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本文介紹了如何判斷查詢語句是否為點查，以及如何將查詢優化為點查。

點查是應用訪問OLTP數據庫的一種常見方式，特點是返回結果前只掃描表中的少量數據，在淘寶上查看訂單或者商品信息對應到數據庫上的操作就是點查。PolarDB-X對點查的響應時間（Response Time, RT）和資源占用做了較多優化，能夠支持較高的吞吐，適合高并發讀取場景使用。

什么是點查

顧名思義，點查是只掃描少量數據的查詢。注意這里說的是掃描少量數據而不是返回少量數據，比如select * from t1 order by c1 limit 1雖然只返回了一條數據，但如果c1上沒有索引，需要先掃描t1上所有數據排序后才能返回結果，不符合點查的定義。

單機數據庫中，最常見的點查是按照主鍵（Primary Key，PK）查詢數據，通過掃描主鍵索引快速得到結果，平均只需要掃描log(n)（n為整張表的行數）條記錄。如果通過其他條件查詢，可以增加局部二級索引（Local Secondary Index，LSI），首先掃描局部二級索引得到主鍵，然后回表查出完整記錄。特殊場景下，如果局部二級索引中包含了查詢涉及的所有列，則回表的步驟也可以省略。

PolarDB-X是一個分布式數據庫，為了將數據分散到不同數據節點（Data Node，DN）上，引入了分區表的概念，預先將數據切分成多個分區，然后建立分區和DN的映射，其中切分數據需要選取一個或多個列作為切分維度，這些列因此被稱為分區鍵。分布式數據庫中，查詢性能除了與掃描的數據量線性相關，還與掃描的分片數量正相關，因此點查的定義還需要加上掃描少量分區。

PolarDB-X具備透明分布式能力，默認使用主鍵作為分區鍵，按照主鍵查詢時首先定位到數據所在的分區，然后通過分區上的主鍵索引得到結果，性能最高。如果通過其他條件查詢，可以增加全局二級索引（Global Secondary Index，GSI）。使用GSI優化查詢的原理與LSI相同，首先查到主鍵然后回表獲得完整記錄，主要區別在于GSI本身也是一張分區表，數據與主表保存在不同DN上，回表操作大概率需要經過網絡，回表代價高于單機數據庫。因此，PolarDB-X支持創建聚簇索引來消除回表，達到與主鍵查詢相同的性能。

注意事項

LSI和GSI本質上是以額外存儲空間和寫入開銷為代價，換取查詢性能的方案，使用時需要謹慎評估對寫入性能的影響。索引表與主表的數據分布不同，為了保證GSI的數據與主表強一致，所有涉及GSI的寫入操作都默認被包裝在分布式事務中。相比沒有GSI的場景，寫入RT會增加2~3倍，同時由于索引表和主表混合并行寫入，高并發寫入場景下產生分布式死鎖的概率會增加。綜上所述，建議每張邏輯表上創建不超過3個GSI。

如何識別點查

如上所述，分布式數據庫中的點查，是指掃描少量分片和數據的查詢。通過查看執行計劃，可以確認一個查詢語句掃描的分片數，更多執行計劃介紹請參見調優原理和執行計劃。以下為一個點查的示例：

執行以下語句，查看執行計劃：

explain select c_custkey, c_name, c_address from customer where c_custkey = 42;

返回信息如下：

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL EXECUTIONPLAN                                                                                                                                            |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LogicalView(tables="TEST1_000002_GROUP.customer_IVgG_10", sql="SELECT `c_custkey`, `c_name`, `c_address` FROM `customer` AS `customer` WHERE (`c_custkey` = ?)") |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

執行以下語句，匯總展示DN上的執行計劃，判斷查詢在DN上是否命中正確的索引。DN節點基于MySQL實現，執行計劃與MySQL相同，更多介紹參考MySQL 官方文檔。

explain execute select c_custkey, c_name, c_address from customer where c_custkey = 42;

返回信息如下：

+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-----------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra           |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-----------------+
| 1  | SIMPLE      | customer | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const | 1    | 100      | Using pk access |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-----------------+

如何將查詢優化為點查

不是所有查詢語句都可以優化為點查，例如沒有任何條件的數據抽取查詢select * from t1，不合理的分頁查詢select * from t1 where c1 = 1 limit 100000, 10，參數數量隨著業務增長而增長的IN查詢等。能夠優化為點查的語句可以概括為以下兩類：

固定范圍掃描的查詢：條件中包含等值條件（或可以簡化為等值條件），小范圍BETWEEN AND條件，參數數量固定的IN條件的查詢；
結果行數固定的TopN查詢：例如select * from t1 where c1 > 42 limit 10 和 select * from t1 order by c1 limit 10和select * from t1 order by c1 limit 10。

對于這兩類查詢，優化的思路是添加合適的索引，將全表掃描轉化為索引掃描，示例如下：

創建customer表。

CREATE TABLE `customer` (
  `c_custkey` int(11) NOT NULL,
  `c_name` varchar(25) NOT NULL,
  `c_address` varchar(40) NOT NULL,
  `c_nationkey` int(11) NOT NULL,
  `c_phone` varchar(15) NOT NULL,
  `c_acctbal` decimal(15,2) NOT NULL,
  `c_mktsegment` varchar(10) NOT NULL,
  `c_comment` varchar(117) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`c_custkey`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 dbpartition by hash(`c_custkey`) tbpartition by hash(`c_custkey`) tbpartitions 4;

查看select * from customer where c_phone = "11";語句的執行計劃。

explain select * from customer where c_phone = "11";

返回信息如下：

+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL EXECUTIONPLAN                                                                                                                                                                                                                            |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Gather(concurrent=true)                                                                                                                                                                                                                          |
|   LogicalView(tables="[000000-000003].customer_[00-15]", shardCount=16, sql="SELECT `c_custkey`, `c_name`, `c_address`, `c_nationkey`, `c_phone`, `c_acctbal`, `c_mktsegment`, `c_comment` FROM `customer` AS `customer` WHERE (`c_phone` = ?)") |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

customer表上只有主鍵索引，因此雖然c_phone指定了等值條件，依然需要掃描全部分片，此處可以通過添加GSI來優化。
```
create global index g_i_phone on customer(c_phone) dbpartition by hash(c_phone);
```

添加GSI后，查看執行計劃。

explain select * from customer where c_phone = "11";

返回信息如下：

+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL EXECUTIONPLAN                                                                                                                                                                                                                                                  |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Project(c_custkey="c_custkey", c_name="c_name", c_address="c_address", c_nationkey="c_nationkey", c_phone="c_phone", c_acctbal="c_acctbal", c_mktsegment="c_mktsegment", c_comment="c_comment")                                                                        |
|   BKAJoin(condition="c_custkey = c_custkey", type="inner")                                                                                                                                                                                                             |
|     IndexScan(tables="TEST1_000000_GROUP.g_i_phone_2CSp", sql="SELECT `c_custkey`, `c_phone` FROM `g_i_phone` AS `g_i_phone` WHERE (`c_phone` = ?)")                                                                                                                   |
|     Gather(concurrent=true)                                                                                                                                                                                                                                            |
|       LogicalView(tables="[000000-000003].customer_[00-15]", shardCount=16, sql="SELECT `c_custkey`, `c_name`, `c_address`, `c_nationkey`, `c_acctbal`, `c_mktsegment`, `c_comment` FROM `customer` AS `customer` WHERE ((`c_phone` = ?) AND (`c_custkey` IN (...)))") |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

添加GSI后，查詢變為索引表上的點查加回表，回表操作只訪問一個分片（執行計劃中回表顯示為主表上的全表掃描，這是因為確定需要掃描的主表分片依賴索引表的查詢結果，explain階段無法確定）。

使用聚簇索引代替GSI。

drop index g_i_phone on customer;

create clustered index g_i_phone on customer(c_phone) dbpartition by hash(c_phone);

創建聚簇索引后，查看執行計劃。

explain select * from customer where c_phone = "11";

返回信息如下：

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL EXECUTIONPLAN                                                                                                                                                                                                            |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IndexScan(tables="TEST1_000000_GROUP.g_i_phone_fHmZ", sql="SELECT `c_custkey`, `c_name`, `c_address`, `c_nationkey`, `c_phone`, `c_acctbal`, `c_mktsegment`, `c_comment` FROM `g_i_phone` AS `g_i_phone` WHERE (`c_phone` = ?)") |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

使用聚簇索引代替GSI后，由于索引表中包含了主表上的所有列，不再需要回表，執行計劃變為索引表上的點查。

以上示例闡述了通過索引優化點查性能的一般過程，其中的關鍵點是根據查詢特征找到適合添加索引的列。對于包含多個條件比較復雜的查詢，可以通過PolarDB-X內置的索引推薦功能來找到合適的LSI和GSI，詳情請參考智能索引推薦。

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偏高并發場景的實踐和優化

什么是點查

如何識別點查

如何將查詢優化為點查