建议收藏 | 在openGauss上遇到慢SQL该怎么办？

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发布于 2022-8-17 15:45

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在数据库的日常使用中，难免会遇到慢SQL，遇到慢SQL本身并不可怕，困难之处在于如何识别慢SQL并对其优化，使它不至于拖慢整个系统的性能，避免危害到日常业务的正常进行。
对不同的数据库来说，由于其系统架构的差异、代码实现的不同，很多慢SQL解决“套路”往往是无法直接复用的。为此，我们梳理了在openGauss上进行慢SQL分析的经验，并总结了下来，希望能给openGauss的用户一些启发。openGauss的数据库自治运维系统DBMind也已经初步具备了慢SQL根因分析的能力，感兴趣的读者也可以尝试一下。
首先，我们可以通过设置GUC参数log_min_duration_statement 来指定openGauss系统监控的慢SQL阈值。同时，我们也应调大instr_unique_sql_count的数值，以免出现“missing SQL statement, GUC instr_unique_sql_count is too small.”的提示。这里以设置慢SQL检测阈值为5秒（默认数值单位是毫秒）为例：

1  gs_guc reload -D $PGDATA -c 'log_min_duration_statement = 5000' -c 'instr_unique_sql_count = 2000'

然后执行一个慢SQL，可以在dbe_perf.statement_history视图中查看到结果：

1  select pg_sleep(6); -- 构造的慢SQL

2   select * from dbe_perf.statement_history order by start_time desc;

有了上述方法，我们就可以轻易在openGauss数据库中监控到慢SQL了，接下来可以通过下文的方法来分析慢SQL的产生原因。

索引原因导致的慢SQL
由索引原因引起的慢SQL在绝大多数数据库系统中都是十分常见的，甚至可以列为第一大慢SQL问题来源。简单来说，大致存在以下几种情况：
1. 缺乏有效索引

2. 执行计划没有选择索引扫描，即索引失效

3.冗余索引

缺乏有效索引
对于缺乏有效索引的场景，在解决问题时，可以先从SQL语句本身入手，绝大多数此类SQL语句都是SELECT语句，且该类SQL语句涉及到的表数据量较多，且谓词上没有创建索引，导致数据库系统需要通过全盘扫描来获取数据。对于该情况，一般的做法往往比较“暴力”，即直接在WHERE子句、JOIN子句等涉及到的字段上创建索引。一般存在于WHERE子句中的简单比较都是可以使用索引扫描的，因此在该涉及到的字段上创建索引可能是有效的。但是，索引也并非是创建得越多越好（后面我们会提到冗余索引的情况），在创建索引时需要在选择度较高、数据量不是特别少的字段上创建索引，否则该索引收益不大。
对于单语句的索引推荐，openGauss数据库已经内置了该功能，用户可以通过调用系统函数gs_index_advise() 进行推荐，例如：

1   select * from gs_index_advise('select * from t1 where a > 1');

单语句索引推荐的核心逻辑可以表示为：
1. 提取JOIN类算子中的连接条件，保存为连接关系；
2. 提取Filter类算子中的过滤条件，保存为过滤关系；
3. 分析过滤关系中涉及字段的选择度和数据量，将评估适合创建索引的字段加入到候选索引列表中；
4. 分析连接关系，根据表的结果集大小确定驱动表，根据连接关系，将被驱动表中涉及的字段加入到候选索引列表中；
5. 提取Aggregate类算子涉及的字段，将该字段加入到候选索引列表中；
6. 提取Sort算子涉及的字段，将该字段加入到候选索引列表中；
7. 评估候选索引列表中的全部字段，过滤重复索引，合并相关索引；
8. 输出最终索引推荐的结果。
对于推荐出来的候选索引，用户可以自行决策是否创建，也可以通过openGauss的虚拟索引功能来评估索引收益，进行辅助决策。
对于单语句的索引推荐，业内也有不少开源的工具。不过，该类工具多数基于MySQL数据库实现（如美团开源的SQL Advisor）。同时，在索引推荐的层次上，该类工具使用的是对SQL语句进行语法解析后的结果，即根据SQL语句的抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）进行索引推荐。然而，openGauss的索引推荐功能还可以建立在查询解析之后的查询树（Query Tree）的基础上进行索引推荐，也就是说，openGauss的索引推荐是建立在算子粒度上的。这样，某些被优化器改写的SQL语句（如exists, in 子查询），也可以被轻易地捕获并进行索引推荐，而前文提到的基于AST进行索引推荐的工具是很难实现的。

索引失效
就索引失效而言，一般存在以下六种情况：
1. 联合索引（又叫复合索引、多列索引）的最左匹配原则失效：同MySQL类似，openGauss的联合索引也满足最左匹配原则，如果查询不满足最左匹配原则，数据库优化器会倾向于放弃选择该索引扫描；

2. 使用了SELECT *: 除了老生常谈的可能扫描到不需要的字段之外，使用该写法还有可能导致openGauss的IndexOnlyScan 失效（在MySQL中称为CoveringIndex），也可能导致索引扫描后进行不必要的回表；
3. 谓词中的索引列参与了运算：这个问题一般不会出现在openGauss数据库中，这是因为openGauss的rewrite过程可以将该写法进行改写。但是openGauss的rewrite过程是基于规则进行的，某些情况下会存在改写匹配不上的情况，例如把WHERE子句的中谓词变得复杂一点就可能出现改写失效，进而导致索引失效，例如select a from t1 where b - 0 > 1 and c < 100; 语句中的减0与否会产生两种截然不同的执行计划；
4. 索引列涉及函数计算：对于openGauss来说，函数计算结果往往是“不可预测”的，故该索引有可能是失效的；不过openGauss支持函数索引（Functional Index），对于必须在字段上执行函数的情况可以选择使用该索引，只不过该索引的维护代价会比较大；同时，如果定义的函数可以被rewrite过程改写，该索引仍然可能是有效的，这点可能与某些数据库的行为不同；
5. 谓词中使用like: 对于字符串类型（如varchar, text）的字段，在使用like进行模糊查询时，在openGauss中默认是不走索引的，这点与MySQL在默认情况下不太一致；openGauss对字符串类型的字段，一般在进行等值查询时会选择使用索引，如果对于该字段更多地进行模糊查询（如like或正则），则需要在创建索引时显式地添加text_pattern_ops参数，如 create index on movies (title text_pattern_ops); 同时，同MySQL等数据库一样，该B+ Tree索引也只仅支持前缀匹配查询，如果希望利用B+ Tree进行后缀匹配，可以使用字符串翻转小技巧；对于全文检索，可以使用openGauss支持的tsquery特性，并通过创建GIN或GiST索引加速查询；
6. SQL语义上不应走索引：这种情况的类型有很多，比较典型的是谓词中对同一张表的两列进行比较、不等值比较（如!=, not in, not exists, is not null）、全量排序、类型转换（如字段的类型是varchar, 在谓词中与bigint进行比较时发生了隐式转换）等。
冗余索引
上面我们提到了创建索引的一般情况，对于绝大多数慢SQL场景，创建一个合适的索引就可以使得性能突飞猛进。但是，索引是不是就可以越多越好呢？显然不是。我们日常创建的索引中，使用最多的是B+ Tree索引，因此我们以B+ Tree为例，简单解释一下缘由。
众所周知，B+ Tree是一个多叉树，它的每一个子节点都是父节点的一个子“范围”。记录（或记录的位置）最终存储在B+ Tree的叶子节点中。因此，在进行数据检索时，只需要扫描匹配的子节点中的指定“范围”即可。但是，对于数据的删除，也需要付出相同的时间开销，进行B+ Tree节点的调整；如果被索引的数据修改了，还需要调整B+ Tree中原有的节点结构。由于B+ Tree的插入、删除、检索的算法时间复杂度都是相同的，因此当业务系统中的插入和删除操作更多时，索引维护的代价就会更大，甚至超过索引检索时带来的收益。与此同时，索引页也需要占用额外的磁盘空间，被索引数据量越大，索引页占据的空间就越大。而且，当前openGauss中的B+ Tree的实现仍然是有锁的，更多的索引页面有可能涉及更多的锁维护操作。
在openGauss数据库中，可以通过下述语句简单识别没有被使用过的索引：

SELECT s.schemaname,
       s.relname AS tablename,
       s.indexrelname AS indexname,
       pg_relation_size(s.indexrelid) AS index_size
FROM pg_catalog.pg_stat_user_indexes s
   JOIN pg_catalog.pg_index i ON s.indexrelid = i.indexrelid
WHERE s.idx_scan = 0      -- has never been scanned
  AND 0 <>ALL (i.indkey)  
  AND NOT i.indisunique   
  AND NOT EXISTS       
         (SELECT 1 FROM pg_catalog.pg_constraint c
          WHERE c.conindid = s.indexrelid)
ORDER BY pg_relation_size(s.indexrelid) DESC;

可以修改上述SQL语句中的 idx_scan 条件中的阈值，来调整返回结果。
对于workload中全量SQL语句进行索引创建其实是非常困难的，因为需要权衡全量SQL中增删查改语句的占比情况，同时需要估计索引的检索收益和维护代价，这个权衡过程十分复杂，一般的人工操作其实是很难的。因此，在日常数据库使用中，当需要创建索引时，最好进行全局业务的评估，衡量是否会干扰到其他业务，以及创建的总体收益是否为正，以免后期难以维护。
不过，对于openGauss数据库来说，可以使用系统级别的索引推荐功能来解决上述痛点问题，可以通过下述命令查看使用说明：

gs_dbmind component index_advisor --help

系统配置原因导致的慢SQL

在系统配置中，最常见的配置项就是对资源的配置。这包括允许使用的最大资源（主要是内存）、以及资源的使用方式等。除了调整资源配置，有些情况下还需要配置数据库优化器Cost Model的代价值。下面我们重点看几个会影响SQL语句成为慢SQL的系统参数：
max_process_memory: 该参数与enable_memory_limit配合使用，用于限制一个openGauss实例可用的最大内存。需要将该参数值与宿主机系统的内存总量进行匹配，将宿主机用于操作系统正常运行所需的内存刨除后，剩下的内存空间就可以尽可能多地划分给openGauss实例使用了。否则，openGauss为了避免造成OOM问题，会通过该参数限制数据库允许使用的最大内存。因此，如果在客户端或者日志中出现类似“memory usage reach the max_dynamic_memory”的报错时，一般是由于该参数值太小导致的。
shared_buffers: 数据库系统使用的缓存池大小。一般来说，综合来看对数据库影响最大的参数就是它了，因为如果该参数设置得过小，会导致缓存不足，从而产生大量的磁盘I/O. 该参数在openGauss上的默认值很小，只有32MB，对于绝大多数的生产场景是不够的。一般的经验值是设置为系统内存的25%, 甚至在某些场景中还可以再大一点。不过openGauss的buffer没有通过DirectIO实现，仍然使用了系统缓存（cache），所以一般认为超过系统内存的40%也起不到再好的效果了。与此同时，checkpoint_segments 参数也需要随着shared_buffers的调大跟着变大一些。
work_mem: 显式指定内排序和哈希表能使用的内存空间大小，如果该值设得比较小，会向磁盘写入更多的临时文件。因此，我们可以适当地增加该值的大小。但是需要注意的是，业务系统可能存在并行执行的复杂语句，如果这些语句都占用非常多的work_mem大小的资源，则可能会导致内存使用占满（如前文所述，openGauss存在内存管控机制，一般不至于由于OOM导致系统重启）。故而，该值设置得很大的时候要关注系统的并发问题。该参数对ORDER BY, DISTINCT, JOIN (merge join, hash join), HASH Agg, 基于hash的IN子查询都有影响。
enable_nestloop: 开启该参数可以让优化器使用Nest Loop Join(NLJ), 但是关闭该参数也不会完全压制优化器选择NLJ. 对于某些复杂查询（如在TPC-H benchmark中的语句）来说，不应该选择NLJ, 但是优化器往往会出现规划错误。那么，在此场景下，可以通过禁用该参数来鼓励优化器选择使用其他JOIN方法。

random_page_cost: 一般与seq_page_cost配合调整。该参数调整数据库的CBO优化器中随机扫描的代价。该值设置得越大，数据库越认为随机扫描不可取，也就越不倾向于使用索引。该参数的默认值是4，对于机械硬盘来说，是合适的。但是，如果业务系统的磁盘是固态硬盘的话，就应该适当调小一下该参数值，一般的经验是调整为1.
default_statistics_target: 当前openGauss的默认优化器是CBO, 它高度依赖数据的统计信息。因此，对于复杂查询来说，更优质的统计信息往往可以获得更好的执行计划。通过增大该参数的值，可以获得更准确的统计信息，但是也会增加ANALYZE的时间。因此，对于复杂语句较多的场景，可以适当增加该参数值。
除了上述列出来的可能会影响SQL语句执行表现的系统参数外，还有很多参数可能会产生影响。不过，影响概率会小很多。如果用户希望检查一下数据库的参数配置是否合理，可以通过DBMind的参数推荐功能测试一下（该功能依赖当前正在运行的业务量，故不同时刻执行的效果可能会不同，建议在业务高峰时使用），相关使用帮助是：

gs_dbmind component xtuner recommend –help

如果用户希望针对自己的业务试探出最合适的参数，也可以使用离线模式（tune或train模式）。不过该场景一般是对未上线的业务系统进行初始调参，因为执行该功能可能会影响业务运行，故称之为离线模式。

资源竞争导致的慢SQL

当系统同时执行某些SQL语句的时候，它们可能会互相影响，进而导致某些SQL语句变为慢SQL, 这就是典型的资源竞争导致的慢SQL. 同时，不仅数据库中的语句们可能会进行资源竞争。在混合部署的环境中，操作系统上的其他任务也可能会影响数据库系统的表现。
对于一般的等待事件（wait event）来说，openGauss具备等待事件的记录视图，用户可以通过下列方法从宏观上查看Top级别的等待事件：

select * from dbe_perf.wait_events order by total_wait_time desc;

一般来说，对于数据库外部原因导致的资源竞争包括CPU、内存、IO的竞争，最典型的情况是IO风暴（Freeze IO）、CPU的计算资源的占用等。对于这种情况，一般不要将数据库与其他业务系统混合部署即可避免。

比较困难的是，数据库自己的某些任务之间互相影响，例如锁竞争、IO竞争等。
数据库中的不同SQL语句对锁资源进行占用，阻塞了其他语句的正常执行，导致SQL语句变慢了，甚至还会触发死锁检测。比较简单的排查当前锁占用情况的SQL语句是：

 SELECT c.relkind,
       d.datname,
       c.relname,
       l.mode,
       s.query,
       extract(epoch
               FROM pg_catalog.now() - s.xact_start) AS holding_time
    FROM pg_locks AS l
    INNER JOIN pg_database AS d ON l.database = d.oid
    INNER JOIN pg_class AS c ON l.relation = c.oid
    INNER JOIN pg_stat_activity AS s ON l.pid = s.pid
    WHERE s.pid != pg_catalog.pg_backend_pid();

下图展示了通过DBMind提供的openGauss-exporter监控到的数据库持锁情况：

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还有一种情况是IO使用受到影响，例如系统正在进行IO操作时，执行某条SQL语句，该SQL语句对磁盘的访问被阻塞了。典型的数据库系统IO操作包括Analyze, Vacuum以及checkpoint 等。openGauss为此做了很多优化，例如增量checkpoint, 使用更大的版本号等（可以避免大量的autovacuum for prevent wrap）。
当然，除了上面列出的情况外，还存在并发量接近或超过系统负荷导致的性能下降和拒绝服务。例如，大量复杂查询语句对CPU资源的竞争、大并发情况下引起数据库的响应时间变慢等。
就资源竞争引起的慢SQL来说，基本都可以通过系统指标来发现。例如监控慢SQL发生时刻的CPU、内存、IO、锁、网络等的使用情况，根据该慢SQL发生的背景信息即可推断出该慢SQL是否由资源竞争导致的，以及是何资源短缺导致的。对于openGauss来说，DBMind提供了非常强大的数据库指标采集功能，即DBMind与Prometheus平台适配的exporter. 用户可以直接通过下述命令查看exporter的启动参数：

openGauss-exporter: 用于采集数据库指标，除常规指标外，还能监控慢SQL、系统配置等。

gs_dbmind component opengauss_exporter --help

reprocessing-exporter: 可以对Prometheus中已经采集到的指标进行聚合，例如计算QPS、内存使用率等。

gs_dbmind component reprocessing_exporter --help

注意：openGauss对于采集指标也进行了权限隔离，必须要求openGauss-expoter连接的用户具有sysadmin, monadmin 权限才可以获取某些监控表的指标。

表本身包含大量数据

尽管openGauss对于大的行存表处理性能非常优秀，但表本身的数据情况依然是导致慢SQL的重要原因。一般来说，具有以下几种情况：
1. 表的数据量很大，且很少被缓存，导致语句需要扫描的元组很多；
2. 表的数据量很大，在修改、删除数据时需要修改较多的元组；
3. 向表中插入的数据量很大；
4. 业务上需要检索出的数据量很多；
5. 频繁的数据修改，导致表中存在很多死元组（dead tuple），影响扫描性能；

表的数据量较大导致的慢SQL问题，一般需要从业务上进行入手，直接通过修改数据库来达到优化慢SQL的目的是很难实现的。因此，需要用户分析具体的业务，对业务数据进行冷热分离、分库分表、使用分布式中间件等。如果希望在数据库层进行优化，则可以通过增加宿主机的内存，进而增加max_process_memory、shared_buffers、work_mem等的大小；使用性能更佳的磁盘；适当创建索引；使用表空间调整磁盘布局等。

SQL语句写得很差

由SQL语句写法问题导致的慢SQL也相对多见，这类写得比较差的慢SQL也被俗称为“烂SQL”。多数情况都下，由“烂SQL”导致的索引失效的问题较多，对于这种情况，可参考前面的描述对SQL语句进行改写，使其能够使用到索引。
除了修改慢SQL使其能够使用索引，下面还列出了几种比较常见的、可能优化openGauss数据库性能的SQL改写规则：

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对于业务系统，SQL语句上线之前的审计工作基本都可以覆盖上述的场景，业内也具备很多对SQL语句进行改写的工具，不过这些工具的一些改写规则并不是绝对意义上的等值改写。而且，很多改写条件对于openGauss来说不见得有效，因为openGauss在数据库内部也存在rewrite逻辑。

DBMind平台会进一步演进SQL语句的智能改写功能，提供给用户在线的交互式智能查询改写能力，预计在未来的版本中与用户见面。

总结

我们在上面已经列出了能够导致慢SQL的原因，基本覆盖了在openGauss上造成慢SQL的大多数原因。不过，one-by-one 手动地进行慢SQL检查对于用户来说工作量确实太大。故而，openGauss的DBMind功能本身已经集成了对慢SQL进行智能根因识别的能力，用户可以通过运行下述命令在后台启动慢SQL根因分析功能（需要首先部署Prometheus以及expoter，以便能够采集到监控指标）：

1    gs_dbmind service start -c confpath --only-run slow_query_diagnosis

注：显式指定 --only-run 参数可以仅启动被选择的DBMind服务项

被诊断后的慢SQL会存储在元数据库（存放诊断结果的数据库）中，用户可以通过下述命令查看：

1    gs_dbmind component slow_query_diagnosis show -c confpath --query SQL --start-time timestamps0 --end-time timestamps1

也可以通过与Grafana联合来展示慢SQL的分析结果，DBMind也提供了简单的Grafana配置模板，可供用户参考：

1   https://github.com/opengauss-mirror/openGauss-server/blob/master/src/gausskernel/dbmind/tools/misc/grafana-template-slow-query-analysis.json

由于openGauss官方网站的发行包中的DBMind可能滞后于代码托管平台（gitee或github）上的最新代码，直接编译openGauss又需要花费很多的时间。故而，如果用户只是想单纯提取最新的DBMind功能，可以通过下面的Linux命令来实现：

git clone -b master --depth 1 https://gitee.com/opengauss/openGauss-server.git
cd openGauss-server/src/gausskernel/dbmind/
mv tools dbmind
tar zcf dbmind.tar.gz gs_dbmind dbmind

将生成的dbmind.tar.gz 压缩包在合适的部署位置解压即可。

当然，如果用户希望手动检查一下慢SQL的原因，也可以根据附表的检查项来检查慢SQL的产生原因。
附表：慢SQL检查列表

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