CN111488378B - 一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法 - Google Patents

一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法 Download PDF

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Abstract

一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，包括如下步骤：步骤S1：数据库管理系统(MySQL)数据库实例安装Rewriter插件；步骤S2：启用Rewriter插件，创建插件所需的环境；步骤S3：捕获原始结构化查询语言(sql)，设定任务调度器(Event)的定时任务；所述Event能够将原始结构化查询语言(sql)的结果集保存到新建的表中；步骤S4：编写重写规则，并将重写规则加入到“rewrite_rules”表；步骤S5：通过调用“flush_rewrite_rules()”函数将重写规则由“rewrite_rules”表加载到内存，使重写规则生效；步骤S6：依据Rewriter和Event实现对缓存的快速查询；本发明能够适应大并发环境，实现快速查询。

Description

一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法
技术领域
本发明涉及MySQL数据库查询领域，特别是涉及一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法。
背景技术
在如今大数据的时代背景下，对于数据的快速查询显得尤为重要。其中最为常用的就是单一结构化查询语言(sql)，sql能够满足在表数据量非常大但是系统资源没有达到瓶颈的情况下对于数据的查询，但是随着多进程的同时执行，并发增大，系统的资源利用率快速提高，此时单一结构化查询语言(sql)的执行效率降低。为了应对多进程情况下的数据查询，目前提出的改进方法主要包括两种，一种是基于结构化查询语言(sql)进行改写的优化方法，该方法通常是通过重写结构化查询语言(sql)，更改结构化查询语言(sql)执行过程中的驱动表，更改数据、索引的扫描方式来达到结构化查询语言(sql)优化的目的；另一种是基于Hints的优化方法，该方法是通过在结构化查询语言(sql)语句中加入指定的hints，来强制结构化查询语言(sql)执行器按照hints固定的方式去执行结构化查询语言(sql)，即通过强制干扰执行计划选择的方法，实现结构化查询语言(sql)的优化执行。
但是上述两种现有的优化方法都需要对结构化查询语言(sql)进行变更，因此在在完成结构化查询语言(sql)变更后需要重新发布应用程序，这样一来，从发现问题到解决问题，需要经历很长的流程和时间，不利于快速解决问题，与快速解决优化的目的相违背。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术的不足，提供一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，结构简单，使用方便。
一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，包括如下步骤：
步骤S1：数据库管理系统(MySQL)数据库实例安装Rewriter插件；
步骤S2：启用Rewriter插件，创建插件所需的环境；
步骤S3：捕获原始结构化查询语言(sql)，设定任务调度器(Event)的定时任务；所述Event能够将原始结构化查询语言(sql)的结果集保存到新建的表中；
步骤S4：编写重写规则，并将重写规则加入到“rewrite_rules”表；
步骤S5：通过调用“flush_rewrite_rules()”函数将重写规则由“rewrite_rules”表加载到内存，使重写规则生效；
步骤S6：依据Rewriter和Event实现对缓存的快速查询。
进一步的，所述步骤S6中，依据Rewriter和Event实现对缓存的快速查询，具体包括两个数据流，第一个数据流为客户端发送原始结构化查询语言(sql)到数据管理系统(MySQL)结构化查询语言(sql)处理层，再经过Rewriter插件的匹配规则重写后，交给结构化查询语言(sql)执行器执行，最后把执行器执行的结果集返回给客户端；第二个数据流为根据Event中设定的任务调度频率将原始数据A的状态转化为符合原始结构化查询语言(sql)结果的结果集存放到数据B中。
进一步的，所述第一条数据流获得的结构化查询语言(sql)执行器直接从第二个数据流的数据B中取数据作为结果集返回给客户端。
进一步的，所述第一个数据流具体包括如下步骤：
步骤S61：对客服端进行登陆校验；校验成功后客户端向数据库管理系统(MySQL)服务端发起查询结构化查询语言(sql)的命令；
步骤S62：服务端接收结构化查询语言(sql)的命令，调用查询分析器对结构化查询语言(sql)进行基本的语义和语法的解析，获得查询类的结构化查询语言(sql)；
步骤S63：根据查询类的结构化查询语言(sql)调用查询缓存模块，检查该查询类的结构化检查语言(sql)是否已经存在于查询缓存中；如果存在直接将缓存的结果返回给客户端，查询结束；如果不存在，则对该查询类的结构化查询语言(sql)进行解析，生成解析树，生成的解析树以C/C++的结构保存在程序的内存中并发送给Rewriter插件；
步骤S64：Rewriter插件根据步骤S4中定义的重写规则，判断是否需要重写该结构化查询语言(sql)；若需要重写则返回重写后的解析树，否则返回原有的解析树，并将解析树保存于查询缓存中；
步骤S65：结构化查询语言(sql)执行器根据步骤S64返回的解析树生成执行计划并执行。
进一步的，所述步骤S1中在数据库管理系统(MySQL)数据库中安装Rewriter插件包括如下步骤：
步骤S11：获取插件install_rewriter.，并通过命令行“-u root-p<install_rewriter.”对插件进行安装；
步骤S12：通过命令行“SET GLOBAL rewriter_enabled＝ON；”，启用插件；
步骤S13：通过命令行“SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE'rewriter_enabled'；”，检查插件状态。
进一步的，所述步骤S2中插件所需的环境包括数据库位置、表、存储过程以及函数。
进一步的，所述步骤S3中设定Event定时任务包括根据实际业务对于查询速度的需求设定刷新频率以及执行时间。
进一步的，所述Rewriter插件采用在语法解析之后通过操控语法解析树实现重写。
本发明的有益效果为：
本发明通过设置按照设定频率执行Event，保证原始结构化查询语言对新建表中的数据的定时更新；通过重写规则重写结构化查询语言(sql)，从新建表中实现快速查询数据，能够适应大并发的环境；
本发明在重写结构化查询语言(sql)通过与查询缓存进行比对，若已经重写过结构化查询语言(sql)，则直接进行调用，节约重写的时间，加快查询速度；若没有重写过则进行重写并保存，方便之后的查询。
附图说明
图1为本发明两个数据流的示意图；
图2为本发明步骤S6中实现快速查询的框图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
实施例一：
一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，包括如下步骤：
步骤S1：数据库管理系统(MySQL)数据库实例安装Rewriter插件；
步骤S2：启用Rewriter插件，创建插件所需的环境；
步骤S3：捕获原始结构化查询语言(sql)，设定任务调度器(Event)的定时任务；所述Event能够将原始结构化查询语言(sql)的结果集保存到新建的表中；
步骤S4：编写重写规则，并将重写规则加入到“rewrite_rules”表；
步骤S5：通过调用“flush_rewrite_rules()”函数将重写规则由“rewrite_rules”表加载到内存，使重写规则生效；
步骤S6：依据Rewriter和Event实现对缓存的快速查询。
所述步骤S1中在数据库管理系统(MySQL)数据库中安装Rewriter插件包括如下步骤：
步骤S11：获取插件install_rewriter.，并通过命令行“-u root-p<install_rewriter.”对插件进行安装；所述插件install_rewriter.能够从oracle官网下载获取；
步骤S12：通过命令行“SET GLOBAL rewriter_enabled＝ON；”，启用插件；
步骤S13：通过命令行“SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE'rewriter_enabled'；”，检查插件状态；其中若插件状态为错误状态，则依据错误日志进行重装或修复。
所述Rewriter插件支持两种重写方式，一种是在语法解析之前，直接修改结构化查询语言(sql)的字符串实现重写，另一种是在语法解析之后通过操控语法解析树实现重写，在本实施例中采用基于解析树的语句重写。
所述步骤S2中插件所需的环境包括数据库位置、表、存储过程以及函数等。
所述步骤S3中设定Event定时任务包括根据实际业务对于查询速度的需求设定刷新频率以及执行时间，其中Event是数据库管理系统(MySQL)在相应的时刻调用的过程式数据库对象，对于一个事件可以设置为仅调用一次，也可以设置为周期性的调用，在本实施例中设置为周期性的调用。
所述步骤S4中重写规则可以为“INSERT INTO query_rewrite.rewrite_rules(pattern,replacement)VALUES('SELECT？','SELECT？+1')；”。
如图1所示，所述步骤S6中，依据Rewriter和Event实现对缓存的快速查询，具体包括两个数据流，第一个数据流为客户端发送原始结构化查询语言(sql)到数据管理系统(MySQL)结构化查询语言(sql)处理层，再经过Rewriter插件的匹配规则重写后，交给结构化查询语言(sql)执行器执行，最后把执行器执行的结果集返回给客户端；第二个数据流为根据Event中设定的任务调度频率将原始数据A的状态转化为符合原始结构化查询语言(sql)结果的结果集存放到数据B中。其中第一条数据流获得的结构化查询语言(sql)执行器直接从数据B中取数据作为结果集返回给客户端，相比传统的方案中客户端通过结构化查询语言(sql)执行器直接从数据A中取数据，本申请能够更为快速的获得查询结果，并且能够适应查询数据并发的环境。
如图2所示，在执行第一个数据流的过程中包括如下步骤：
步骤S61：对客服端进行登陆校验；校验成功后客户端向数据库管理系统(MySQL)服务端发起查询结构化查询语言(sql)的命令；
步骤S62：服务端接收结构化查询语言(sql)的命令，调用查询分析器对结构化查询语言(sql)进行基本的语义和语法的解析，获得查询类的结构化查询语言(sql)；
步骤S63：根据查询类的结构化查询语言(sql)调用查询缓存模块，检查该查询类的结构化检查语言(sql)是否已经存在于查询缓存中；如果存在直接将缓存的结果返回给客户端，查询结束；如果不存在，则对该查询类的结构化查询语言(sql)进行解析，生成解析树，生成的解析树以C/C++的结构保存在程序的内存中并发送给Rewriter插件；
步骤S64：Rewriter插件根据步骤S4中定义的重写规则，判断是否需要重写该结构化查询语言(sql)；若需要重写则返回重写后的解析树，否则返回原有的解析树，并将解析树保存于查询缓存中；
步骤S65：结构化查询语言(sql)执行器根据步骤S64返回的解析树生成执行计划并执行。
所述步骤S64中检查查询类的结构化检查语言(sql)是否已经存在于查询缓存中的目的是为了避免反复重写结果一致的结构化查询语言(sql)，加速查询类的结构化检查语言(sql)的处理。
所述步骤S65中，用户能够通过数据库管理系统(MySQL)提供的“explain”命令解读数据库管理系统(MySQL)内部的执行过程，以及通过“OPTIMIZER_TRACE”命令查看执行计划的生成过程，最后返回执行的结果。
在本实施例中，根据原始的结构化查询语言，创建一张不含任何数据的空表，表结构和原始结构化查询语言(sql)的结果集保持一致，目的是为了实现数据的搬运。根据原始结构化查询语言(sql)创建Event，Event插件根据实际业务需求的刷新频率把原始结构化查询语言(sql)查询的结果集保存到新建的空表中，实现对数据的清洗；然后利用编写的重写规则把应对大量复杂数据的结构化查询语言(sql)改写为简单的仅从新建表查询数据的结构化查询语言(sql)。每个线程执行原始结构化查询语言(sql)时都会被重新定向到一个新的简单的结构化查询语言(sql)，这个简单的结构化查询语言(sql)，直接在新建的表中查询数据，而表中的数据的更新，则由Event的定时任务单线程去更新。在大并发的场景下，能够避免执行复杂的原始结构化查询语言(sql)而达到快速查询的目的。
以上描述仅是本发明的一个具体实例，不构成对本发明的任何限制。显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修改和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：数据库管理系统MySQL数据库实例安装Rewriter插件；
步骤S2：启用Rewriter插件，创建插件所需的环境；
步骤S3：捕获原始结构化查询语言sql，设定任务调度器Event的定时任务；所述Event能够将原始结构化查询语言sql的结果集保存到新建的表中；
步骤S4：编写重写规则，并将重写规则加入到“rewrite_rules”表；
步骤S5：通过调用“flush_rewrite_rules( )”函数将重写规则由“rewrite_rules”表加载到内存，使重写规则生效；
步骤S6：依据Rewriter和Event实现对缓存的快速查询。
2.根据权利要求1所述的一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，其特征在于，所述步骤S6中，依据Rewriter和Event实现对缓存的快速查询，具体包括两个数据流，第一个数据流为客户端发送原始结构化查询语言sql到数据管理系统MySQL结构化查询语言sql处理层，再经过Rewriter插件的匹配规则重写后，交给结构化查询语言sql执行器执行，最后把执行器执行的结果集返回给客户端；第二个数据流为根据Event中设定的任务调度频率将原始数据A的状态转化为符合原始结构化查询语言sql结果的结果集存放到数据B中。
3.根据权利要求2所述的一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，其特征在于，所述第一个数据流获得的结构化查询语言sql执行器直接从第二个数据流的数据B中取数据作为结果集返回给客户端。
4.根据权利要求2所述的一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，其特征在于，所述第一个数据流具体包括如下步骤：
步骤S61：对客服端进行登陆校验；校验成功后客户端向数据库管理系统MySQL服务端发起查询结构化查询语言sql的命令；
步骤S62：服务端接收结构化查询语言sql的命令，调用查询分析器对结构化查询语言sql进行基本的语义和语法的解析，获得查询类的结构化查询语言sql；
步骤S63：根据查询类的结构化查询语言sql调用查询缓存模块，检查该查询类的结构化检查语言sql是否已经存在于查询缓存中；如果存在直接将缓存的结果返回给客户端，查询结束；如果不存在，则对该查询类的结构化查询语言sql进行解析，生成解析树，生成的解析树以C/C++的结构保存在程序的内存中并发送给Rewriter插件；
步骤S64：Rewriter插件根据步骤S4中定义的重写规则，判断是否需要重写该结构化查询语言sql；若需要重写则返回重写后的解析树，否则返回原有的解析树，并将解析树保存于查询缓存中；
步骤S65：结构化查询语言sql执行器根据步骤S64返回的解析树生成执行计划并执行。
5.根据权利要求1所述的一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，其特征在于，所述步骤S1中在数据库管理系统MySQL数据库中安装Rewriter插件包括如下步骤：
步骤S11：获取插件install_rewriter .，并通过命令行“-u root-p<install_
rewriter .”对插件进行安装；
步骤S12：通过命令行“SET GLOBAL rewriter_enabled＝ON；”，启用插件；步骤S13：通过命令行“SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'rewriter_enabled '；”，检查插件状态。
6.根据权利要求1所述的一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，其特征在于，所述步骤S2中插件所需的环境包括数据库位置、表、存储过程以及函数。
7.根据权利要求1所述的一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，其特征在于，所述步骤S3中设定Event定时任务包括根据实际业务对于查询速度的需求设定刷新频率以及执行时间。
8.根据权利要求1所述的一种基于Rewriter的MySQL数据库的查询优化方法，其特征在于，所述Rewriter插件采用在语法解析之后通过操控语法解析树实现重写。
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