记一次MySQL迁移并从MySQL5.6升级到5.7后查询慢了几十倍的问题

起因

因为生产环境数据量越来越大，客户越来越多，项目功能也越来越多，项目本身也越来越多，导致之前的服务器内存、硬盘都已经渐渐的不够用了，当时出现了2种解决方案，增加服务器配置和新购服务器，但是就算是新增硬盘，也需要对数据库进行迁移，所以就采用了新购服务器的方案，并且因为之前是高效云盘，出现过IO占满的情况，所以对于新购的服务器采用了SSD硬盘，理论上速度会飞起来了，实际上我在新服务器上安装 MySQL 5.7，因为听说MySQL5.7性能提升了N倍，还支持json（虽然对我们没什么用），但是毕竟MySQL8已经出来了，说明MySQL5.7也肯定稳定好了。so，就找了个夜深人静的晚上偷偷的吧数据库迁移过来了，然后开启慢查询日志，限制为5秒，于是开始各种测试，然后查看了一下慢查询日志，一堆慢查询日志，所以有了这篇文章，为什么会出现这么多慢查询，以及如何解决

开始排查

将慢查询 SQL 拿出来，发现主要的慢查询SQL都是链表查询的语句，也就是说查询语句本身非常复杂，所以就把SQL语句放回之前的数据库执行，发现之前的数据库都是不到1秒就查询出来了，而在新的数据库上最慢能达到140多秒，这明显就不正常了，毕竟新的MySQL服务器无论是CPU、内存、还是硬盘相对于以前的MySQL服务器来说，都是好了不止一星半点，如果说性能差不多还能接受，但是一下子慢了这么多，就明显是有异常了，于是开始挨个排查

排查第一步：配置问题

首先2边服务器的配置文件是一模一样的，因为就是从旧服务器吧配置文件复制过来的，但是因为MySQL的版本不一致，所以怀疑是因为新版有些配置不一样，所以导致的，于是百度了MySQL5.7的优化配置，同时根据机器的内存CPU等硬件情况调整了部分配置，重启MySQL，执行语句，效果不明显，平均下来能快1秒左右，但是这1秒本身也可以认为是查询波动，所以不是配置的问题

排查第二步：硬件问题

首先CPU和内存应该不会有什么问题，唯一可能性就是SSD硬盘的问题，因为之前看到过因为SSD硬盘导致K,V键值存储性能低下，跟机械硬盘完全不在同一个等级上，所以怀疑SSD是否需要开启什么特别的配置才行，于是百度，发现虽然有针对SSD的优化配置，但是也没有因为用了SSD导致速度非常慢的情况，于是针对SSD进行了优化配置，重启MySQL，执行语句，效果微乎其微

排查第三步：语句问题

也是实在没办法了，才想到这个问题，但是我自己都觉得不大可能，而且语句本身也优化的差不多了，小结果集驱动大结果集，索引根据where条件创建等。毕竟就算MySQL升级也不会说改变SQL语法之类的，最多就是在优化SQL的进行了一些特殊处理，所以先查看一下SQL语句的索引执行情况于是desc sql语句查看，跟旧库上面差别

旧库（MySQL5.6）

新库（MySQL5.7） 在2个库数据，索引相同的情况下，居然会出现索引引用和命中不一样的情况，所以怀疑是否是迁移数据库的时候导致索引数据被破坏，于是百度去找，还真的发现了一个例子，也是迁移数据库后查询非常慢，后面重建索引之后恢复了，于是准备重建索引，由于表非常多，所以写了一个 工具 类来重建索引（唯一索引和普通索引，不包含主键索引），核心代码如下：

List<HashMap> list = mapper.select1();  
        HashMap<String,HashMap<String,Object>> temp = new HashMap<>();
        for(HashMap map : list){
            String tableName = map.get("TABLE_NAME").toString();
            String indexName = map.get("INDEX_NAME").toString();
            String nonUnique = map.get("NON_UNIQUE").toString();
            String columnName = map.get("COLUMN_NAME").toString();
            if(temp.containsKey(tableName+"|"+indexName)){
                HashMap<String,Object> value = temp.get(tableName+"|"+indexName);
                List<String> columns = (List<String>) value.get("columns");
                columns.add(columnName);
            }else{
                HashMap<String,Object> value = new HashMap<>();
                value.put("nonUnique",nonUnique);
                List<String> columns = new ArrayList<>();
                columns.add(columnName);
                value.put("columns",columns);
                value.put("indexName",indexName);
                value.put("tableName",tableName);
                temp.put(tableName+"|"+indexName,value);
            }
        }
        List<String> creates = new ArrayList<>();
        List<String> drops = new ArrayList<>();
        for(Map.Entry<String,HashMap<String,Object>> entry:temp.entrySet()){
            String create = null;
            String tableName = entry.getValue().get("tableName").toString();
            String indexName = entry.getValue().get("indexName").toString();
            String nonUnique = entry.getValue().get("nonUnique").toString();
            List<String> columns = (List<String>) entry.getValue().get("columns");
            drops.add("DROP INDEX "+indexName+" ON "+tableName+";");
            if("0".equals(nonUnique)){
                //唯一键索引
                create = "CREATE UNIQUE INDEX "+indexName+" ON "+tableName+" (";
            }else{
                //创建普通索引
                create = "CREATE INDEX "+indexName+" ON "+tableName+" (";
            }
            for(int i = 0;i < columns.size();i++){
                if(i == columns.size() - 1){
                    create += columns.get(i)+");";
                }else{
                    create += columns.get(i)+",";
                }
            }
            creates.add(create);
        }
        for(String str : drops){
            System.out.println(str);
        }
        for(String str : creates){
            System.out.println(str);
        }

查询所有索引SQL代码如下：

select * from information_schema.statistics WHERE INDEX_SCHEMA='xxxx' AND INDEX_NAME<>'PRIMARY'

其中xxxx是数据库实例名，代码执行完成后将打印出来的SQL语句放进SQL里面执行即可，当然也可以在使用 Java 调用SQL执行，不过我为了随时观察状况，所以把SQL复制出来执行

重建索引完成后执行SQL语句，发现速度还是没有明显变化，说明不是因为索引数据异常的问题。

检查MySQL5.7新特性

百度查看MySQL5.7有没有更新什么新特性，看到了derived_merge特性，因为derived_merge是MySQL5.7的新的SQL优化方式，所以试着将derived_merge关闭，执行SQL

set GLOBAL optimizer_switch='derived_merge=off'

执行SQL，发现速度比旧服务器还快，然后用desc查看SQL索引使用情况，跟旧服务器也一样，于是问题解决

关闭derived_merge后的新问题

本来以为关闭derived_merge后就万事大吉了，但是服务器的CPU占满却说明事情没有那么简单，top命令查看服务器CPU占满的原因发现是因为MySQL（肯定是MySQL，毕竟服务器就这一个软件），执行命令：

show full processlist;

查看卡住的链接信息，发现有大量的视图查询卡住，于是把SQL语句复制出来，发现只是查询单条数据，理论上不会这样慢，为了找出原因，停止测试，重启MySQL，执行视图SQL语句，发现完全卡住几分钟都不能执行完成，强行停止，检查视图的SQL是否有异常，发现视图的SQL也是普通的SQL（4个表的关联查询），理论上来说不会耗费这么久的时间，把创建视图的SQL语句拿出来跟执行的视图的SQL条件拼接起来，用desc查看，发现索引正常命中，于是试着执行一次SQL，结果非常意外，速度非常快，所以以为是服务器发疯，但是为了测试好，就又执行一下视图的SQL，结果为卡死。也就是说视图本身的SQL执行没有任何问题，但是使用视图查询，就会进入卡死状态。于是使用desc 查看视图SQL索引命中情况，发现结果跟直接的SQL不同，下面是对比图：

视图 视图SQL

视图的索引命中情况明显比视图SQL索引命中多了一个索引，但是为什么会造成卡死呢，原因就在多的那个索引身上，仔细看可以看到，索引命中的行有83141272975行，11位数，上百亿，难怪会卡死，索引命中了上百亿的数据，那跟没有命中索引也没有区别了，而且最为关键的是，我们整个库所有表加起来应该也没有上百亿的数据啊，毕竟目前最大的表数据量也才近千万，所以这个索引肯定是有问题，数据也有问题，但是具体什么问题，就不是我了解的了，毕竟不是专业搞数据库的，所以也希望了解的能帮我解答一下。

知道问题后，感觉解决就简单了，百度搜索了一下MySQL5.7对视图是否进行了优化，但是不管是百度还是谷歌都没有找到合适的答案，毕竟视图本身也只是存储了一个SQL语句而已，并没有保存实际数据，也就是说就算优化也是针对SQL语句本身进行优化，但是SQL语句本身执行又没有任何问题，而且心想MySQL不可能将这么大个bug放出来吧，于是回想之前调过的参数，是否是因为修改了配置导致的，因为之前主要修改特性的配置就derived_merge，所以怀疑是因为derived_merge导致的，于是又打开derived_merge

set GLOBAL optimizer_switch='derived_merge=on'

执行视图，一切正常

排查第四步：索引命中问题

由于关闭了derived_merge会导致视图查询问题，而系统中用到了很多视图，所以如果不用视图的话需要对系统进行大的改动导致关闭derived_merge不现实，也就只能另想他法了，查询之所以慢的原因主要还是因为索引没有命中导致的，也就是说解决了索引命中的问题，就能解决查询慢的问题，先对比2个库命中的索引，发现主要是链表查询的时候ON后面跟的条件在新库上面没有命中索引，ON后面的条件在主表是跟其他列有组成联合索引的，而被链接的表有部分表是跟其他列组合成联合索引，有些表的列则没有任何索引，于是尝试着在被链接的表创建ON后面的字段单独的索引，创建之后，速度明显快了一倍，但是还是有部分索引没有命中，所以又在主表对ON后面的字段单独创建索引（如果ON后面有几个条件，就创建联合索引），创建完成后，执行语句，秒查询出来，问题解决

尝试在旧库上优化索引

由于新库创建了索引后速度上明细比旧库快了很多，当然跟配置本身也有关系，于是相到再旧库上也创建同样的索引会不会更快了，于是在旧库上创建了跟新库相同的索引，执行SQL语句，比未创建索引之前慢了一倍，查看索引命中情况，虽然命中了更多的索引，但是也导致了命中的索引的行数增加

感悟

MySQL不同的版本有不同的SQL优化器，而且不同的版本可能会出现索引命中规则不同，另外索引并不是越多查询就真的能更快，不合理的索引创建不仅会导致插入慢，还会导致查询变慢，所以了解MySQL索引命中规则和了解所用的MySQL的SQL优化器是有必要的，以及不要轻易更新版本，天知道会出现什么莫名其妙的问题。。。。。