Solr与MySQL查询性能对比

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Solr与MySQL查询性能对比相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右

SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21:31:55';

对collectTime建立索引后,同样的查询,2s,快了很多。

Solr索引

<!--Index Field for HotSpot-->
<field name="CollectTime" type="tdate" indexed="true" stored="true"/>
<field name="IMSI" type="string" indexed="true" stored="true"/>
<field name="IMEI" type="string" indexed="true" stored="true"/>
<field name="DeviceID" type="string" indexed="true" stored="true"/>

Solr查询,同样的条件,72ms

"status": 0,

"QTime": 72,

"params": {

"indent": "true",

"q": "CollectTime:[2014-12-06T00:00:00.000Z TO 2014-12-10T21:31:55.000Z]",

"_": "1434617215202",

"wt": "json"

}

好吧,查询性能提高的不是一点点,用Solrj代码试试:

SolrQuery params = new SolrQuery();
params.set("q", timeQueryString);
params.set("fq", queryString);
params.set("start", 0);
params.set("rows", Integer.MAX_VALUE);
params.setFields(retKeys);
QueryResponse response = server.query(params);

Solrj查询并获取结果集,结果集大小为220296,返回5个字段,时间为12s左右。

为什么需要这么长时间?上面的"QTime"只是根据索引查询的时间,如果要从solr服务端获取查询到的结果集,solr需要读取stored的字段(磁盘IO),再经过Http传输到本地(网络IO),这两者比较耗时,特别是磁盘IO。

时间对比:

查询条件

时间

mysql(无索引)

30s

MySQL(有索引)

2s

Solrj(select查询)

12s

如何优化?看看只获取ID需要的时间:

SQL查询只返回id,没有对collectTime建索引,10s左右

SELECT id FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21:31:55';

SQL查询只返回id,同样的查询条件,对collectTime建索引,0.337s,很快。

Solrj查询只返回id,7s左右,快了一点。

id Size: 220296

Time: 7340

时间对比:

查询条件(只获取ID)

时间

MySQL(无索引)

10s

MySQL(有索引)

0.337s

Solrj(select查询)

7s

继续优化。。

关于Solrj获取大量结果集速度慢的一些类似问题:

http://stackoverflow.com/questions/28181821/solr-performance#

http://grokbase.com/t/lucene/solr-user/11aysnde25/query-time-help

http://lucene.472066.n3.nabble.com/Solrj-performance-bottleneck-td2682797.html

这个问题没有好的解决方式,基本的建议都是做分页,但是我们需要拿到大量数据做一些比对分析,做分页没有意义。

偶然看到一个回答,solr默认的查询使用的是"/select" request handler,可以用"/export" request handler来export结果集,看看solr对它的说明:

It's possible to export fully sorted result sets using a special rank query parser and response writer  specifically designed to work together to handle scenarios that involve sorting and exporting millions of records. This uses a stream sorting techniquethat begins to send records within milliseconds and continues to stream results until the entire result set has been sorted and exported.

Solr中已经定义了这个requestHandler:

<requestHandler name="/export" class="solr.SearchHandler">
<lst name="invariants">
<str name="rq">{!xport}</str>
<str name="wt">xsort</str>
<str name="distrib">false</str>
</lst>
<arr name="components">
<str>query</str>
</arr>
</requestHandler>

使用/export需要字段使用docValues建立索引:

<field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" docValues="true"/>
<field name="CollectTime" type="tdate" indexed="true" stored="true" docValues="true"/>
<field name="IMSI" type="string" indexed="true" stored="true" docValues="true"/>
<field name="IMEI" type="string" indexed="true" stored="true" docValues="true"/>
<field name="DeviceID" type="string" indexed="true" stored="true" docValues="true"/>

使用docValues必须要有一个用来Sort的字段,且只支持下列类型:

Sort fields must be one of the following types: int,float,long,double,string

docValues支持的返回字段:

Export fields must either be one of the following types: int,float,long,double,string

使用Solrj来查询并获取数据:

SolrQuery params = new SolrQuery();
params.set("q", timeQueryString);
params.set("fq", queryString);
params.set("start", 0);
params.set("rows", Integer.MAX_VALUE);
params.set("sort", "id asc");
params.setHighlight(false);
params.set("qt", "/export");
params.setFields(retKeys);
QueryResponse response = server.query(params);

一个Bug:

org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient$RemoteSolrException: Error from server at http://192.8.125.30:8985/solr/hotspot: Expected mime type application/octet-stream but got application/json.

Solrj没法正确解析出结果集,看了下源码,原因是Solr server返回的ContentType和Solrj解析时检查时不一致,Solrj的BinaryResponseParser这个CONTENT_TYPE是定死的:

public class BinaryResponseParser extends ResponseParser {
public static final String BINARY_CONTENT_TYPE = "application/octet-stream";

一时半会也不知道怎么解决这个Bug,还是自己写个Http请求并获取结果吧,用HttpClient写了个简单的客户端请求并解析json获取数据,测试速度:

String url = "http://192.8.125.30:8985/solr/hotspot/export?q=CollectTime%3A[2014-12-06T00%3A00%3A00.000Z+TO+2014-12-10T21%3A31%3A55.000Z]&sort=id+asc&fl=id&wt=json&indent=true";
long s = System.currentTimeMillis();
SolrHttpJsonClient client = new SolrHttpJsonClient();
SolrQueryResult result = client.getQueryResultByGet(url);
System.out.println("Size: "+result.getResponse().getNumFound());
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time: "+(e-s));

同样的查询条件获取220296个结果集,时间为2s左右,这样的查询获取数据的效率和MySQL建立索引后的效果差不多,暂时可以接受。

因为Export fields只支持int,float,long,double,string这几个类型,如果你的查询结果只包含这几个类型的字段,那采用这种方式查询并获取数据,速度要快很多。

下面是Solr使用“/select”和“/export”的速度对比。

时间对比:

查询条件

时间

MySQL(无索引)

30s

MySQL(有索引)

2s

Solrj(select查询)

12s

Solrj(export查询)

2s

项目中如果用分页查询,就用select方式,如果一次性要获取大量查询数据就用export方式,这里没有采用MySQL对查询字段建索引,因为数据量每天还在增加,当达到亿级的数据量的时候,索引也不能很好的解决问题,而且项目中还有其他的查询需求。

我们来看另一个查询需求,假设要统计每个设备(deviceID)上数据的分布情况:

用SQL,需要33s:

SELECT deviceID,Count(*) FROM `tf_hotspotdata_copy_test` GROUP BY deviceID;

同样的查询,在对CollectTime建立索引之后,只要14s了。

看看Solr的Facet查询,只要540ms,快的不是一点点。

SolrQuery query = new SolrQuery();
query.set("q", "*:*");
query.setFacet(true);
query.addFacetField("DeviceID");
QueryResponse response = server.query(query);
FacetField idFacetField = response.getFacetField("DeviceID");
List<Count> idCounts = idFacetField.getValues();
for (Count count : idCounts) {
System.out.println(count.getName()+": "+count.getCount());
}

时间对比:

查询条件(统计)

时间

MySQL(无索引)

33s

MySQL(有索引)

14s

Solrj(Facet查询)

0.54s

如果我们要查询某台设备在某个时间段上按“时”、“周”、“月”、“年”进行数据统计,Solr也是很方便的,比如以下按天统计设备号为1013上的数据:

String startTime = "2014-12-06 00:00:00";
String endTime = "2014-12-16 21:31:55";
SolrQuery query = new SolrQuery();
query.set("q", "DeviceID:1013");
query.setFacet(true);
Date start = DateFormatHelper.ToSolrSearchDate(DateFormatHelper.StringToDate(startTime));
Date end = DateFormatHelper.ToSolrSearchDate(DateFormatHelper.StringToDate(endTime));
query.addDateRangeFacet("CollectTime", start, end, "+1DAY");
QueryResponse response = server.query(query);

List<RangeFacet> dateFacetFields = response.getFacetRanges();
for (RangeFacet facetField : dateFacetFields{
List<org.apache.solr.client.solrj.response.RangeFacet.Count> dateCounts= facetField.getCounts();
for (org.apache.solr.client.solrj.response.RangeFacet.Count count : dateCounts) {
System.out.println(count.getValue()+": "+count.getCount());
}
}

2014-12-06T00:00:00Z: 58

2014-12-07T00:00:00Z: 0

2014-12-08T00:00:00Z: 0

2014-12-09T00:00:00Z: 0

2014-12-10T00:00:00Z: 3707

2014-12-11T00:00:00Z: 8384

2014-12-12T00:00:00Z: 7803

2014-12-13T00:00:00Z: 2469

2014-12-14T00:00:00Z: 142

2014-12-15T00:00:00Z: 34

2014-12-16T00:00:00Z: 0

Time: 662

水平拆分表:

由于本系统采集到的大量数据和“时间”有很大关系,一些业务需求根据“时间”来查询也比较多,可以按“时间”字段进行拆分表,比如按每月一张表来拆分,但是这样做应用层代码就需要做更多的事情,一些跨表的查询也需要更多的工作。综合考虑了表拆分和使用Solr来做索引查询的工作量后,还是采用了Solr。

总结:在MySQL的基础上,配合Lucene、Solr、ElasticSearch等搜索引擎,可以提高类似全文检索、分类统计等查询性能。

参考:

http://wiki.apache.org/solr/


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