我试图在 MariaDB（MySQL）上运行一个简单的连接查询，但性能简直糟糕透了。下面将介绍我是如何通过两个简单的 Unix 命令，将查询时间从 380 小时降到 12 小时以下的。

下面就是这个查询，它是 GHTorrent 分析的一部分，我使用了关系在线分析处理框架 simple-rolap 来实现这个分析。

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两个连接字段都有索引。不过，MariaDB 是通过对 project_commits 进行全表扫描和对 commits 进行索引查找来实现连接的。这可以从 EXPLAIN 的输出看出来。

这两个表中的记录比较多：project_commits 有 50 亿行记录，commits 有 8.47 亿行记录。服务器的内存比较小，只有 16GB。所以很可能是因为内存放不下那么大的索引，需要读取磁盘，因此严重影响到了性能。从 pmonitor 对临时表的分析结果来看，这个查询已经运行半天了，还需要 373 个小时才能运行完。

/home/mysql/ghtorrent/project_commits#P#p0.MYD 6.68% ETA 373:38:11

在我看来，这个太过分了，因为排序合并连接（sort-merge join）所需的 I/O 时间应该要比预计的执行时间要低一个数量级。我在 dba.stackexchange.com 上寻求帮助，有人给出了一些建议让我尝试，但我没有信心它们能够解决我的问题。我尝试了第一个建议，结果并不乐观。尝试每个建议都需要至少半天的时间，后来，我决定采用一种我认为可以有效解决这个问题的办法。

我将这两个表导出到文件中，使用 Unix 的 join 命令将它们连接在一起，将结果传给 uniq，把重复的行移除掉，然后将结果导回到数据库。导入过程（包括重建索引）从 20:41 开始，到第二天的 9:53 结束。以下是具体操作步骤。

1. 将数据库表导出为文本文件

我先导出连接两个表需要用到的字段，并按照连接字段进行排序。为了确保排序顺序与 Unix 工具的排序顺序兼容，我将字段转换为字符类型。

我将以下 SQL 查询的输出保存到文件 commits_week.txt 中。

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然后将以下 SQL 查询的输出保存到 project_commits.txt 文件中：

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这样就生成了以下两个文件。

-rw-r–r– 1 dds dds 15G Aug 4 21:09 commits_week.txt

-rw-r–r– 1 dds dds 93G Aug 5 00:36 project_commits.txt

为了避免内存不足，我使用 –quick 选项来运行 mysql 客户端，否则客户端会在输出结果之前尝试收集所有的记录。

2. 使用 Unix 命令行工具处理文件

接下来，我使用 Unix 的 join 命令来连接这两个文本文件。这个命令线性扫描两个文件，并将第一个字段相同的记录组合在一起。由于文件中的记录已经排好序，因此整个过程完成得很快，几乎就是 I/O 的速度。我还将连接的结果传给 uniq，用以消除重复记录，这就解决了原始查询中的 distinct 问题。同样，在已经排好序的输出结果上，可以通过简单的线性扫描完成去重。

这是我运行的 Unix 命令。

join commits_week.txt project_commits.txt | uniq >joined_commits.txt

经过一个小时的处理，我得到了想要的结果。

-rw-r–r– 1 dds dds 133G Aug 5 01:40 joined_commits.txt

3. 将文本文件导回数据库

最后，我将文本文件导回数据库。

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