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Handler_read_*的總結

2021-06-13 06:28:03 資料庫

在分析一個SQL的性能好壞時,除了執行計劃,另外一個常看的指標是"Handler_read_*"相關變數,

  • Handler_read_key

  • Handler_read_first

  • Handler_read_last

  • Handler_read_next

  • Handler_read_prev

  • Handler_read_rnd

  • Handler_read_rnd_next

這七個變數,官方檔案也有講解,但很多人看完后,還是一頭霧水,

下面結合具體的示例,來看看這七個變數的具體含義和區別,

 

Handler

首先說說什么是handler,

handler是一個類,里面按不同的功能模塊定義了若干介面(具體可參考sql/handler.h),其中,

DML操作相關的介面有:

  • write_row()

  • update_row()

  • delete_row()

  • delete_all_rows()

  • start_bulk_insert()

  • end_bulk_insert()

 

索引掃描相關的介面有:

  • index_read_map()

  • index_init()

  • index_end()

  • index_read_idx_map()

  • index_next()

  • index_prev()

  • index_first()

  • index_last()

  • index_next_same()

  • index_read_last_map()

  • read_range_first()

  • read_range_next()

其它相關介面可參考sql/handler.h,sql/handler.cc檔案,

 

如此設計,有兩點顯而易見的好處:

1.  Server層與存盤引擎層解耦,MySQL Server層在與存盤引擎層互動時,無需關心存盤引擎層的實作細節,直接呼叫handler物件的相關方法即可,

2.  降低了新引擎的引入門檻,如MyRocks,

 

測驗資料

mysql> show create table t1\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `k` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  `c` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
  `pad` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `k` (`k`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=101 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from t1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|      100 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from t1 limit 6;
+----+---+--------+----------+
| id | k | c      | pad      |
+----+---+--------+----------+
|  1 | 1 | test_c | test_pad |
|  2 | 1 | test_c | test_pad |
|  3 | 1 | test_c | test_pad |
|  4 | 4 | test_c | test_pad |
|  5 | 5 | test_c | test_pad |
|  6 | 6 | test_c | test_pad |
+----+---+--------+----------+
6 rows in set (0.00 sec)

 

Handler_read_key

首先看看官檔的解釋

The number of requests to read a row based on a key. If this value is high, it is a good indication that your tables are properly indexed for your queries.

簡而言之,即基于索引來定位記錄,該值越大,代表基于索引的查詢越多,

 

看看下面這個Demo,

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from t1 where id=1;
+----+---+--------+----------+
| id | k | c      | pad      |
+----+---+--------+----------+
|  1 | 1 | test_c | test_pad |
+----+---+--------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 0     |
| Handler_read_key      | 1     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 0     |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 0     |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

測驗中有兩點發現:

1.  無論是基于主鍵,還是二級索引進行等值查詢,Handler_read_key都會加1,

2.  對于二級索引,如果回傳了N條記錄,Handler_read_next會相應加N,

 

Handler_read_first

首先看看官檔的解釋

 The number of times the first entry in an index was read. If this value is high, it suggests that the server is doing a lot of full index scans (for example, SELECT col1 FROM foo, assuming that col1 is indexed).

讀取索引的第一個值,該值越大,代表涉及索引全掃描的查詢越多,

但是,這并不意味著查詢利用到了索引,還需要結合其它的Handler_read_xxx來分析,

 

看看下面這個Demo

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> select * from t1 where c='0';
Empty set (0.10 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 1     |
| Handler_read_key      | 1     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 0     |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 101   |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.01 sec)

 基于c來查詢,c不是索引,故走的是全表掃描(通過Handler_read_rnd_next的值和表的總行數也可判斷出來),但Handler_read_first和 Handler_read_key同樣也增加了,

 

下面再看看另外一個Demo

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from t2 where c='0';
Empty set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 0     |
| Handler_read_key      | 0     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 0     |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 101   |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

t2和t1基本一樣,只不過t2是MyISAM表,此時只增加了Handler_read_rnd_next,

之所以會這樣,是因為t1是Innodb表,而Innodb是索引組織表,全表掃描實際上是基于主鍵來做的,所以Handler_read_first和Handler_read_key都會相應加1,

而t2是MyISAM表,MyISAM是堆表,

所以,單憑Handler_read_first很難評估查詢的優劣,

 

Handler_read_last

首先看看官檔的解釋

The number of requests to read the last key in an index. With ORDER BY, the server issues a first-key request followed by several next-key requests, whereas with ORDER BY DESC, the server issues a last-key request followed by several previous-key requests.

和Handler_read_first相反,是讀取索引的最后一個值,

該值增加基本上可以判定查詢中使用了基于索引的order by desc子句,

 

看看下面兩個Demo

1. 基于主鍵的正向排序

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from t1 order by id limit 10;
...
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 1     |
| Handler_read_key      | 1     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 9     |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 0     |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

可以看到,增加的還是Handler_read_first和Handler_read_nex t,

 

2. 基于主鍵的反向排序

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from t1 order by id desc limit 10;
...
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 0     |
| Handler_read_key      | 1     |
| Handler_read_last     | 1     |
| Handler_read_next     | 0     |
| Handler_read_prev     | 9     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 0     |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

此時增加的是Handler_read_last和Handler_read_ prev,

 

Handler_read_next

首先看看官檔的解釋

The number of requests to read the next row in key order. This value is incremented if you are querying an index column with a range constraint or if you are doing an index scan. 

根據索引的順序來讀取下一行的值,常用于基于索引的范圍掃描和order by limit子句中,

 

看看下面兩個Demo

1. 基于索引的范圍查詢

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from t1 where k < 2;
+----+---+--------+----------+
| id | k | c      | pad      |
+----+---+--------+----------+
|  1 | 1 | test_c | test_pad |
|  2 | 1 | test_c | test_pad |
|  3 | 1 | test_c | test_pad |
+----+---+--------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 1     |
| Handler_read_key      | 1     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 3     |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 0     |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

 

2. 基于索引的order by子句

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from t1 force index(k) order by k limit 10;
...
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 1     |
| Handler_read_key      | 1     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 9     |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 0     |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.01 sec)

注意:該查詢使用了hint,強制索引,如果沒用的話,會走全表掃描,

 

Handler_read_prev

首先看看官檔的解釋

The number of requests to read the previous row in key order. This read method is mainly used to optimize ORDER BY ... DESC.

根據索引的順序來讀取上一行的值,一般用于基于索引的order by desc子句中,

具體示例可參考Handler_read_last,

 

Handler_read_rnd

首先看看官檔的解釋

The number of requests to read a row based on a fixed position. This value is high if you are doing a lot of queries that require sorting of the result. You probably have a lot of queries that require MySQL to scan entire tables or you have joins that do not use keys properly.

基于固定位置來讀取記錄,

 

關于固定位置的定義,不同的存盤引擎有不同的說法

For MyISAM, position really means a byte offset from the beginning of the file. For InnoDB, it means to read a row based on a primary key value.

 

下面看看Handler_read_rnd的使用場景

Usually Handler_read_rnd is called when a sort operation gathers a list of tuples and their “position” values, sorts the tuples by some criterion, and then traverses the sorted list, using the position to fetch each one. This is quite likely to result in retrieving rows from random points in the table, although that might not actually result in random IO if the data is all in memory. 

大意是對記錄基于某種標準進行排序,然后再根據它們的位置資訊來遍歷排序后的結果,這往往會導致表的隨機讀,

 

看看下面這個Demo

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> select * from t1 order by rand() limit 10;
...
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 1     |
| Handler_read_key      | 1     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 0     |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 10    |
| Handler_read_rnd_next | 202   |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

這里使用了order by rand()來生成隨機記錄,雖然只生成了10條記錄,但Handler_read_rnd_next卻呼叫了202次,比全表掃描還多,所以線上不建議使用order by rand()來生成隨機記錄,

 

Handler_read_rnd_next

首先看看官檔的解釋

 The number of requests to read the next row in the data file. This value is high if you are doing a lot of table scans. Generally this suggests that your tables are not properly indexed or that your queries are not written to take advantage of the indexes you have.

讀取下一行記錄的次數,常用于全表掃描中, 

 

實作原理

Handler_read_rnd_next is incremented when handler::rnd_next() is called. This is basically a cursor operation: read the "next" row in the table. The operation advances the cursor position so the next time it’s called, you get the next row.

 

看看下面兩個Demo

1.  全表掃描,帶有limit條件

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> select * from t1 limit 50;
...
50 rows in set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 1     |
| Handler_read_key      | 1     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 0     |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 50    |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.01 sec)

 

2.  全表掃描

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from t1;
...
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 1     |
| Handler_read_key      | 1     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 0     |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 101   |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

細心的童鞋可能會發現,limit 50時Handler_read_rnd_next為50,而不帶limit條件時,Handler_read_rnd_next卻為101,不是只有100行資料么?

實際上,在做全表掃描時,MySQL也并不知道表有多少行,它會不斷呼叫handler::rnd_next()函式,直至記錄回傳完畢,

所以最后一次呼叫雖然為空,但畢竟呼叫了這個函式,故Handler_read_rnd_next需在表的總行數的基礎上加1,

 

綜合案例

最后,來個綜合一點的案例,看看兩表關聯查詢,各狀態值又是怎樣的呢?

在這里,會涉及到MySQL的Nest Loop演算法,

mysql> flush status;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> select * from t1 t_1,t1 t_2 where t_1.k=t_2.k;
+-----+-----+--------+----------+-----+-----+--------+----------+
| id  | k   | c      | pad      | id  | k   | c      | pad      |
+-----+-----+--------+----------+-----+-----+--------+----------+
|   1 |   1 | test_c | test_pad |   1 |   1 | test_c | test_pad |
|   1 |   1 | test_c | test_pad |   2 |   1 | test_c | test_pad |
|   1 |   1 | test_c | test_pad |   3 |   1 | test_c | test_pad |
|   2 |   1 | test_c | test_pad |   1 |   1 | test_c | test_pad |
|   2 |   1 | test_c | test_pad |   2 |   1 | test_c | test_pad |
|   2 |   1 | test_c | test_pad |   3 |   1 | test_c | test_pad |
|   3 |   1 | test_c | test_pad |   1 |   1 | test_c | test_pad |
|   3 |   1 | test_c | test_pad |   2 |   1 | test_c | test_pad |
|   3 |   1 | test_c | test_pad |   3 |   1 | test_c | test_pad |
|   4 |   4 | test_c | test_pad |   4 |   4 | test_c | test_pad |
|   5 |   5 | test_c | test_pad |   5 |   5 | test_c | test_pad |
|   6 |   6 | test_c | test_pad |   6 |   6 | test_c | test_pad |
...
106 rows in set (0.01 sec)

mysql> desc select * from t1 t_1,t1 t_2 where t_1.k=t_2.k;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+----------------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref            | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+----------------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t_1   | ALL  | k             | NULL | NULL    | NULL           |  100 | NULL  |
|  1 | SIMPLE      | t_2   | ref  | k             | k    | 4       | slowtech.t_1.k |    1 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+----------------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> show status like '%Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 1     |
| Handler_read_key      | 101   |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 106   |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 101   |
+-----------------------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

通過執行計劃可以看出,該查詢的處理流程大致如下:

for each row in t_1  {
  for each row in t_2 where t_2.k = each_row.k {
         send to client
  }
}

接著,來分析下輸出結果

1.  對t_1表進行全表掃描,全表掃描對應的狀態值是Handler_read_first = 1,Handler_read_key = 1,Handle r_read_rnd_next = 101,

2.  因為t_1表有100行,所以會對t_2基于k值進行100次查詢,對應的,Handler_read_key = 100,

3.  觀察t1表k值的分布,當id=1,2,3時,k的值均為1,其它id的k值不相同,所以一共會回傳106條記錄,對應的,Handler_read_next = 106,

 

總結

1. Handler_read_key的值越大越好,代表基于索引的查詢較多,

2. Handler_read_first,Handler_read_last,Handler_read_next,Handler_read_prev都會利用索引,但查詢是否高效還需要結合其它Handler_read值來判斷,

3. Handler_read_rnd不宜過大,

4. Handler_read_rnd_next不宜過大,過大的話,代表全表掃描過多,要引起足夠的警惕,

 

參考資料

https://www.percona.com/blog/2010/06/15/what-does-handler_read_rnd-mean/

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-status-variables.html#statvar_Handler_read_first

 

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/286876.html

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    1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
  • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

    **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
  • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

    我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
  • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

    **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
  • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
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  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
  • MySQL中binlog備份腳本分享

    關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
  • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

    本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
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    uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
  • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
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    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

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