遅いクエリを分析する

遅いクエリの問題に対処するには、次の 2 つの手順を実行する必要があります。

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

ステップ 1 は、遅いクエリログとステートメント概要表機能を使用して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に直接表示するTiDB ダッシュボード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 を実行する方法 (このタイプのクエリが遅い理由を分析する) に焦点を当てています。

一般に、クエリが遅い場合には、次の主な原因があります。

オプティマイザーの問題 (選択されたインデックスが間違っている、選択された結合タイプまたはシーケンスが間違っているなど)。
システムの問題。オプティマイザーによって引き起こされない問題はすべてシステムの問題です。たとえば、ビジーな TiKV インスタンスはリクエストの処理が遅くなります。リージョン情報が古い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の場合、オプティマイザはインデックスの代わりに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 使用率が急増します。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、実行計画が合理的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。

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時間のかかる部分を特定します。
システムの問題の分析: クエリのボトルネックとその時点の監視/ログ情報に従って、考えられる原因を分析します。
オプティマイザーの問題を分析します。より良い実行計画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のボトルネックを特定する

まず、クエリプロセスについて一般的に理解する必要があります。 TiDB で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。

次のメソッドを使用して期間情報を取得できます。

遅いログ。 TiDB ダッシュボードでスローログを表示することをお勧めします。
EXPLAIN ANALYZE文。

上記の方法は、次の点で異なります。

スローログは、解析から結果を返すまで、SQL 実行のほぼすべての段階の期間を記録し、比較的包括的です (TiDB ダッシュボードで直観的な方法でスローログを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、実行時間のより詳細な統計が含まれます。

要約すると、遅いログとEXPLAIN ANALYZEステートメントは、どのコンポーネント(TiDB または TiKV) の実行のどの段階で 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、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、SQL 実行時間のすべての情報を低速ログで見つけることができます。

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。

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の処理が遅くなります。
TiDB は実行が遅いです。たとえば、 Joinオペレータはデータの処理に時間がかかります。
他の主要なステージは遅いです。たとえば、タイムスタンプの取得には時間がかかります。

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、次にそれを詳細に分析します。

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_8とTableFullScan_15 、つまり 2 つのtikv-task ( task列のcop[tikv]で示される) の実行には170msかかります。 170msを減算すると、TiDB オペレーターの実行時間は、合計実行時間に占める割合が非常に小さくなります。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、遅いログの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、クエリの合計期間は約180.85msで、最大のcoptaskは171msになります。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。

低速ログの各フィールドの説明については、フィールドの説明を参照してください。

# 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ことを特定したら、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 インスタンスがビジーです

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フェッチ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場合、全体の SQL 実行速度が遅くなります。

遅いログの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が実行されるまでに110ms待機す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であることを示します。その時のCPU監視を確認することで原因を確認することができます。

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いるため、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。これは処理速度に影響します。

Total_keysとProcessed_keysを確認してください。それらが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ることになります。

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

他の重要なステージが遅い

タイムスタンプの取得が遅い

Wait_TSとQuery_timeはスローログで比較できます。タイムスタンプはプリフェッチされるため、通常はWait_TSが低いはずです。

# 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い可能性があります。この状況では、TiKV はregionMissエラーを返す可能性があります。その後、TiDB は PD から再度リージョン情報を取得し、それがCop_backoffの情報に反映されます。失敗した回数と合計時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ます

相関関係のない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可能性があります。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可能性があります。 EXPLAIN ANALYZEの結果には、このタイプのサブクエリの継続時間は示されません。

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の実行は、遅い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が取られることがわかります。

TiDB の実行が遅い

TiDB の実行計画は正しいが、実行が遅いと仮定します。この種の問題を解決するには、パラメータを調整するか、SQL ステートメントのEXPLAIN ANALYZEの結果に従ってヒントを使用します。

実行計画が間違っている場合は、オプティマイザーの問題を分析するセクション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性のオペレーターにある場合は、同時実行性を調整して実行を高速化します。例えば：

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)

上に示したように、 HashJoin_14とProjection_24実行時間の多くを消費します。実行を高速化するために、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する

実行が遅くなるもう 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の流出です。この原因は、実行計画と遅いログで見つけることができます。

+-------------------------+-----------+---------+-----------+---------------+------------------------------+----------------------+-----------------------+----------------+
| 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
...

デカルト積を使用した結合演算

デカルト積を使用した結合演算では、最大left child row count * right child row countのデータ量が生成されます。これは非効率的であるため、避けるべきです。

このタイプの結合操作は、実行計画ではCARTESIANとマークされます。例えば：

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、実行計画が合理的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する必要があります。

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))であると仮定します。

select * from t : フィルタ条件はなく、フルテーブルスキャンが実行されます。したがって、データの読み取りにはTableFullScan演算子が使用されます。
select a from t where a=2 : フィルタ条件があり、インデックス列のみが読み取られるため、データの読み取りにはIndexReader演算子が使用されます。
select * from t where a=2 : aのフィルタ条件はありますが、 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。
select b from t where c=3 : 前置条件なしでは、複数列インデクスは使用できません。したがって、 IndexFullScanが使用されます。
...

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を参照してください。

さらに、 SQLチューニングの概要を読むと、TiDB オプティマイザーをより深く理解し、実行計画が妥当かどうかを判断するのに役立ちます。

オプティマイザー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。