相同sql不同机器上效率差异case有哪些

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一个用户问题，数据从ECS迁移到RDS，相同的语句，查询性能下降了几十倍。而实际上RDS这个实例在内存上的配置与原来ECS上的实例相当。

本文简单说明这个case的原因及建议。

用户反馈性能变慢的语句为 （修改了真实表名和列名）
select count(1)  from HR hr join H h on h.hid = hr.hid 
join A e on  e.aid = h.eid 
join A t on t.aid = e.pid 
join A c on c.aid = t.pid 
join A p on p.aid = c.pid  
left join U u on u.uid = hr.uId 
left join E emp on emp.eid = hr.oid   
where  ( hr.s in (1,2,3,4)  and hr.cn = 0 );

背景

MySQL执行语句过程中涉及到两大流程：优化器和执行器。其中优化器最主要的任务，是选择索引和在多表连接时选择连接顺序。在这个case中，join顺序的选择影响了执行性能。

确定join执行顺序就需要估算所有join操作的代价。默认配置下MySQL会估算所有可能的组合。
MySQL Tips: MySQL里限制一个查询的join表数目上限为61.

对于一个有61个表参与的join操作，理论上需要61!(阶乘)次的评估。当然这是最坏情况下，实际上减枝算法会让这个数字看起来稍微好一点，但是仍然很恐怖。

在多表join的场景下，为了避免优化器占用太多时间，MySQL提供了一个参数 optimizer_search_depth 来控制递归深度。
这个参数对算法的控制可以简单描述为：对于所有的排列，只取前当前join顺序的前optimizer_search_depth个表估算代价。举例来说，20张表的，假设optimizer_search_depth为4，那么评估次数为20*19*18*17，虽然也很大（因此我们特别不建议这么多表的join），比20！好多了。

于是optimizer_search_depth的选择就成了问题。

MySQL Tips: MySQL中optimizer_search_depth默认值为62.也就是说默认为全排列计算。

这样能够保证得到最优的执行计划，只是在有些场景下，决定执行计划的时间会远大于执行时间本身。

量化分析

在ECS上，是用户自己维护的MySQL，没有设置optimizer_search_depth，因此为默认的62. 
在RDS上，我们的配置是4。 
分析到这里大家能猜到原因是RDS配置的4导致没有得到最优的执行计划。

下图是optimizer_search_depth=4时的explain结果（隐藏了业务相关的表名、字段名)  下图是optimizer_search_depth=62是的场景，当然这个case的join表是8个，因此62和8在这里是等效的。  从图1可以看到，由于optimizer_search_depth=4，优化器认为自己选择了最优的join顺序(22039*1*1*1)，优于(41360*1*1*1)，而实际上后者才是全局最优。

有趣的是，在这个case里面如果多看一层，就能得到最有解，因为第一个join顺序的第五个表评估rows为82720。

这意味着，在这个case里面，设置为5与设置为62能得到相同的执行计划，当然设置为5时的优化器执行代价更小。这其实也就是提供optimizer_search_depth的本意：减少优化器执行时间，而且概率上还存在局部最优就是全局最优解的情况。

关于实践 
可配置的参数提供灵活性的同时，也提出一个头疼的问题：应该设置为多少才合适。 
实际上当用户执行一个多表join的时候，对这个语句的整体RT的期望值就不会高。因此可以先定义一个预期，比如优化器决策join顺序的时间不能超过500ms。 
用户规格与cpu相关，因此这个只能是建议值。

用户实践 
实际上更重要的是对于用户来说：

1) 当出现实例迁移后，多表join执行结果差异较大的时候，要考虑调整这个值。该参数是允许线程单独设置，因此对于应用层来说，每个连接应该都能得到一个较优的值。

2) 反过来，当设置为默认的optimizer_search_depth=62时，我们我们如何评估我们这个设置是否过大?
MySQL Tips:MySQL profiling 可以用于查看各执行环节的消耗时间。

如下是笔者构造的一个60个表join查询的查询，使用profiling查看执行环节消耗的过程。
  set profiling=1;
  set optimizer_search_depth=4;
  explain select .......
  show profile for query 2;   
  结果如图  继续执行
  set optimizer_search_depth=40;
  explain select .......
  show profile for query 4;  图中标红部分显示了两次优化器的执行时间差异。

小结

1)根据机器配置估算一个可接受的时间，用于优化器选择join顺序。
2)用profiling确定是否设置了过大的optimizer_search_depth。
3)业务上优化，尽量不要使用超过10张表的多表join。
4)PS:不要相信银弹。MySQL文档说设置为0则表示能够自动选择optimizer_search_depth的合理值，实际上代码上策略就是，如果join表数N<=7，则optimizer_search_depth=N+1，否则选N.

多表连接的参数

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文章标题：相同sql不同机器上效率差异case有哪些
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