您现在的位置是:首页 > 文章详情

MOD函数索引实战:解决百万级数据分批处理性能瓶颈

日期:2025-07-09点击:13

MOD函数索引实战:解决百万级数据分批处理性能瓶颈

问题背景

GreatSQL的MOD函数,大家应该都不陌生,使用MOD函数创建函数索引,是不是很少有人这么用呀,下面听我讲讲使用MOD函数创建函数索引的故事吧。

故事的引子呢,是有这么一个使用场景,为了忽略客户真实的业务,对涉及的表只保留了别名。

SELECT g.* FROM g JOIN a ON g.customer_id = a.customer_id JOIN d ON a.customer_code = d.customer_code JOIN f ON g.subs_id = f.subs_id JOIN c ON a.company_id = c.province_id JOIN e ON d.city = e.city_id WHERE g.bill_month = 202505 AND g.deal_status = 1 AND (MOD(g.bill_seq, 6) + 1) = 1 LIMIT 2000 

这个场景是对业务数据分批处理,每次取2000条数据,使用MOD函数分6个通道并行处理,每批处理完后会修改deal_status的状态,每月涉及的数据量约两百万,客户描述这个SQL越执行越慢,后面执行会达到20s。

通过执行计划分析获知,SQL主要慢在了对g表按照 WHERE 条件读取数据上,这个g表在 deal_status上有单列索引。由于业务处理的复杂性,并不总是6个通道齐头并进的处理的,如果符合deal_status的条件多,但是满足MOD函数条件的数据少,g表读取满足条件的2000条数据就会耗时久。考虑到这种情况,决定在deal_status,mod(g.bill_seq, 6) + 1 上建联合函数索引。函数索引生效后,SQL执行效率显著提升,性能稳定在毫秒级别,不因数据变化而变化。

为什么此处建联合函数索引能提升效率呢?

MOD(g.bill_seq, 6)的取值只有6个值,函数索引的选择性并不好,之所以建联合函数索引能提升效率,是因为数据处理过程中数据会变得不均匀,而该业务SQL有LIMIT 关键字限制,只提取前2000行数据,故通过联合函数索引精确定位后,可快速取得数据。

下面介绍一下MOD函数索引创建过程中遇到的插曲故事。

实验验证

准备工作

建表t1,通过存储过程p1填充了10000行数据。

CREATE TABLE t1( bill_seq DECIMAL(20,0), bill_month INT, deal_status DECIMAL(2,0) ) PARTITION BY RANGE (bill_month) (PARTITION p1 VALUES LESS THAN (202506)); DELIMITER // CREATE OR REPLACE PROCEDURE p1 IS BEGIN FOR i IN 1..10000 LOOP INSERT INTO t1(bill_seq,bill_month,deal_status) VALUES(i,202505,1); END LOOP; UPDATE t1 SET deal_status=2 WHERE bill_seq<9000 AND MOD(bill_seq,6)+1=6; END; // DELIMITER ; CALL p1(); 

查询数据

greatsql> SELECT COUNT(*) FROM t1 WHERE deal_status=1; +----------+ | count(*) | +----------+ | 8500 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) greatsql> SELECT COUNT(*) FROM t1 WHERE deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=6; +----------+ | count(*) | +----------+ | 166 | +----------+ 1 row in set (0.02 sec) greatsql> SELECT COUNT(*) FROM t1 WHERE deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=1; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1666 | +----------+ 1 row in set (0.03 sec) 

业务场景验证

根据造数规则,可以看出满足deal_status=1的数据量多,deal_status=1 and mod(bill_seq,6)+1=6 的数据量不多。

表t1 上增加deal_status的单列索引,查询两个语句的执行计划。

ALTER TABLE t1 ADD INDEX idx_deal_status(deal_status); SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=6 LIMIT 10; SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=1 LIMIT 10; 

执行计划如下

greatsql> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=6 LIMIT 10; *************************** 1. row *************************** EXPLAIN: -> Limit: 10 row(s) (cost=106.00 rows=10) (actual time=21.632..21.819 rows=10 loops=1) -> Filter: ((t1.bill_month = 202505) and (((t1.bill_seq % 6) + 1) = 6)) (cost=106.00 rows=850) (actual time=21.631..21.816 rows=10 loops=1) -> Index lookup on t1 using idx_deal_status (deal_status=1) (cost=106.00 rows=8500) (actual time=0.027..18.503 rows=7559 loops=1) 1 row in set (0.02 sec) greatsql> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=1 LIMIT 10; *************************** 1. row *************************** EXPLAIN: -> Limit: 10 row(s) (cost=106.00 rows=10) (actual time=0.050..0.170 rows=10 loops=1) -> Filter: ((t1.bill_month = 202505) and (((t1.bill_seq % 6) + 1) = 1)) (cost=106.00 rows=850) (actual time=0.049..0.168 rows=10 loops=1) -> Index lookup on t1 using idx_deal_status (deal_status=1) (cost=106.00 rows=8500) (actual time=0.029..0.142 rows=50 loops=1) 1 row in set (0.00 sec) 

查询deal_status=1 and mod(bill_seq,6)+1=6 的SQL,需要扫描7559行数据来获取10条数据。

查询deal_status=1 and mod(bill_seq,6)+1=1 的SQL, 只需扫描50行就能获取10条数据。

可以说明,真实业务案例中,分6个通道读取数据时会遇到这种情况,数据变化造成SQL执行效率不稳定。

创建函数索引

下面建联合函数索引,查询SQL执行计划。

ALTER TABLE t1 DROP INDEX idx_deal_status; ALTER TABLE t1 ADD INDEX idx_dealstaus_billseq(deal_status,(MOD(bill_seq,6)+1)); greatsql>EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=6 LIMIT 10; +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+-----------------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+-----------------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | p1 | ref | idx_dealstaus_billseq | idx_dealstaus_billseq | 2 | const | 5000 | 10.00 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+-----------------------+---------+-------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) greatsql>EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=6 LIMIT 10; *************************** 1. row *************************** EXPLAIN: -> Limit: 10 row(s) (cost=71.00 rows=10) (actual time=27.500..27.530 rows=10 loops=1) -> Filter: ((t1.bill_month = 202505) and (((t1.bill_seq % 6) + 1) = 6)) (cost=71.00 rows=500) (actual time=27.499..27.528 rows=10 loops=1) -> Index lookup on t1 using idx_dealstaus_billseq (deal_status=1) (cost=71.00 rows=5000) (actual time=0.036..23.827 rows=8344 loops=1) 1 row in set (0.02 sec) 

从执行计划可以看出,只用到了deal_status一列的索引来定位,(mod(bill_seq,6)+1) 并没有起到定位的作用,需要扫描8344行数据来获取10条数据。

函数索引失效了,为什么?

索引失效问题解决

为了解决问题,采取了曲线救国政策,增加虚拟列,通过虚拟列建联合索引。

ALTER TABLE t1 ADD c1 INT GENERATED ALWAYS AS (MOD(bill_seq,6)+1); ALTER TABLE t1 ADD INDEX idx_deal_c1(deal_status,c1); greatsql> EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=6 LIMIT 10; +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------+-------------+---------+-------------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------+-------------+---------+-------------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | p1 | ref | idx_dealstaus_billseq,idx_deal_c1 | idx_deal_c1 | 7 | const,const | 166 | 10.00 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------+-------------+---------+-------------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) greatsql> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=6 LIMIT 10;\G *************************** 1. row *************************** EXPLAIN: -> Limit: 10 row(s) (cost=22.66 rows=10) (actual time=0.098..0.171 rows=10 loops=1) -> Filter: (t1.bill_month = 202505) (cost=22.66 rows=17) (actual time=0.088..0.160 rows=10 loops=1) -> Index lookup on t1 using idx_deal_c1 (deal_status=1, c1=6) (cost=22.66 rows=166) (actual time=0.087..0.156 rows=10 loops=1) 1 row in set (0.00 sec) 

从执行计划可以看出,用上了虚拟列的联合索引,只需扫描10行数据就能获取到10行数据,两个条件都起到了定位作用。

问题是解决了,可是回过头来想一想,虚拟列与函数索引有何不同,理论上是一样的,没道理函数索引不行。

不知道细心的你有没有发现一个问题,建虚拟列时我指定了列类型为INT,而创建表时bill_seq列为DECIMAL类型。所以问题聚焦在MOD函数究竟返回了什么类型,(MOD(bill_seq,6)+1) =6 是否发生了隐式转换,导致索引不可用。

GreatSQL对MOD函数的参数管理比较宽松,MOD(N,M), 两个参数一般是整形数值,也可以是定点和浮点类型数值,返回值可以是小数。 本案例中MOD(bill_seq,6) ,bill_seq为DECIMAL(20,0)类型, 返回值应与参数bill_seq类型一致。

一般情况下发生隐式转换,都是认为列类型为VARCHAR,而条件值给了数值,但是MOD函数是数值类型函数,返回数值类型的数据,所以开始一直没有往隐式转换这方面想。

在DECIMAL与INT之间难道也存在隐式转换?根据以往经验来看,列类型为decimal类型时,直接传值数值,是没有问题的,本例中deal_statusDECIMAL(2,0)类型,是能用上索引的。

本着试一试的态度,将条件值使用CAST函数转换成DECIMAL类型。

greatsql> EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=CAST(6 AS DECIMAL) LIMIT 10; +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------+-----------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------+-----------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | p1 | ref | idx_dealstaus_billseq,idx_deal_c1 | idx_dealstaus_billseq | 13 | const,const | 166 | 10.00 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------------------+-----------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) greatsql> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE bill_month=202505 AND deal_status=1 AND MOD(bill_seq,6)+1=CAST(6 AS DECIMAL) LIMIT 10\G *************************** 1. row *************************** EXPLAIN: -> Limit: 10 row(s) (cost=22.66 rows=10) (actual time=0.083..0.126 rows=10 loops=1) -> Filter: (t1.bill_month = 202505) (cost=22.66 rows=17) (actual time=0.077..0.118 rows=10 loops=1) -> Index lookup on t1 using idx_dealstaus_billseq (deal_status=1, ((bill_seq % 6) + 1)=6) (cost=22.66 rows=166) (actual time=0.075..0.115 rows=10 loops=1) 1 row in set (0.00 sec) 

从执行计划可以看出,使用了开始创建的函数索引 idx_dealstaus_billseq(deal_status,(mod(bill_seq,6)+1))。MOD函数部分也起到了定位作用,是否有处处有惊喜的感觉。

总结:

1.MOD函数返回值类型取决于参数值类型,参数既有DECIMAL,又有INT的情况下,会返回DECIMAL类型。

2.MOD函数索引使用了DECIMAL类型的参数时,条件值也要使用DECIMAL类型,才能用上该函数索引定位。

3.虚拟列默认不占用存储空间,但可以指定列的类型,会间接影响其生成表达式的类型。

Enjoy GreatSQL :)

关于 GreatSQL

GreatSQL是适用于金融级应用的国内自主开源数据库,具备高性能、高可靠、高易用性、高安全等多个核心特性,可以作为MySQL或Percona Server的可选替换,用于线上生产环境,且完全免费并兼容MySQL或Percona Server。

相关链接: GreatSQL社区 Gitee GitHub Bilibili

GreatSQL社区:

image

社区有奖建议反馈: https://greatsql.cn/thread-54-1-1.html

社区博客有奖征稿详情: https://greatsql.cn/thread-100-1-1.html

(对文章有疑问或者有独到见解都可以去社区官网提出或分享哦~)

技术交流群:

微信&QQ群:

QQ群:533341697

微信群:添加GreatSQL社区助手(微信号:wanlidbc )好友,待社区助手拉您进群。

原文链接:https://my.oschina.net/GreatSQL/blog/18683982
关注公众号

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。

持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。

文章评论

共有0条评论来说两句吧...

文章二维码

扫描即可查看该文章

点击排行

推荐阅读

最新文章