大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

一、前言

程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM)。

其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM;本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试。

 

二、JDBC实现流式查询

使用JDBC的 PreparedStatement/StatementsetFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或者使用方法 Statement.enableStreamingResults() 可以实现流式查询,在执行 ResultSet.next() 方法时,会通过数据库连接一条一条的返回,这样也不会大量占用客户端的内存。

public int execute(String sql, boolean isStreamQuery) throws SQLException {
    Connection conn = null;
    PreparedStatement stmt = null;
    ResultSet rs = null;
    int count = 0;
    try {
        //获取数据库连接
        conn = getConnection();
        if (isStreamQuery) {
            //设置流式查询参数
            stmt = conn.prepareStatement(sql, ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
            stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);
        } else {
            //普通查询
            stmt = conn.prepareStatement(sql);
        }

        //执行查询获取结果
        rs = stmt.executeQuery();
        //遍历结果
        while(rs.next()){
            System.out.println(rs.getString(1));
            count++;
        }
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        close(stmt, rs, conn);
    }
    return count;
}

PS:上面的例子中通过参数 isStreamQuery 来切换流式查询普通查询,用于下面做测试对比。

 

三、性能测试

创建了一张测试表 my_test 进行测试,总数据量为 27w 条,分别使用以下4个测试用例进行测试:

  1. 大数据量普通查询(27w条)
  2. 大数据量流式查询(27w条)
  3. 小数据量普通查询(10条)
  4. 小数据量流式查询(10条)

 

3.1. 测试大数据量普通查询

@Test
public void testCommonBigData() throws SQLException {
    String sql = "select * from my_test";
    testExecute(sql, false);
}

3.1.1. 查询耗时

27w 数据量用时 38 秒
大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

3.1.2. 内存占用情况

使用将近 1G 内存
大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

 

3.2. 测试大数据量流式查询

@Test
public void testStreamBigData() throws SQLException {
    String sql = "select * from my_test";
    testExecute(sql, true);
}

3.2.1. 查询耗时

27w 数据量用时 37 秒
大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

3.2.2. 内存占用情况

由于是分批获取,所以内存在30-270m波动
大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

 

3.3. 测试小数据量普通查询

@Test
public void testCommonSmallData() throws SQLException {
    String sql = "select * from my_test limit 100000, 10";
    testExecute(sql, false);
}

3.3.1. 查询耗时

10 条数据量用时 1 秒
大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

 

3.4. 测试小数据量流式查询

@Test
public void testStreamSmallData() throws SQLException {
    String sql = "select * from my_test limit 100000, 10";
    testExecute(sql, true);
}

3.4.1. 查询耗时

10 条数据量用时 1 秒
大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

 

四、总结

MySQL 流式查询对于内存占用方面的优化还是比较明显的,但是对于查询速度的影响较小,主要用于解决大数据量查询时的内存占用多的场景。

DEMO地址https://github.com/zlt2000/mysql-stream-query

 

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