临时表重名
思考:临时表和内存表的区别?
- 内存表, 指的是使用Memory引擎的表, 建表语法是create table …engine=memory。 这种表的数据都保存在内存里, 系统重启的时候会被清空, 但是表结构还在。 除了这两个特性看上去比较“奇怪”外, 从其他的特征上看, 它就是一个正常的表。
- 而临时表, 可以使用各种引擎类型 。 如果是使用InnoDB引擎或者MyISAM引擎的临时表, 写数据的时候是写到磁盘上的,即磁盘临时表。当然, 临时表也可以使用Memory引擎,此时为内存临时表。
临时表的特性
操作序列如下:
可以看到, 临时表在使用上有以下几个特点:
- 建表语法是create temporarytable …。
- 一个临时表只能被创建它的session访问, 对其他线程不可见。 所以, 图中session A创建的临时表t, 对于session B就是不可见的。
- 临时表可以与普通表同名。
- session A内有同名的临时表和普通表的时候, show create语句, 以及增删改查语句访问的是临时表。
- show tables命令不显示临时表。
- 临时表只能被创建它的session访问, 所以在这个session结束的时候, 会自动删除临时表。
思考:内存临时表和磁盘临时表有什么区别?
- 内存临时表
- 高性能:内存临时表的数据存储在内存中,因此其读写速度通常比磁盘临时表快得多。对于需要大量中间结果计算或需要频繁访问数据的操作,内存临时表可以提供更高的性能。
- 无需IO操作:由于数据存储在内存中,因此不需要进行磁盘I/O操作,这进一步提高了其性能。
- 数据持久性:内存临时表在系统重启或会话结束后会消失,因此它们不适合存储需要长期保存的数据。
- 内存限制:内存临时表的大小受限于系统可用内存的大小。如果系统内存不足,可能会导致性能下降或操作失败。
- 不支持大型数据集:由于内存容量的限制,内存临时表可能无法处理大型数据集。
- 磁盘临时表
- 数据持久性:磁盘临时表在会话结束后仍然存在,因此它们可以存储需要长期保存的数据。
- 支持大型数据集:由于磁盘具有更大的存储容量,因此磁盘临时表可以处理大型数据集。
- 不受内存限制:磁盘临时表的大小不受系统可用内存的限制,因此它们可以存储更多的数据。
- 性能较低:与内存临时表相比,磁盘临时表的读写速度较慢,因为它们需要进行磁盘I/O操作。
- 可能导致IO瓶颈:当大量并发用户或查询访问磁盘临时表时,可能会导致磁盘IO成为性能瓶颈。
临时表的应用
由于不用担心线程之间的重名冲突, 临时表经常会被用在复杂查询的优化过程中。 其中, 分库分表系统的跨库查询就是一个典型的使用场景。
一般分库分表的场景, 就是要把一个逻辑上的大表分散到不同的数据库实例上。 比如。 将一个大表ht, 按照字段f, 拆分成1024个分表, 然后分布到32个数据库实例上。 如下图所示:
一般情况下, 这种分库分表系统都有一个中间层proxy。 不过, 也有一些方案会让客户端直接连接数据库, 也就是没有proxy这一层。
在这个架构中, 分区key的选择是以“减少跨库和跨表查询”为依据的。 如果大部分的语句都会包含f的等值条件, 那么就要用f做分区键。
比如下面这条语句:
select v from ht where f=N;
这时, 我们就可以通过分表规则(比如, N%1024)来确认需要的数据被放在了哪个分表上。 这种语句只需要访问一个分表, 是分库分表方案最欢迎的语句形式了。
但是, 如果这个表上还有另外一个索引k, 并且查询语句是这样的:
select v from ht where k >= M order by t_modified desc limit 100;
这时候, 由于查询条件里面没有用到分区字段f, 只能到所有的分区中去查找满足条件的所有行, 然后统一做order by的操作。 这种情况下, 有两种比较常用的思路。
- 在proxy层的进程代码中实现排序。
- 处理速度快, 拿到分库的数据以后, 直接在内存中参与计算。
- 需要的开发工作量比较大,对中间层的开发能力要求比较高。
- 对proxy端的压力比较大, 尤其是很容易出现内存不够用和CPU瓶颈的问题。
- 把各个分库拿到的数据, 汇总到一个MySQL实例的一个表中, 然后在这个汇总实例上做逻辑操作。
比如上面这条语句, 执行流程可以类似这样:
1)在汇总库上创建一个临时表temp_ht, 表里包含三个字段v、 k、 t_modified。
2)在各个分库上执行如下语句。
select v,k,t_modified from ht_x where k >= M order by t_modified desc limit 100;
3)把分库执行的结果插入到temp_ht表中。
4)执行如下语句得到结果。
select v from temp_ht order by t_modified desc limit 100
该过程对应流程图:
为什么临时表可以重名
执行如下语句的时候,MySQL要给InnoDB表创建一个frm文件,用于保存表结构定义,还要有地方保存表数据。
create temporary table temp_t(id int primary key)engine=innodb;
这个frm文件放在临时文件目录下, 文件名的后缀是.frm, 前缀是“#sql{进程id}_{线程id}_序列号”。 你可以使用select @@tmpdir命令, 来显示实例的临时文件目录。
关于表中数据存放的方式,在不同的MySQL版本中有着不同的处理方式:
- 在5.6以及之前的版本里, MySQL会在临时文件目录下创建一个相同前缀、 以.ibd为后缀的文件, 用来存放数据文件。
- 而从 5.7版本开始, MySQL引入了一个临时文件表空间, 专门用来存放临时文件的数据。 因此, 我们就不需要再创建ibd文件了。
从文件名的前缀规则, 我们可以看到, 其实创建一个叫作t1的InnoDB临时表, MySQL在存储上认为我们创建的表名跟普通表t1是不同的, 因此同一个库下面已经有普通表t1的情况下, 还是可以再创建一个临时表t1的。
示例如下:
这个进程的进程号是1234, session A的线程id是4, session B的线程id是5。 所以你看到了, session A和session B创建的临时表, 在磁盘上的文件不会重名。
MySQL维护数据表, 除了物理上要有文件外, 内存里面也有一套机制区别不同的表, 每个表都对应一个table_def_key。
- 一个普通表的table_def_key的值是由“库名+表名”得到的, 所以如果你要在同一个库下创建两个同名的普通表, 创建第二个表的过程中就会发现table_def_key已经存在了。
- 对于临时表, table_def_key在“库名+表名”基础上, 又加入了“server_id+thread_id”。
也就是说, session A和sessionB创建的两个临时表t1, 它们的table_def_key不同, 磁盘文件名也不同, 因此可以并存。
在实现上, 每个线程都维护了自己的临时表链表。 这样每次session内操作表的时候, 先遍历链表, 检查是否有这个名字的临时表, 如果有就优先操作临时表, 如果没有再操作普通表; 在session结束的时候, 对链表里的每个临时表, 执行 “DROP TEMPORARY TABLE +表名”操作。
这时候你会发现, binlog中也记录了DROP TEMPORARY TABLE这条命令。 你一定会觉得奇怪, 临时表只在线程内自己可以访问, 为什么需要写到binlog里面?
这就涉及到临时表和主备复制了。
临时表和主备复制
既然写binlog, 就意味着备库需要。
假设在主库上执行如下语句序列:
create table t_normal(id int primary key, c int)engine=innodb;/*Q1*/
create temporary table temp_t like t_normal;/*Q2*/
insert into temp_t values(1,1);/*Q3*/
insert into t_normal select * from temp_t;/*Q4*/
如果关于临时表的操作都不记录, 那么在备库就只有create table t_normal表和insert into t_normal select * from temp_t这两个语句的binlog日志, 备库在执行到insert into t_normal的时候, 就会报错“表temp_t不存在”。
注1:如果把binlog设置为row格式,则跟临时表有关的语句,就不会记录到binlog。因为binlog是row格式时,在记录insert into t_normal的binlog时,记录的是这个操作的数据,即:write_row event里面记录的逻辑是“插入一行数据(1,1)”。
注2:只在binlog_format=statment/mixed的时候,binlog才会记录临时表的操作。
这种情况下,创建临时表的语句会传到备库执行,因此备库的同步线程就会创建这个临时表。主库在线程退出的时候,会自动删除临时表,但是备库同步线程是持续在运行的。所以,这时候我们就需要在主库上再写一个DROP TEMPOPARY TABLE传给备库执行。
问1:MySQL在记录binlog的时候, 不论是create table还是alter table语句, 都是原样记录, 甚至于连空格都不变。 但是如果执行drop table t_normal, 系统记录binlog就会写成:
DROP TABLE `t_normal` /* generated by server */
也即是改成了标准格式,为什么要这么做?
答:drop table命令是可以一次删除多个表的。 比如, 在上面的例子中, 设置binlog_format=row, 如果主库上执行 "drop table t_normal, temp_t"这个命令, 那么binlog中就只能记录:
DROP TABLE `t_normal` /* generated by server */
因为备库上并没有表temp_t, 将这个命令重写后再传到备库执行, 才不会导致备库同步线程停止。
所以, drop table命令记录binlog的时候, 就必须对语句做改写。 “/* generated byserver */”说明了这是一个被服务端改写过的命令。
问2:主库上不同的线程创建同名的临时表是没关系的,但是传到备库执行是怎么处理的?
举例说明,下面的序列中实例S是M的备库。
主库M上的两个session创建了同名的临时表t1, 这两个create temporarytable t1 语句都会被传到备库S上。
但是, 备库的应用日志线程是共用的, 也就是说要在应用线程里面先后执行这个create 语句两次。 (即使开了多线程复制, 也可能被分配到从库的同一个worker中执行) 。 那么, 这会不会导致同步线程报错 ?
答:不会,否则临时表就是一个bug了。也就是说,备库线程在执行的时候,要把这两个t1表当作两个不同的临时表处理。
问3:上一个问题中所说的,要把两个t1表当作两个不同的临时表处理。是如何实现的?
MySQL在记录binlog的时候, 会把主库执行这个语句的线程id写到binlog中。 这样, 在备库的应用线程就能够知道执行每个语句的主库线程id, 并利用这个线程id来构造临时表的table_def_key:
- session A的临时表t1, 在备库的table_def_key就是: 库名+t1+“M的serverid”+“session A的thread_id”。
- session B的临时表t1, 在备库的table_def_key就是 : 库名+t1+“M的serverid”+“session B的thread_id”。
由于table_def_key不同, 所以这两个表在备库的应用线程里面是不会冲突的。
小结:思考题
思考1:在复杂的join连接中,为什么可以使用临时表,是基于什么考虑的?
- 不同session的临时表是可以重名的,如果有多个session同时执行join优化,无需担心表名重复导致建表失败问题。
- 不需要担心数据删除问题。如果使用普通表,在流程执行过程中客户端发生了异常断开,或者数据库发生异常重启,还需要专门来清理中间过程生成的数据表。而临时表由于会自动回收,所以不需要这个额外的操作。
思考2:下面的语句序列是创建一个临时表,并将其改名:
从上图可以看到,可以使用alter table语句修改临时表的表名,而不能使用rename语法。这是为什么?
答:在实现上,执行rename table语句的时候,要求按照“库名/表名.frm”的规则去磁盘找文件,但是临时表在磁盘上的frm文件是放在tmpdir目录下的,并且文件名的规则是“#sql{进程id}_{线程id}_序列号.frm”, 因此会报“找不到文件名”的错误。
临时表的使用
union执行流程
假设有如下表结构,t1:
-- 创建表t1
create table t1(id int primary key,a int, b int, index(a));
-- 写入1000条数据
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=1000) do
insert into t1 values(i, i, i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
查询执行计划:
由图可以看到:
- 第二行的key=PRIMARY, 说明第二个子句用到了索引id。
- 第三行的Extra字段, 表示在对子查询的结果集做union的时候, 使用了临时表(Using temporary)。
语句执行流程如下:
- 创建一个内存临时表, 这个临时表只有一个整型字段f, 并且f是主键字段。
- 执行第一个子查询, 得到1000这个值, 并存入临时表中。
- 执行第二个子查询:
- 拿到第一行id=1000, 试图插入临时表中。 但由于1000这个值已经存在于临时表了, 违反了唯一性约束, 所以插入失败, 然后继续执行。
- 取到第二行id=999, 插入临时表成功。
- 从临时表中按行取出数据, 返回结果, 并删除临时表, 结果中包含两行数据分别是1000和999。
上述过程流程图:
从图中可以看到,这里的内存临时表起到了暂存数据的作用(暂存,用于去重),而且计算过程还用上了临时表主键id的唯一性约束,实现了union的语义。
注:如果把上面这个语句中的union改成union all的话,就没有了“去重”的语义。这样执行的时候,就一次执行子查询,得到的结果直接作为结果集的一部分,发给客户端。因此也就不需要临时表了。
可以看到, 第二行的Extra字段显示的是Using index, 表示只使用了覆盖索引, 没有用临时表了。
group by执行流程
另外一个常见的使用临时表的例子是group by,语句如下:
select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;
这个语句的逻辑是把表t1里的数据, 按照 id%10 进行分组统计, 并按照m的结果排序后输出。 它的explain结果如下:
在Extra字段里面, 我们可以看到三个信息:
- Using index, 表示这个语句使用了覆盖索引, 选择了索引a, 不需要回表。
- Using temporary, 表示使用了临时表。
- Using filesort, 表示需要排序。
注:group by需要暂存结果,所以需要临时表。
语句执行流程如下:
- 创建内存临时表, 表里有两个字段m和c, 主键是m。
- 扫描表t1的索引a, 依次取出叶子节点上的id值, 计算id%10的结果, 记为x。
- 如果临时表中没有主键为x的行, 就插入一个记录(x,1)。
- 如果表中有主键为x的行, 就将x这一行的c值加1。
- 遍历完成后, 再根据字段m做排序, 得到结果集返回给客户端。
注:group by默认会对结果进行排序。
执行流程图如下:
内存临时表排序流程图:
上图中对内存临时表的排序是虚线框内的过程。
该语句的执行结果如下:
如果你的结果并不需要对结果进行排序,则可以在SQL语句末尾增加order by null,也就是改成:
select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null;
即跳过最后排序阶段,直接从临时表中取数据返回,结果如下:
由于表t1中的id值是从1开始的, 因此返回的结果集中第一行是id=1; 扫描到id=10的时候才插入m=0这一行, 因此结果集里最后一行才是m=0。
注:这个例子里由于临时表只有10行, 内存可以放得下, 因此全程只使用了内存临时表。 但是, 内存临时表的大小是有限制的, 参数tmp_table_size就是控制这个内存大小的, 默认是16M。
如果执行如下语句:
set tmp_table_size=1024;
select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10;
把内存临时表的大小限制为最大1024字节, 并把语句改成id % 100, 这样返回结果里有100行数据。 但是, 这时的内存临时表大小不够存下这100行数据, 也就是说, 执行过程中会发现内存临时表大小到达了上限(1024字节) 。
这时候就会把内存临时表转成磁盘临时表, 磁盘临时表默认使用的引擎是InnoDB。 这时, 返回的结果如下图所示。
如果这个表t1的数据量很大, 很可能这个查询需要的磁盘临时表就会占用大量的磁盘空间。
group by优化方法(索引)
group by语句存在问题
不论是使用内存临时表还是磁盘临时表, group by逻辑都需要构造一个带唯一索引的表, 执行代价都是比较高的。 如果表的数据量比较大,则group by语句执行起来会很慢。
group by优化思路
问1:执行group by语句为什么需要临时表?
答:当分组的key无序时,需要先排序,才能做聚合操作。如果分组的key有序,则直接顺序扫描,并做聚合操作即可。而InnoDB的索引都是有序的,所以可以被善加利用。
假设,现在有一个类似下图的数据结构:
如果可以确保输入的数据是有序的,那么计算group by的时候,就只需要从左到右,顺序扫描,依次累加。
具体流程如下:
- 当碰到第一个1的时候, 已经知道累积了X个0, 结果集里的第一行就是(0,X)。
- 当碰到第一个2的时候, 已经知道累积了Y个1, 结果集里的第一行就是(1,Y)。
按照这个逻辑执行的话,扫描到整个输入的数据结束,就可以拿到group by的结果,也就不不要临时表,也不需要再额外排序。
问2:如果表的数据量比较大,上面这个group by语句执行起来就会很慢,有没有什么方法可以对其进行优化?
在MySQL 5.7版本支持了generated column机制, 用来实现列数据的关联更新。 你可以用下面的方法创建一个列z, 然后在z列上创建一个索引。
alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z);
这样,索引z上的数据就类似上图,变成有序的了(本质上是通过加索引进行排序)。上面的group by语句就可以改成:
select z, count(*) as c from t1 group by z;
优化后的group by语句的explain结果, 如下图所示:
从Extra字段可以看到, 这个语句的执行不再需要临时表, 也不需要排序了。
注:对于不支持generated column机制的场景(MySQL 5.6及之前的版本),可以自己给表增加字段,并加索引,模拟上述过程。
group by优化方法(直接排序)
临时表可以是基于内存的(Memory引擎),也可以是基于磁盘的(MyISAM或InnoDB引擎)。
问:如果遇到无法加索引或者不适合加索引的场景,这时候group by应该怎么优化?
在group by语句中加上SQL_BIG_RESULT这个提示(hint),告知优化器:语句涉及数据量很大,直接使用磁盘临时表。
磁盘临时表默认是B+树存储,存储效率不如数组。所以优化器在得知数据量很大后,直接用数组存储,即sort buffer。当排序操作无法在ssort buffer中完成时,会创建磁盘临时表来完成排序。
总结:在group by语句中加上SQL_BIG_RESULT提示,优化器会对数据进行排序。
示例如下:
select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;
执行流程:
- 初始化sort_buffer, 确定放入一个整型字段, 记为m。
- 扫描表t1的索引a, 依次取出里面的id值, 将 id%100的值存入sort_buffer中。
- 扫描完成后, 对sort_buffer的字段m做排序(如果sort_buffer内存不够用, 就会利用磁盘临时文件辅助排序)。
- 排序完成后, 就得到了一个有序数组。
据有序数组, 得到数组里面的不同值, 以及每个值的出现次数。
执行流程图:
执行计划:
从Extra字段可以看到, 这个语句的执行没有再使用临时表, 而是直接用了排序算法。
小结:思考题
小结:
- 如果对group by语句的结果没有排序要求, 要在语句后面加 order by null。
- 尽量让group by过程用上表的索引, 确认方法是explain结果里没有Using temporary和 Usingfilesort。
- 如果group by需要统计的数据量不大, 尽量只使用内存临时表; 也可以通过适当调大tmp_table_size参数, 来避免用到磁盘临时表。
- 如果数据量实在太大, 使用SQL_BIG_RESULT这个提示, 来告诉优化器直接使用排序算法得到group by的结果。
思考:MySQL什么时候会使用内部临时表?
- 如果语句执行过程可以一边读数据, 一边直接得到结果, 是不需要额外内存的, 否则就需要额外的内存, 来保存中间结果。
- join_buffer是无序数组, sort_buffer是有序数组, 临时表是二维表结构。
- 如果执行逻辑需要用到二维表特性, 就会优先考虑使用临时表。 比如我们的例子中, union需要用到唯一索引约束, group by还需要用到另外一个字段来存累积计数。
思考:sort buffer、内存临时表、磁盘临时表之间的联系?
无论是内存临时表还是磁盘临时表,如果需要排序,都是在sort buffer中进行,只是排序后保存的位置不同。一个保存在内存临时表中,一个保存在磁盘临时表中。
划重点:每一篇文章都有对应PDF,若有需要请留言!(PDF中的侧重点看起来更加分明)