PolarDB auto_inc场景下的性能优化实践
在数据库的使用场景中，并发插入数据或并发导入数据场景是最常见的。针对这一场景，PolarDB MySQL版进行了深度性能优化，以提高插入性能。本文将详细介绍PolarDB在auto_inc场景下的性能优化相关内容。
在并发插入场景中，ID是递增的，但数据并不一定连续插入到B-tree的最右边的一个page中。由于插入线程获得auto_inc值后，直到真正执行INSERT操作这一段代码并没有加锁，因此，后续有可能插入比当前auto_inc的value小的行。这一现象可能导致SMO操作不能尽早执行，从而影响性能。
为解决这一问题，PolarDB MySQL版对InnoDB B-tree和Blink-tree进行了性能优化。优化后的InnoDB B-tree在auto_inc场景下，可以允许更多的线程同时插入，从而提高并发度，提升性能。同时，PolarDB也优化了SMO操作的执行，使其能尽早执行，进一步提高性能。
通过优化，PolarDB成功提高了auto_inc场景下的并发插入性能，为用户提供了更高效的数据库插入体验。
