高并发低基数多字段任意组合查询的优化

1.问题

首先解释一下这个标题里出现的"低基数多字段任意组合查询"指什么东西。这里是指满足下面几个条件的查询：
1. 检索条件中涉及多个字段条件的组合
2. 这些字段的组合是不确定的
3. 每个单独字段的选择性都不好

这种类型的查询的使用场景很多，比如电商的商品展示页面。用户会输入各种不同查询条件组合：品类，供应商，品牌，促销，价格等等...,最后往往还要对结果进行排序和分页。

这类问题令人头疼的地方在于：
1. 记录数量众多，如果进行全表扫描性能低下无法满足高并发访问的要求。
2. 查询条件涉及的任何单个字段的选择性都很低，不能通过单字段索引解决查询效率问题。
3. 如果建立普通的Btree多字段索引，由于用户的输入条件组合太多，可能要建成百上千个索引，这不现实也很难维护。

2.方案

对这类问题我想到的解决方案有2种

2.1bitmap索引

bitmap的特点是存储key以及所有取值等于这个key的行集的bitmap，对于涉及多个key的组合查询，只需把这些key对应的bitmap做与或运算即可。由于bitmap的size很小，bit与或运算的效率也很高，所以bitmap非常适合做这类查询。
bitmap索引也有缺点，更新一条记录就会锁住整个表，不适合并发写比较多的场景。另外一个问题是，常见的关系数据库中支持bitmap索引的似乎只有Oracle一家，而我们很多时候我们想用开源数据库。

2.2 倒排索引

倒排索引和bitmap有相似之处，存储的是key和取值等于这个key的行集，行集可能是list也可能是tree或其它存储形式。对于多个key的组合查询，把这些key的结果做集合运算即可。
倒排索引一般用于全文检索，但很多系统也用它支持结构化数据的搜索，比如Elasticsearch。Elasticsearch支持JSON文档的快速搜索，支持复合查询，排序，聚合，分布式部署等很多不错的特性。但是考虑下面几个因素，我们更希望在关系数据库里找方案。
-不需要使用搜索引擎为模糊匹配提供的高级特性，实际上我们需要是精确匹配或者简单的模糊匹配。
-数据量还没有大到需要建一个分布式搜索集群。
-原始数据本来就在关系数据库里，不想烦心数据同步的问题。
-已经基于关系数据库的接口开发了应用，不想推倒重来。
-已经掌握了关系数据库的运维管理，对于全新的系统不知道还要踩多少坑。
-考虑到Java和C效能差异，关系数据库内建方案的性能未必输与专业的搜索引擎。

3.PostgreSQL的解法

如果把解决方案的范围限定在开源关系数据库，答案可能只有一个，就是PostgreSQL的gin索引。
PostgreSQL的gin索引就是倒排索引，它不仅被用于全文检索还可以用在常规的数据类型上，比如int,varchar。
对于多维查询我们可以这样建索引：
1. 对所有等值条件涉及的低基数字段，建立唯一一个多字段gin索引
2. 对选择性比较好的等值查询或范围查询涉及的字段，另外建btree索引

可能有同学会有疑问，同样是多字段索引，为什么gin的多字段索引只要建一个就可以了，而btree的多字段索引却要考虑各种查询组合建若干个。这是由于gin多字段索引中的每个字段是等价的，不存在前导字段的说法，所以只要建一个唯一的gin多字段索引就可以覆盖所有的查询组合；而btree多字段索引则不同，如果查询条件中不包含suoyi前导字段，是无法利用索引的。

多字段gin索引的内部存储的每个键是(column number,key datum)这样的形式，所以可以区分不同的字段而不致混淆。存储的值是匹配key的所有记录的ctid集合。这个集合在记录数比较多的情况下采用btree的形式存储,并且经过了压缩，所以gin索引占用的存储空间很小，大约只有等价的btree索引的二十分之一，这也从另一方面提升了性能。

对于多维查询涉及的多个字段，包含在多字段gin索引中的字段，由gin索引做ctid的集合归并(取并集或交集)，然后得到的ctid集合和其它索引得到的ctid集合再做BitmapAnd或BitmapOr归并。gin索引内部的ctid集合归并效率远高于索引间的ctid集合归并，而且gin索引对低基数字段的优化更好，所以充分利用gin索引的特性比为每个字段单独建一个btree索引再通过BitmapAnd或BitmapOr归并结果集效率高的多。

4.一个真实的案例

4.1 原始查询

下面这个SQL是某系统中一个真实SQL的简化版。

SELECT CASE WHEN gpppur.GB_BEGINDATE '2016-02-29 14:36:00' THEN 1
WHEN gpppur.PREVIEW_BEGINDT '2016-02-29 14:36:00' THEN 2
ELSE 3 END AS flag,
gpppur.*
FROM T_MPS_INFO gpppur
WHERE gpppur.ATTRACT_TP = 0
AND gpppur.COLUMN_ID = 1
AND gpppur.FIELD2 = 1
AND gpppur.STATUS = 1
ORDER BY flag ASC,gpppur.PC_SORT_NUM ASC,gpppur.GB_BEGINDATE DESC
LIMIT 0,45

用的是MySQL数据库，总数据量是60w，其中建有FIELD2+STATUS的多字段索引。
查询条件涉及的4个字段的值分布情况如下：

postgres=# select ATTRACT_TP,count(*) from T_MPS_INFO group by ATTRACT_TP;
attract_tp | count
------------+--------
| 16196
6 | 251
2 | 50
1 | 3692
3 | 143
10 | 314
4 | 214
5 | 194333
9 | 326485
7 | 1029
0 | 6458
(11 rows)
postgres=# select COLUMN_ID,count(*) from T_MPS_INFO group by COLUMN_ID;
column_id | count
------------+--------
| 2557
285 | 20
120 | 194
351 | 2
337 | 79
227 | 26
311 | 9
347 | 2
228 | 21
318 | 1
314 | 9
54 | 10
133 | 27
2147483647 | 1
336 | 1056
364 | 1
131 | 10
243 | 5
115 | 393
61 | 73
226 | 40
196 | 16
350 | 5
373 | 72
377 | 2
260 | 4
184 | 181
363 | 1
341 | 392
64 | 1
344 | 199271
235 | 17
294 | 755
352 | 3
368 | 1
225 | 1
199 | 8
374 | 2
248 | 8
84 | 1
362 | 1
361 | 331979
319 | 7
244 | 65
125 | 2
130 | 1
272 | 65
66 | 2
240 | 2
775 | 1
253 | 49
60 | 45
121 | 5
257 | 3
365 | 1
0 | 1
217 | 5
270 | 1
122 | 39
56 | 49
355 | 5
161 | 1
329 | 1
222 | 9
261 | 275
2 | 3816
57 | 19
307 | 4
310 | 8
97 | 37
202 | 20
203 | 3
85 | 1
375 | 641
58 | 98
1 | 6479
59 | 114
185 | 7
338 | 10
379 | 17
(80 rows)
postgres=# select FIELD2,count(*) from T_MPS_INFO group by FIELD2;
field2 | count
--------+--------
| 2297
6 | 469
2 | 320
1 | 11452
3 | 286
10 | 394
4 | 291
5 | 200497
9 | 331979
0 | 2
7 | 1178
(11 rows)
postgres=# select STATUS,count(*) from T_MPS_INFO group by STATUS;
status | count
--------+--------
| 2297
0 | 15002
3 | 5
4 | 1
1 | 531829
2 | 31
(6 rows)

由于这几个字段的值分布极其不均的，我们构造下面这个lua脚本产生不同的select语句来模拟负载。
qx.lua:

pathtest = string.match(test, "(.*/)") or ""
dofile(pathtest .. "common.lua")
function thread_init(thread_id)
set_vars()
end
function event(thread_id)
local ATTRACT_TP,COLUMN_ID,FIELD2,STATUS
ATTRACT_TP = sb_rand_uniform(0, 10)
COLUMN_ID = sb_rand_uniform(1, 100)
FIELD2 = sb_rand_uniform(0, 10)
STATUS = sb_rand_uniform(0, 4)
rs = db_query("SELECT CASE WHEN gpppur.GB_BEGINDATE '2016-02-29 14:36:00' THEN 1
WHEN gpppur.PREVIEW_BEGINDT '2016-02-29 14:36:00' THEN 2
ELSE 3 END AS flag,
gpppur.*
FROM T_MPS_INFO gpppur
WHERE gpppur.ATTRACT_TP = "..ATTRACT_TP.."
AND gpppur.COLUMN_ID = "..COLUMN_ID.."
AND gpppur.FIELD2 = "..FIELD2.."
AND gpppur.STATUS = "..STATUS.."
ORDER BY flag ASC,gpppur.PC_SORT_NUM ASC,gpppur.GB_BEGINDATE DESC
LIMIT 45")
end

然后用sysbench进行压测，结果在32并发时测得的qps是64。

[root@rh6375Gt20150507 ~]# sysbench --db-driver=mysql --test=/opt/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/qx.lua --mysql-db=test --mysql-user=mysql --mysql-password=mysql --mysql-host=srdsdevapp69 --num-threads=32 --max-time=5 run
sysbench 0.5: multi-threaded system evaluation benchmark
Running the test with following options:
Number of threads: 32
Random number generator seed is 0 and will be ignored
Threads started!
OLTP test statistics:
queries performed:
read: 825
write: 0
other: 0
total: 825
transactions: 0 (0.00 per sec.)
read/write requests: 825 (64.20 per sec.)
other operations: 0 (0.00 per sec.)
ignored errors: 0 (0.00 per sec.)
reconnects: 0 (0.00 per sec.)
General statistics:
total time: 12.8496s
total number of events: 825
total time taken by event execution: 399.6003s
response time:
min: 1.01ms
avg: 484.36ms
max: 12602.74ms
approx. 95 percentile: 222.79ms
Threads fairness:
events (avg/stddev): 25.7812/24.12
execution time (avg/stddev): 12.4875/0.23

4.2 优化后的查询

对于上面那个特定的SQL虽然我们可以通过建一个包含所有等值查询条件中4个字段(ATTRACT_TP,COLUMN_ID,FIELD2,STATUS)的组合索引进行优化，但是需要说明的是，这条SQL只是各种查询组合产生的1000多种不同SQL中的一个，每个SQL涉及的查询字段的组合是不一样的，我们不可能为每种组合都单独建一个多字段索引。
所以我们想到了PostgreSQL的gin索引。为了使用PostgreSQL的gin索引，先把MySQL的表定义，索引和数据原封不动的迁移到PostgreSQL。
在添加gin索引前，先做了一个测试。另人惊讶的是，还没有开始进行优化，PostgreSQL测出的性能已经是MySQL的5倍(335/64=5)了。

[root@rh6375Gt20150507 ~]# sysbench --db-driver=pgsql --test=/opt/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/qx.lua --pgsql-db=postgres --pgsql-user=postgres --pgsql-password=postgres --pgsql-host=srdsdevapp69 --num-threads=32 --max-time=5 run
sysbench 0.5: multi-threaded system evaluation benchmark
Running the test with following options:
Number of threads: 32
Random number generator seed is 0 and will be ignored
Threads
OLTP test statistics:
queries performed:
read: 1948
write: 0
other: 0
total: 1948
transactions: 0 (0.00 per sec.)
read/write requests: 1948 (335.52 per sec.)
other operations: 0 (0.00 per sec.)
ignored errors: 0 (0.00 per sec.)
reconnects: 0 (0.00 per sec.)
General statistics:
total time: 5.8059s
total number of events: 1948
total time taken by event execution: 172.0538s
response time:
min: 0.90ms
avg: 88.32ms
max: 2885.69ms
approx. 95 percentile: 80.01ms
Threads fairness:
events (avg/stddev): 60.8750/27.85
execution time (avg/stddev): 5.3767/0.29

下一步，添加gin索引。

postgres=# create extension btree_gin;
CREATE EXTENSION
postgres=# create index idx3 on t_mps_info using gin(attract_tp, column_id, field2, status);
CREATE INDEX

再进行压测，测出的qps是5412，是MySQL的85倍(5412/64=85)。

[root@rh6375Gt20150507 ~]# sysbench --db-driver=pgsql --test=/opt/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/qx.lua --pgsql-db=postgres --pgsql-user=postgres --pgsql-password=postgres --pgsql-host=srdsdevapp69 --num-threads=32 --max-time=5 run
sysbench 0.5: multi-threaded system evaluation benchmark
Running the test with following options:
Number of threads: 32
Random number generator seed is 0 and will be ignored
Threads
OLTP test statistics:
queries performed:
read: 10000
write: 0
other: 0
total: 10000
transactions: 0 (0.00 per sec.)
read/write requests: 10000 (5412.80 per sec.)
other operations: 0 (0.00 per sec.)
ignored errors: 0 (0.00 per sec.)
reconnects: 0 (0.00 per sec.)
General statistics:
total time: 1.8475s
total number of events: 10000
total time taken by event execution: 58.2706s
response time:
min: 0.95ms
avg: 5.83ms
max: 68.36ms
approx. 95 percentile: 9.42ms
Threads fairness:
events (avg/stddev): 312.5000/47.80
execution time (avg/stddev): 1.8210/0.02

4.3 补充

作为对比，我们又在MySQL上添加了包含attract_tp, column_id, field2和status这4个字段的多字段索引，测出的qps是4000多，仍然不如PostgreSQL。可见业界广为流传的MySQL的简单查询性能优于PostgreSQL的说法不可信！(对于复杂查询PostgreSQL的性能大大优于MySQL应该是大家的共识。我例子中的SQL不能算是复杂查询吧？)

5. 总结

gin索引(还包括类似的gist,spgist索引)是PostgreSQL的一大特色，基于它可以挖掘出很多好玩的用法。对于本文提到的场景，有兴趣的同学可以把它和Oracle的bitmap索引以及基于搜索引擎(Elasticsearch，Solr等)的方案做个对比。另外，本人所知有限，如果有其它更好的方案，希望能让我知道。