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技术分享 | 在MySQL对于批量更新操作的一种优化方式

GreatSQL社区 2021-12-20 09:51:11 浏览 1442
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手记 112
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作者：景云丽、卢浩、宋源栋

  • GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。

引言

批量更新数据，不同于这种 update a=a+1 where pk > 500，而是需要对每一行进行单独更新 update a=1 where pk=1;update a=12 where pk=7;… 这样连续多行update语句的场景，是少见的。

可以说是偶然也是一种必然，在GreatDB 5.0的开发过程中，我们需要对多语句批量update的场景进行优化。

两种多行更新操作的耗时对比
在我们对表做多行更新的时候通常会遇到以下两种情况

1.单语句批量更新（update a=a+1 where pk > 500）

2.多语句批量更新（update a=1 where pk=1;update a=12 where pk=7;…）

下面我们进行实际操作比较两种场景，在更新相同行数时所消耗的时间。

数据准备

数据库版本：MySQL 8.0.23

t1表，建表语句以及准备初始数据1000行

create  database if not exists test;
use test
##建表
create table t1(c1 int primary key,c2 int);
##创建存储过程用于生成初始数据
DROP PROCEDURE IF EXISTS insdata;
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE insdata(IN beg INT, IN end INT) BEGIN
 WHILE beg <= end
 DO
 INSERT INTO test.t1 values (beg, end);
SET beg = beg+1;
END WHILE;
END $$
DELIMITER ;
##插入初始数据1000行
call insdata(1,1000)

1.单语句批量更新

更新语句

update  t1 set c2=10 where c1 <=1000;

执行结果

mysql> update  t1 set c2=10 where c1 <=1000;
Query OK, 1000 rows affected (0.02 sec)
Rows matched: 1000  Changed: 1000  Warnings: 0

2.多语句批量更新

以下脚本用于生成1000行update语句，更新c2的值等于1000以内的随机数

#!/bin/bash

for i in {1..1000}
do
        echo "update t1 set c2=$((RANDOM%1000+1)) where c1=$i;" >> update.sql
done

生成sql语句如下

update t1 set c2=292 where c1=1;
update t1 set c2=475 where c1=2;
update t1 set c2=470 where c1=3;
update t1 set c2=68 where c1=4;
update t1 set c2=819 where c1=5;

... ....
update t1 set c2=970  where c1=1000;

因为source /ssd/tmp/tmp/1000/update.sql;执行结果如下，执行时间不易统计：

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

所以利用Linux时间戳进行统计：

#!/bin/bash

start_time=`date +%s%3N`
/ssd/tmp/mysql/bin/mysql -h127.0.0.1 -uroot -P3316 -pabc123 -e "use test;source /ssd/tmp/tmp/1000/update.sql;"
end_time=`date +%s%3N`
echo "执行时间为："$(($end_time-$start_time))"ms"

执行结果：

[root@computer-42 test]# bash update.sh
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
执行时间为：4246ms

执行所用时间为：4246ms=4.246 sec

结果比较

file

总结

由上述例子我们可以看到，同样是更新1000行数据。单语句批量更新与多语句批量更新的执行效率差距很大。

而产生这种巨大差异的原因，除了1000行sql语句本身的网络与语句解析开销外，影响性能的地方主要是以下几个方面：

1.如果会话是auto_commit=1，每次执行update语句后都要执行commit操作。commit操作耗费时间较久，会产生两次磁盘同步（写binlog和写redo日志）。在进行比对测试时，尽量将多个语句放到一个事务内，保证只提交一次事务。

2.向后端发送多语句时，后端每处理一个语句均会向client返回一个response包，进行一次交互。如果多语句使用一个事务的话，网络io交互应该是影响性能的主要方面。之前在性能测试时发现网卡驱动占用cpu很高。

我们的目标是希望在更新1000行时，第二种场景的耗时能够减少到一秒以内。

对第二种场景的优化

接下来我们来探索对更新表中多行为不同值时，如何提高它的执行效率。

简单分析

从执行的update语句本身来说，两种场景所用的表结构都进行了最大程度的简化，update语句也十分简单，且where条件为主键，理论上已经没有优化的空间。

如果从其他方面来考虑，根据上述原因分析会有这样三个优化思路：

1.减少执行语句的解析时间来提高执行效率
2.减少commit操作对性能的影响，尽量将多个语句放到一个事务内，保证只提交一次事务。
3.将多条语句合并成一条来提高执行效率

方案一：使用prepare语句，减小解析时间

以下脚本用于生成prepare执行语句

#!/bin/bash

echo "prepare pr1 from 'update test.t1 set c2=? where c1=?';" > prepare.sql
for i in {1..1000}
do
echo "set @a=$((RANDOM%1000+1)),@b=$i;" >>prepare.sql
echo "execute pr1 using @a,@b;" >> prepare.sql
done
echo "deallocate prepare pr1;" >> prepare.sql

生成语句如下

prepare pr1 from 'update test.t1 set c2=? where c1=?';
set @a=276,@b=1;
execute pr1 using @a,@b;
set @a=341,@b=2;
execute pr1 using @a,@b;
set @a=803,@b=3;
execute pr1 using @a,@b;
... ...
set @a=582,@b=1000;
execute pr1 using @a,@b;
deallocate prepare pr1;

执行语句

#!/bin/bash

start_time=`date +%s%3N`
/ssd/tmp/mysql/bin/mysql -h127.0.0.1 -uroot -P3316 -pabc123 -e "use test;source /ssd/tmp/tmp/test/prepare.sql;"
end_time=`date +%s%3N`
echo "执行时间为："$(($end_time-$start_time))"ms"

执行结果：

[root@computer-42 test]# bash prepare_update_id.sh
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
执行时间为：4518ms

与优化前相比

file

很遗憾，执行总耗时反而增加了。

这里笔者有一点推测是由于原本一条update语句，被拆分成了两条语句：

set @a=276,@b=1;
execute pr1 using @a,@b;

这样在MySQL客户端和MySQL进程之间的通讯次数增加了，所以增加了总耗时。

因为prepare预处理语句执行时只能使用用户变量传递，以下执行语句会报错

mysql> execute pr1 using 210,5;
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax;
check the manual that corresponds to your MySQL server version
for the right syntax to use near '210,5' at line 1

所以无法在语法方面将两条语句重新合并，笔者便使用了以下另外一种执行方式

执行语句

#!/bin/bash

start_time=`date +%s%3N`
/ssd/tmp/mysql/bin/mysql -h127.0.0.1 -uroot -P3316 -pabc123  <<EOF
use test;
DROP PROCEDURE IF EXISTS pre_update;
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE pre_update(IN beg INT, IN end INT) BEGIN
 prepare pr1 from 'update test.t1 set c2=? where c1=?';
 WHILE beg <= end
 DO
 set  @a=beg+1,@b=beg;
 execute pr1 using @a,@b;
 SET beg = beg+1;
END WHILE;
deallocate prepare pr1;
END $$
DELIMITER ;
call pre_update(1,1000);
EOF
end_time=`date +%s%3N`
echo "执行时间为："$(($end_time-$start_time))"ms"

执行结果：

[root@computer-42 test]# bash prepare_update_id.sh
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
执行时间为：3862ms

与优化前相比：

file

这样的优化幅度符合prepare语句的理论预期，但仍旧不够理想。

方案二：多个update语句放到一个事务内执行，最终commit一次

以下脚本用于生成1000行update语句在一个事务内，更新c2的值等于1000以内的随机数

#!/bin/bash
echo "begin;" > update.sql
for i in {1..1000}
do
        echo "update t1 set c2=$((RANDOM%1000+1)) where c1=$i;" >> update.sql
done
echo "commit;" >> update.sql

生成sql语句如下

begin;
update t1 set c2=279 where c1=1;
update t1 set c2=425 where c1=2;
update t1 set c2=72 where c1=3;
update t1 set c2=599 where c1=4;
update t1 set c2=161 where c1=5;

... ....
update t1 set c2=775  where c1=1000;
commit;

执行时间统计的方法，同上

[root@computer-42 test]# bash update.sh 
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
执行时间为：194ms

执行时间为194ms=0.194sec

与优化前相比：

file

可以看出多次commit操作对性能的影响还是很大的。

方案三：使用特殊SQL语法，将多个update语句合并

合并多条update语句
在这里我们引入一种并不常用的MySQL语法：

1）优化前：

update多行执行语句类似“update xxx; update xxx;update xxx;… …”

2）优化后：

改成先把要更新的语句拼成一个视图（结果集表)，然后用结果集表和源表进行关联更新。这种更新方式有个隐式限制“按主键或唯一索引关联更新”。

UPDATE t1 m, (
    SELECT 1 AS c1, 2 AS c2
    UNION ALL
    SELECT 2, 2
    UNION ALL
    SELECT 3, 3
    ... ...
    UNION ALL
    SELECT n, 2
  ) r
SET m.c1 = r.c1, m.c2 = r.c2
WHERE m.c1 = r.c1;

3）具体的例子：

###建表
create table t1(c1 int primary key,c2 int);
###插入5行数据
insert into t1 values(1,1),(2,1),(3,1),(4,1),(5,1);
select  * from t1;
###更新c2为c1+1
UPDATE t1 m, (
  SELECT 1 AS c1, 2 AS c2
  UNION ALL
  SELECT 2, 3
  UNION ALL
  SELECT 3, 4
  UNION ALL
  SELECT 4, 5
  UNION ALL
  SELECT 5, 6
 ) r
SET m.c1 = r.c1, m.c2 = r.c2
WHERE m.c1 = r.c1;
###查询结果
select * from t1;

执行结果：

  mysql> create table t1(c1 int primary key,c2 int);
  Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

  mysql> insert into t1 values(1,1),(2,1),(3,1),(4,1),(5,1);
  Query OK, 5 rows affected (0.00 sec)
  Records: 5  Duplicates: 0  Warnings: 0

  mysql> select * from t1;
  +----+------+
  | c1 | c2   |
  +----+------+
  |  1 |    1 |
  |  2 |    1 |
  |  3 |    1 |
  |  4 |    1 |
  |  5 |    1 |
  +----+------+
  5 rows in set (0.00 sec)

  mysql> update  t1 m,(select 1 as c1,2 as c2 union all select 2,3 union all select 3,4 union all select 4,5 union all select 5,6 ) r set m.c1=r.c1,m.c2=r.c2  where m.c1=r.c1;
Query OK, 5 rows affected (0.01 sec)
  Rows matched: 5  Changed: 5  Warnings: 0

  mysql> select * from t1;
  +----+------+
  | c1 | c2   |
+----+------+
  |  1 |    2 |
  |  2 |    3 |
  |  3 |    4 |
  |  4 |    5 |
  |  5 |    6 |
  +----+------+
  5 rows in set (0.00 sec)

4）更进一步的证明

在这里笔者选择通过观察语句执行生成的binlog，来证明优化方式的正确性。

首先是未经优化的语句:

begin;
update t1 set c2=2 where c1=1;
update t1 set c2=3 where c1=2;
update t1 set c2=4 where c1=3;
update t1 set c2=5 where c1=4;
update t1 set c2=6 where c1=5;
commit;

......
### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=1 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=1 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=2 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
......
### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=2 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=2 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=3 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
......
### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=3 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=3 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=4 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
......
### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=4 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=4 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=5 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
......
### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=5 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=5 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=6 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
......

然后是优化后的语句：

UPDATE t1 m, (
  SELECT 1 AS c1, 2 AS c2
  UNION ALL
  SELECT 2, 3
  UNION ALL
  SELECT 3, 4
  UNION ALL
  SELECT 4, 5
  UNION ALL
  SELECT 5, 6
 ) r
SET m.c1 = r.c1, m.c2 = r.c2
WHERE m.c1 = r.c1;

### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=1 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=1 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=2 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=2 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=2 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=3 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=3 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=3 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=4 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=4 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=4 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=5 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### UPDATE `test`.`t1`
### WHERE
###   @1=5 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### SET
###   @1=5 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=6 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */

可以看到，优化前后binlog中记录的SQL语句是一致的。这也说明了我们优化后语句与原执行语句是等效的。

5）从语法角度的分析

UPDATE t1 m, --被更新的t1表设置别名为m
(
  SELECT 1 AS c1, 2 AS c2
  UNION ALL
  SELECT 2, 3
  UNION ALL
  SELECT 3, 4
  UNION ALL
  SELECT 4, 5
  UNION ALL
  SELECT 5, 6
) r --通过子查询构建的临时表r
SET m.c1 = r.c1, m.c2 = r.c2
WHERE m.c1 = r.c1

将子查询临时表r单独拿出来，我们看一下执行结果：

mysql> select 1 as c1,2 as c2 union all select 2,3 union all select 3,4 union all select 4,5 union all select 5,6;
+----+----+
| c1 | c2 |
+----+----+
|  1 |  2 |
|  2 |  3 |
|  3 |  4 |
|  4 |  5 |
|  5 |  6 |
+----+----+
5 rows in set (0.00 sec)

可以看到，这就是我们想要更新的那部分数据，在更新之后的样子。通过t1表与r表进行join update，就可以将t1表中相应的那部分数据，更新成我们想要的样子，完成了使用一条语句完成多行更新的操作。

6）看一下执行计划

以下为explain执行计划，使用了嵌套循环连接，外循环表t1 as m根据条件m.c1=r.c1过滤出5条数据，每更新一行数据需要扫描一次内循环表r，共循环5次：

file

如果光看执行计划，似乎这条语句的执行效率不是很高，所以我们接下来真正执行一下。

7）实践检验

以下脚本用于生成优化后update语句，更新c2的值等于1000以内的随机数

#!/bin/bash

echo "update t1 as m,(select 1 as c1,2 as c2 " >> update-union-all.sql

for j in {2..1000}
do
        echo "union all select $j,$((RANDOM%1000+1))" >> update-union-all.sql

done

echo ") as r set m.c2=r.c2 where m.c1=r.c1" >> update-union-all.sql

生成SQL语句如下

update t1 as m,(select 1 as c1,2 as c2
union all select 2,644
union all select 3,322
union all select 4,660
union all select 5,857
union all select 6,752
... ...
union all select 999,225
union all select 1000,77
) as r set m.c2=r.c2 where m.c1=r.c1

执行语句

#!/bin/bash

start_time=`date +%s%3N`
/ssd/tmp/mysql/bin/mysql -h127.0.0.1 -uroot -P3316 -pabc123 -e \
"use test;source /ssd/tmp/tmp/1000/update-union-all.sql;"
end_time=`date +%s%3N`
echo "执行时间为："$(($end_time-$start_time))"ms"

执行结果：

[root@computer-42 test]# bash update-union-all.sh
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
执行时间为：58ms

与优化前相比:

file

多次测试对比结果如下：

file

总结

根据以上理论分析与实际验证，我们找到了一种对批量更新场景的优化方式。

Enjoy GreatSQL :)

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