offset新探索：雙管齊下，加速大數據量查詢

眾所周知，在各類業務中時常會用到LIMIT y offset x來做跳過x條數據讀取Y條數據的操作。例如：SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000;表示從第1000001條數據開始查，讀取1000條數據。隨著offset的增加，查詢的時長也會越來越長。當offset達到百萬級別的時候查詢時長有可能秒級，這是業務所不能容忍的。

那么如何來提升offset在大數據量查詢時的性能、縮短執行時間呢？我們的答案是：

offset Pushdown( offset下推，下文簡稱OP)

Redundant Condition Removal (冗余條件刪除，下文簡稱 RCR)

這是華為云GaussDB for MySQL推出的兩個新特性，通過OP和RCR的結合，將大數據量查詢的性能提升一到兩個數量級。下面我們分別介紹這兩個特性的基本原理、如何啟用、執行驗證、以及通過嚴密測試來驗證其帶來的性能提升。

Offset Pushdown -- OP

OP賦予MySQL存儲引擎InnoDB處理offset的能力。當OP啟用時，在SQL層評估offset是否可以下推并將下推信息傳遞給存儲引擎。SQL層不再對存儲引擎返回的行進行offset處理，取而代之的是存儲引擎層直接跳過offset范圍內的行，僅返回后續行，即查詢所需要的行。

通過啟用OP，offset范圍內的行不會再傳輸到SQL層，從而節省了存儲引擎和SQL層之間多次來回交互時間；其次，對非覆蓋索引掃描（non-covering index，即查詢訪問二級索引之后，還必須訪問基表），直接跳過offset范圍內的行可以節省對這些行回表訪問的開銷。這種對offset的提前處理可以節省數據處理時間，特別是當offset非常大時。OP的適用性取決于WHERE子句是否可以由存儲引擎整體處理。

下方圖1和2分別說明了在沒有OP和啟用OP時LIMIT offset的處理邏輯。

圖1無OP的極限偏移邏輯

圖2啟用OP的LIMIT offset邏輯

Redundant Condition Removal – RCR

RCR的思路也比較簡單：當進行索引范圍掃描時，SQL層對存儲引擎返回的行執行冗余檢查，因為它不知道存儲引擎已經執行了這些檢查，而RCR就是讓 SQL層了解這點。為了使 OP成為可能，除了要求WHERE條件能夠被存儲引擎獨立且完整的評估，SQL層還必須了解這點從而避免冗余檢查。

OP功能的實現方式與索引條件下推 (Index Condition Pushdown，ICP) 類似。對于某些查詢，ICP通過將整個 WHERE子句下推到存儲引擎來啟用 OP。而RCR在 ICP執行之前會評估條件是否冗余，并且移除冗余條件，確保了ICP不會處理冗余的條件檢查。RCR很好地補充了OP特性的適用范圍，允許更多查詢使用 OP。

請注意：OP的啟用需要滿足三個主要條件：

SQL語句包含offset

WHERE子句完全由InnoDB處理

SQL語句只涉及一張表

另外，

查詢中使用的表必須是InnoDB表

不使用HAVING, aggregations, GROUP BY, SELECT DISTINCT, ROLLUP,Window functions以及文件排序

不支持涉及多個分區的分區表查詢，只涉及單個分區的可以

RCR適用于索引范圍掃描，如果WHERE子句中出現了一個或者多個條件，而這些條件涉及到的字段在對應使用的索引上是被連續定義的，這些條件的冗余檢查就都會被移除。

如何啟用OP？

方法一：使用特定的optimizer switch:offset _PUSHDOWN

set optimizer_switch='OFFSET_PUSHDOWN=[on]/[off]';

默認為打開。

方法二：使用特定的優化器hint：[NO]_OFFSET_PUSHDOWN()

SELECT /*+ [NO]_OFFSET_PUSHDOWN() */ FROM TABLE LIMIT n OFFSET p;

請注意，hint優先級高于optimizer switch的設置。

我們基于下方創建的t1表，來舉例說明如何使用OP：

CREATE TABLE t1 (a int, b int, INDEX (b));

示例一：表掃描

explain format=tree select * from t1 limit 100 offset 1;

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| EXPLAIN |

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| -> Limit/Offset: 100/1 row(s), with offset pushdown (cost=0.65 rows=4)

-> Table scan on t1 (cost=0.65 rows=4)

|

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

示例二：二級索引上的索引范圍掃描

explain format=tree select a,b from t1 where b>2 limit 100 offset 1;

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| EXPLAIN |

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| -> Limit/Offset: 100/1 row(s), with offset pushdown (cost=1.61 rows=3)

-> Index range scan on t1 using b (cost=1.61 rows=3)

|

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

如何啟用RCR?

通過系統變量rds_empty_redundant_check_in_range_scan設置，如下：

set rds_empty_redundant_check_in_range_scan=[true]/[false];

默認為true。

我們通過一個示例來說明：

創建t0表：

CREATE TABLE t0 (a int, b int, INDEX (a,b));

不啟用RCR：

explain format=tree select * from t0 where a<100 and a>20 LIMIT 1 OFFSET 100;

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| EXPLAIN |

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| -> Limit/Offset: 1/100 row(s) (cost=0.46 rows=1)

-> Filter: ((t0.a < 100) and (t0.a > 20)) (cost=0.46 rows=1)

-> Index range scan on t0 using a (cost=0.46 rows=1)

|

+---------------------------

可以看出：列a上的范圍條件會被InnoDB默認檢查，但SQL層將再次檢查InnoDB返回的行是否匹配列a的范圍條件。在這種情況下，無法使用OP，因為SQL層不知道存儲引擎實際上處理了整個WHERE子句。

啟用RCR：設定rds_empty_redundant_check_in_range_scan = true;

explain format=tree select * from t0 where a<100 and a>20 LIMIT 1 OFFSET 100;

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| EXPLAIN |

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| -> Limit/Offset: 1/100 row(s), with offset pushdown (cost=0.46 rows=1)

-> Index range scan on t0 using a (cost=0.46 rows=1)

|

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

可以看出：啟用RCR，刪除SQL層對列A的范圍條件的冗余檢查后，啟用OP。

簡化ICP：

創建表t1：

create table t1(a int, b int, INDEX(b));

不啟用RCR：

explain format=tree select a,b from t1 where b>2 limit 100 offset 1;

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| EXPLAIN |

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| -> Limit/Offset: 100/1 row(s), with offset pushdown (cost=1.61 rows=3)

-> Index range scan on t1 using b, with index condition: (t1.b > 2) (cost=1.61 rows=3)

|

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

可以看出：使用了ICP后，OP也被啟用了

啟用RCR：

explain format=tree select a,b from t1 where b>2 limit 100 offset 1;

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| EXPLAIN |

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| -> Limit/Offset: 100/1 row(s), with offset pushdown (cost=1.61 rows=3)

-> Index range scan on t1 using b (cost=1.61 rows=3)

|

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

以上示例說明：ICP不是必要的。通過評估是否應使用ICP之前移除冗余條件，就可以避免使用ICP。

性能驗證：

下面我們通過實際測試來驗證OP所帶來的性能提升。在測試中，我們重點關注：

覆蓋/非覆蓋索引

考慮一個非覆蓋索引，不使用OP，InnoDB必須從基表讀取行，然后才能將它們返回到SQL層。使用OP后，就可以跳過行，而不必從基表讀取。因此，OP在非覆蓋索引上可以提供更好的性能。

熱/冷緩沖池

我們希望通過熱緩沖池全面提高性能，但我們也希望OP在熱緩沖池上相對更高效，原因如下：

基于一個冷緩沖池并且查詢使用覆蓋索引掃描的場景，設定

）和使用OP的計算時間(

)的比值：

比值

預計將大于1，因為使用OP將獲得性能提升。基于一個熱緩沖池并且查詢使用覆蓋索引掃描的場景，設定

是不使用OP的計算時間(

和使用OP的計算時間（

的比值：

其中

表示從磁盤讀取索引所需的時間，可以合理地假設，在使用OP和不使用OP的情況下，

都是相同的。因為不論是否使用OP，都必須從左到右遍歷索引，無法在使用OP的情況下，利用B-tree結構索引的優勢直接跳轉到offset范圍的結束點。

那么，這兩個比值的差值可以表述為：

因此，我們預計OP在熱緩沖池將更有效。

緩沖池大小

對于覆蓋索引查詢，可以假定索引數據都在緩沖池中，因此，緩沖池的大小對性能不會產生太大影響。然而，對于非覆蓋索引的查詢，情況會大不相同。在不使用OP時，緩沖池能緩存表數據的比例確實會對查詢的性能產生有利的影響。

基于以上三個關注點以及預判，我們在一個包含200萬行數據的測試表中，分別測試覆蓋/非覆蓋索引、冷/熱緩沖池、不同緩沖池大小下條件下，通過OP帶來的性能表現。

測試語句：

覆蓋索引查詢：

CREATE TABLE data (id int, value int, INDEX (id,value));

SELECT * FROM data LIMIT 1 OFFSET p;

非覆蓋索引查詢：

CREATE TABLE data_non_covering(id INT, value INT, INDEX (value));

INSERT INTO data_non_covering SELECT * FROM data;

SELECT * FROM data_non_covering WHERE value>2 LIMIT 1 OFFSET p;

為了過濾干擾，計算時間是取9次運行結果的中位數。

通過以上測試結果可以看出：

熱緩沖池，并將其大小設為128MB

使用覆蓋索引，OP可以將查詢性能提升3 – 12倍；

使用非覆蓋索引，OP可以將查詢性能提升 48 – 128倍

冷緩沖池，并將其大小設定為128MB：

使用覆蓋索引，OP可以將性能提升 40% - 8倍；

使用非覆蓋索引，OP可以將性能提升2 - 148倍

綜上，在所有測試中，使用OP能提升查詢性能。不論是冷緩沖池還是熱緩沖池，啟用OP后，非覆蓋索引掃描可以比覆蓋索引掃描獲得10倍以上的性能提升。此外，正如我們所預計，在熱緩沖池上啟用OP獲得了更大的性能提升。

對于大的OFFSET，使用OP可將性能提高一兩個數量級，而RCR可擴大了OP的適用范圍。正如上述測試所證明，使用OP所帶來的性能提升主要受下面兩個因素的影響：

OP可以在存儲引擎層跳過offset行，而不必將它們返回到SQL層，這將導致計算時間的顯著降低。

OP可以跳過offset行，而不必從基表讀取它們，從而獲得性能提升。

而OP和RCR的聯合使用，進一步擴大了OP的使用范圍，可以為更多的Limit/offset查詢帶來性能提升，尤其是對大的offset操作。

在后續的研究中，我們將會評估OP與NDP（Near Data Processing, 近數據處理）的兼容性以及潛在的性能改進。

本文作者

呂漫漪

現任華為瑞典研究所數據庫Lab首席科學家，云數據庫歐洲研發團隊的負責人。在數據庫領域有20多年經驗，曾經參與開發電信行業分布式高可用數據庫，在國際知名軟件公司深耕了十年MySQL技術。2020年加入華為，立志于打造世界頂端的企業級云數據庫。

Maxime Conjard

華為云數據庫工程師，就職于華為云數據庫歐洲研發團隊。Max畢業于挪威科技大學（NTNU），獲得統計學碩士和博士學位；在此之前，他在法國馬賽中央學院獲得工程碩士學位。

審核編輯：湯梓紅