PolarDB MySQL · 持续补强的全局二级索引

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: 继我们去年年底发布内核原生的全局二级索引([用户文档](https://help.aliyun.com/document_detail/461220.html))以来,陆续有客户过来咨询和使用。目前已经有客户在生产实例上大规模使用全局二级索引(Global Secondary Index,下文用GSI代替),大大优化了分区表场景下不含分区键的Query/DML性能以及支持不含分区键的Unique

继我们去年年底发布内核原生的全局二级索引(用户文档)以来,陆续有客户过来咨询和使用。目前已经有客户在生产实例上大规模使用全局二级索引(Global Secondary Index,下文用GSI代替),大大优化了分区表场景下不含分区键的Query/DML性能以及支持不含分区键的Unique Key能力。阅读我们文章的读者,大部分都是数据库资深使用者和开发人员,应该能体会到这样一个从无到有的功能,在保持MySQL 100%兼容的情况下持续演进,存在大量的工程问题需要解决。因此,在全局二级索引上线之后的这段时间,我们不断补强它的各方面能力,本文将介绍PolarDB内核团队在全局二级索引方面的持续演进工作,并简单总结了目前用户的使用经验。

传统分布式数据库/中间件的平替方案

在需要使用GSI的客户里,我们发现除了本身MySQL分区表的客户以外,有多个客户是从传统的分布式数据库/分布式中间件迁移过来的。这部分客户选择迁移PolarDB MySQL的原因非常清晰:

  • 分布式数据库的易用性/稳定性问题,MySQL的流行很大原因来自于它的简单易用。虽然很多分布式数据库都是宣称MySQL/PG兼容,但是很多情况下SQL的表现和性能,与MYSQL大相径庭。此外,使用者往往需要修改业务来完成数据库的适配兼容,甚至业务上频繁踩坑后才能有所感知。进一步的,业务往往需要感知数据库分库分表的方式,从而尽可能减少跨机交互的开销,这非常考验使用者的学习成本和学习能力;
  • 分布式数据库昂贵的成本问题,为了提升scale-out能力,分布式数据库往往采用Share-Nothing的架构,有专门的计算节点/存储节点/元数据节点等等,存在大量的跨机交互。然而,这种设计并不是free lunch,在达到相同性能的情况下,分布式数据库往往需要消耗更多的硬件资源,导致更高的数据库成本。
  • PolarDB MySQL强大的计算/存储能力,已经能支撑远超传统MySQL数据处理规模的业务。

    PolarDB MySQL演进到今天,支持一写多读(最多15个读节点)和多主(最多16个写节点)形态,每个节点最大高达88cores(最新的高性能处理器),存储支持高达100TB的规模(多副本自带修复能力)。在如此强的计算/存储能力场景下,PolarDB MySQL 100%兼容MySQL,又通过Share-Storage的方式减少了大量的跨机交互成本,在成本、性能、易用性之间都做到了极致。

    很多传统分布式数据库的客户,往往对传统MySQL只能处理千万行规模的表、本地盘停留在TB级别(难以备份和还原)的印象非常深刻,但这也是PolarDB MySQL数年来一直在优化的问题。我们发现,这些从传统分布式数据库迁移过来的客户,在测试了PolarDB强大的处理(16*88cores的读写能力)和百TB规模的存储能力,在评估了效率、易用性、成本、满足业务负载等多个因素后,都选择迁移到了PolarDB MySQL。

用户迁移到了PolarDB MySQL后,根据业务的负载情况和表结构特征,可以选择单表或者分区表的方式。不管是单表还是分区表,我们都提供和MySQL单表/分区表完全一致的使用方式。PolarDB之前有一系列针对大表场景做优化的文章(单表/大表优化),读者可以自行查阅。本文主要侧重PolarDB MySQL在全局二级索引方面的情况,也就是分区表加强方面,读者在阅读之前可以阅读以下文章:分区表增强全局二级索引,对PolarDB分区表&全局索引有更深入的理解。

针对全局二级索引的DDL增强

  • 并行创建全局二级索引

PolarDB早在3年前就已经推出了并行DDL(链接)能力。不管是在稳定性还是性能上,PolarDB并行DDL早已经历了大量线上实例的考验和打磨。我们基于PolarDB的并行DDL能力,构建了并行创建GSI的能力。相比于单线程创建GSI,并行创建二级索引最高有15-20倍的性能提升。

  • Online创建全局二级索引

与局部索引的创建一样,在全局二级索引的创建过程中,不会阻塞住并发的DML操作。

  • 支持带全局二级索引的表做秒级加字段
    大量用户反馈加字段是刚性需求,老板本在有全局二级索引的情况下不支持instant add column,新版本将会支持instant add column,即加字段瞬间就能完成。
  • 支持带全局二级索引的表做Interval Add Partition / Partition MDL
    分区表往往需要根据时间等字段的递增增加分区。带全局二级索引的表,支持interval add partition,并且在增加分区时仅持有新分区的MDL锁,不堵塞其它分区的DML操作。
  • 支持分区老化等场景下异步重构GSI(WIP)
    PolarDB分区表支持通过分区老化等操作,将一些不再高频访问的分区,存储到冷存储中来降低成本。在老版本中,带GSI的分区表在做分区老化等操作时,需要重建整个GSI,这导致分区老化操作的延迟大大增加。
    为了优化这一操作的体验,我们正在开发异步重构GSI的能力,当分区表做了分区老化等操作时,PolarDB会在后台清理掉这些老化分区的GSI数据,在保证分区老化等操作延迟不变的同时,让用户几乎感知不到GSI的重构操作,目前这一功能还在实现中(WIP)。

针对全局二级索引的其它方面增强

  • 优化器方面增强
    原本优化器不感知全局索引的存在,这块同样做了大量工作,即优化器自动根据全局索引和局部索引的统计信息,根据SQL生成最优的执行计划。
  • 支持带全局二级索引的表做库表恢复
    在部分情况下,用户需要将特定的表恢复到具体的时间点,新版本将会支持带全局索引的表恢复到任意一个时间点。然而,由于恢复出来的表的table id已经发生变化,而全局二级索引上存储了老表的table id,所以恢复出来的表需要重建GSI。这一块可以通过并行创建全局二级索引来加速。
相关实践学习
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