:170.08572ms, loops:2 | funcs:count(Column#5)->Column#3 | 372 Bytes | N/A | | └─TableReader_17 | 1.00 | 1 | root | | time:170.080369ms, loops:2, rpc num: 1, rpc time:17.023347ms, proc keys:28672 | data:StreamAgg_8 | 202 Bytes | N/A | | └─StreamAgg_8 | 1.00 | 1 | cop[tikv] | | time:170ms, loops:29 | funcs:count(1)->Column#5 | N/A | N/A | | └─TableFullScan_15 | 7.00 | 28672 | cop[tikv] | table:t | time:170ms, loops:29 | keep order:false, stats:pseudo | N/A | N/A | +----------------------------+---------+---------+-----------+---------------+------------------------------------------------------------------------------+---------------------------------+-----------+------

さらに、スロー ログのCop_processフィールドとCop_waitフィールドも分析に役立ちます。次の例では、クエリの合計実行時間は約180.85msで、最大のcoptaskには171msかかります。これは、このクエリのボトルネックが TiKV 側にあることを示しています。

スローログの各フィールドの説明については、 フィールドの説明参照してください。

# Query_time: 0.18085 ... # Num_cop_tasks: 1 # Cop_process: Avg_time: 170ms P90_time: 170ms Max_time: 170ms Max_addr: 10.6.131.78 # Cop_wait: Avg_time: 1ms P90_time: 1ms Max_time: 1ms Max_Addr: 10.6.131.78

TiKV がボトルネックであると特定したら、次のセクションで説明するように原因を見つけることができます。

TiKVインスタンスはビジーです

SQL ステートメントの実行中に、TiDB は複数の TiKV インスタンスからデータを取得する場合があります。1 つの TiKV インスタンスの応答が遅いと、全体的な SQL 実行速度が低下します。

スロー ログのCop_waitフィールドは、この原因を特定するのに役立ちます。

# Cop_wait: Avg_time: 1ms P90_time: 2ms Max_time: 110ms Max_Addr: 10.6.131.78

上記のログは、 10.6.131.78インスタンスに送信されたcop-task実行されるまで110ms待機していることを示しています。これは、このインスタンスがビジー状態であることを示しています。その時点の CPU モニタリングをチェックして、原因を確認できます。

古いキーが多すぎる

TiKV インスタンスには古いデータが多く含まれており、データ スキャンのためにクリーンアップする必要があります。これにより、処理速度に影響が出ます。

Total_keysProcessed_keysを確認してください。大きく異なる場合は、TiKV インスタンスに古いバージョンのキーが多すぎます。

... # Total_keys: 2215187529 Processed_keys: 1108056368 ...

他の主要ステージは遅い

タイムスタンプの取得が遅い

スロー ログでWait_TSQuery_time比較できます。タイムスタンプはプリフェッチされるため、通常はWait_TS低くなります。

# Query_time: 0.0300000 ... # Wait_TS: 0.02500000

古いリージョン情報

TiDB 側のリージョン情報が古くなっている可能性があります。この状況では、TiKV がregionMissエラーを返す可能性があります。その後、TiDB は PD からリージョン情報を再度取得し、それがCop_backoff情報に反映されます。失敗した回数と合計期間の両方が記録されます。

# Cop_backoff_regionMiss_total_times: 200 Cop_backoff_regionMiss_total_time: 0.2 Cop_backoff_regionMiss_max_time: 0.2 Cop_backoff_regionMiss_max_addr: 127.0.0.1 Cop_backoff_regionMiss_avg_time: 0.2 Cop_backoff_regionMiss_p90_time: 0.2 # Cop_backoff_rpcPD_total_times: 200 Cop_backoff_rpcPD_total_time: 0.2 Cop_backoff_rpcPD_max_time: 0.2 Cop_backoff_rpcPD_max_addr: 127.0.0.1 Cop_backoff_rpcPD_avg_time: 0.2 Cop_backoff_rpcPD_p90_time: 0.2

サブクエリは事前に実行される

非相関サブクエリを含むステートメントの場合、サブクエリ部分が事前に実行されることがあります。たとえば、 select * from t1 where a = (select max(a) from t2)では、 select max(a) from t2部分が最適化段階で事前に実行されることがあります。 EXPLAIN ANALYZEの結果には、このタイプのサブクエリの期間は示されません。

mysql> explain analyze select count(*) from t where a=(select max(t1.a) from t t1, t t2 where t1.a=t2.a); +------------------------------+----------+---------+-----------+---------------+--------------------------+----------------------------------+-----------+------+ | id | estRows | actRows | task | access object | execution info | operator info | memory | disk | +------------------------------+----------+---------+-----------+---------------+--------------------------+----------------------------------+-----------+------+ | StreamAgg_59 | 1.00 | 1 | root | | time:4.69267ms, loops:2 | funcs:count(Column#10)->Column#8 | 372 Bytes | N/A | | └─TableReader_60 | 1.00 | 1 | root | | time:4.690428ms, loops:2 | data:StreamAgg_48 | 141 Bytes | N/A | | └─StreamAgg_48 | 1.00 | | cop[tikv] | | time:0ns, loops:0 | funcs:count(1)->Column#10 | N/A | N/A | | └─Selection_58 | 16384.00 | | cop[tikv] | | time:0ns, loops:0 | eq(test.t.a, 1) | N/A | N/A | | └─TableFullScan_57 | 16384.00 | -1 | cop[tikv] | table:t | time:0s, loops:0 | keep order:false | N/A | N/A | +------------------------------+----------+---------+-----------+---------------+--------------------------+----------------------------------+-----------+------+ 5 rows in set (7.77 sec)

ただし、このタイプのサブクエリ実行はスロー ログで識別できます。

# Query_time: 7.770634843 ... # Rewrite_time: 7.765673663 Preproc_subqueries: 1 Preproc_subqueries_time: 7.765231874

上記のログ レコードから、サブクエリが事前に実行され、 7.76sかかることがわかります。

TiDBは実行が遅い

TiDB の実行プランは正しいが、実行が遅いと仮定します。このタイプの問題を解決するには、SQL ステートメントの結果EXPLAIN ANALYZEに応じてパラメータを調整するか、ヒントを使用します。

実行プランが正しくない場合は、セクションオプティマイザーの問題を分析するを参照してください。

同時実行性が低い

ボトルネックが同時実行を伴う演算子にある場合は、同時実行を調整して実行を高速化します。例:

mysql> explain analyze select sum(t1.a) from t t1, t t2 where t1.a=t2.a; +----------------------------------+--------------+-----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------+------------------+---------+ | id | estRows | actRows | task | access object | execution info | operator info | memory | disk | +----------------------------------+--------------+-----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------+------------------+---------+ | HashAgg_11 | 1.00 | 1 | root | | time:9.666832189s, loops:2, PartialConcurrency:4, FinalConcurrency:4 | funcs:sum(Column#6)->Column#5 | 322.125 KB | N/A | | └─Projection_24 | 268435456.00 | 268435456 | root | | time:9.098644711s, loops:262145, Concurrency:4 | cast(test.t.a, decimal(65,0) BINARY)->Column#6 | 199 KB | N/A | | └─HashJoin_14 | 268435456.00 | 268435456 | root | | time:6.616773501s, loops:262145, Concurrency:5, probe collision:0, build:881.404µs | inner join, equal:[eq(test.t.a, test.t.a)] | 131.75 KB | 0 Bytes | | ├─TableReader_21(Build) | 16384.00 | 16384 | root | | time:6.553717ms, loops:17 | data:Selection_20 | 33.6318359375 KB | N/A | | │ └─Selection_20 | 16384.00 | | cop[tikv] | | time:0ns, loops:0 | not(isnull(test.t.a)) | N/A | N/A | | │ └─TableFullScan_19 | 16384.00 | -1 | cop[tikv] | table:t2 | time:0s, loops:0 | keep order:false | N/A | N/A | | └─TableReader_18(Probe) | 16384.00 | 16384 | root | | time:6.880923ms, loops:17 | data:Selection_17 | 33.6318359375 KB | N/A | | └─Selection_17 | 16384.00 | | cop[tikv] | | time:0ns, loops:0 | not(isnull(test.t.a)) | N/A | N/A | | └─TableFullScan_16 | 16384.00 | -1 | cop[tikv] | table:t1 | time:0s, loops:0 | keep order:false | N/A | N/A | +----------------------------------+--------------+-----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------+------------------+---------+ 9 rows in set (9.67 sec)

上記のように、 HashJoin_14Projection_24実行時間の多くを消費します。実行を高速化するには、SQL 変数を使用して同時実行性を高めることを検討してください。

すべてのシステム変数はシステム変数に記載されています。 HashJoin_14の同時実行性を高めるには、 tidb_hash_join_concurrencyシステム変数を変更します。

データがディスクに流出

実行速度が遅くなるもう 1 つの原因は、メモリ制限に達した場合に実行中に発生するディスク スピルです。この原因は、実行プランとスロー ログで確認できます。

+-------------------------+-----------+---------+-----------+---------------+------------------------------+----------------------+-----------------------+----------------+ | id | estRows | actRows | task | access object | execution info | operator info | memory | disk | +-------------------------+-----------+---------+-----------+---------------+------------------------------+----------------------+-----------------------+----------------+ | Sort_4 | 462144.00 | 462144 | root | | time:2.02848898s, loops:453 | test.t.a | 149.68795776367188 MB | 219.3203125 MB | | └─TableReader_8 | 462144.00 | 462144 | root | | time:616.211272ms, loops:453 | data:TableFullScan_7 | 197.49601364135742 MB | N/A | | └─TableFullScan_7 | 462144.00 | -1 | cop[tikv] | table:t | time:0s, loops:0 | keep order:false | N/A | N/A | +-------------------------+-----------+---------+-----------+---------------+------------------------------+----------------------+-----------------------+----------------+
... # Disk_max: 229974016 ...

直積による結合演算

デカルト積による結合操作では、最大left child row count * right child row countデータ量が生成されます。これは非効率的なので、避けるべきです。

このタイプの結合操作は、実行プランでCARTESIANとしてマークされます。例:

mysql> explain select * from t t1, t t2 where t1.a>t2.a; +------------------------------+-------------+-----------+---------------+---------------------------------------------------------+ | id | estRows | task | access object | operator info | +------------------------------+-------------+-----------+---------------+---------------------------------------------------------+ | HashJoin_8 | 99800100.00 | root | | CARTESIAN inner join, other cond:gt(test.t.a, test.t.a) | | ├─TableReader_15(Build) | 9990.00 | root | | data:Selection_14 | | │ └─Selection_14 | 9990.00 | cop[tikv] | | not(isnull(test.t.a)) | | │ └─TableFullScan_13 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t2 | keep order:false, stats:pseudo | | └─TableReader_12(Probe) | 9990.00 | root | | data:Selection_11 | | └─Selection_11 | 9990.00 | cop[tikv] | | not(isnull(test.t.a)) | | └─TableFullScan_10 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1 | keep order:false, stats:pseudo | +------------------------------+-------------+-----------+---------------+---------------------------------------------------------+

オプティマイザーの問題を分析する

オプティマイザーの問題を分析するには、実行プランが妥当かどうかを判断する必要があります。最適化プロセスと各演算子についてある程度理解している必要があります。

次の例では、テーブル スキーマがcreate table t (id int, a int, b int, c int, primary key(id), key(a), key(b, c))あると想定します。

  1. select * from t : フィルター条件はなく、テーブル全体のスキャンが実行されます。そのため、 TableFullScan演算子を使用してデータを読み取ります。
  2. select a from t where a=2 : フィルター条件があり、インデックス列のみが読み取られるため、 IndexReader演算子を使用してデータを読み取ります。
  3. select * from t where a=2 : aのフィルター条件がありますが、 aインデックスでは読み取るデータを完全にカバーできないため、 IndexLookup演算子が使用されます。
  4. select b from t where c=3 : プレフィックス条件がないと、マルチカラムインデックスは使用できません。そのため、 IndexFullScanが使用されます。
  5. ...

上記の例は、データの読み取りに使用される演算子です。その他の演算子については、 TiDB実行計画を理解する参照してください。

さらに、 SQL チューニングの概要読むことで、TiDB オプティマイザーをより深く理解し、実行プランが妥当かどうかを判断するのに役立ちます。

オプティマイザの問題のほとんどはSQL チューニングの概要で説明されています。解決策については、次のドキュメントを参照してください。

  1. インデックス問題の解決方法
  2. 結合順序が間違っています
  3. 表現は押し下げられない

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