ADB MySQL数仓版切换至湖仓版,执行计划会有变么?同配置性能差别会有多大?
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在将ADB MySQL数仓版切换至湖仓版时,执行计划可能会发生变化。这种变化主要源于以下几点:
架构差异:
数仓版弹性模式基于计算存储分离架构,支持高性能在线分析和实时写入;而湖仓版在此基础上进一步优化了数据的采集、存储、计算和应用能力,提供了更全面的功能升级。因此,湖仓版可能引入新的优化策略(如冷热数据分层存储、资源组隔离等),从而影响SQL查询的执行计划。
资源组隔离:
湖仓版支持资源组隔离功能,允许为不同业务负载分配独立的计算资源。如果在切换后启用了资源组隔离,SQL查询的执行路径可能会根据绑定的资源组进行调整,进而改变执行计划。
存储引擎优化:
湖仓版底层存储支持Hudi on OSS和C-Store,能够更好地处理离线和在线场景的数据一致性问题。这种存储优化可能导致查询计划中涉及的数据访问路径发生变化。
在相同资源配置下,数仓版与湖仓版的性能差异主要体现在以下几个方面:
冷热数据分层存储:
湖仓版支持冷热数据分层存储,能够将不常用的数据存储在低成本介质上,从而降低存储成本并提升热数据的查询性能。如果您的业务场景中存在大量冷数据,湖仓版的性能优势会更加明显。
资源弹性扩容:
湖仓版支持计算资源和存储资源的定时或自动弹性扩容,能够根据业务负载动态调整资源分配。相比之下,数仓版弹性模式虽然也支持弹性扩容,但湖仓版的弹性能力更为灵活,能够在高负载场景下提供更好的性能保障。
多语言可编程计算引擎:
湖仓版支持标准接口的多语言可编程计算引擎(如Spark),适用于大数据批量处理场景。如果您需要运行复杂的ETL任务或机器学习工作负载,湖仓版的性能会显著优于数仓版。
数据一致性和时效性:
湖仓版通过底层存储的一份全量数据支持离线和在线两种场景,避免了因数据同步导致的一致性和时效性问题。这使得湖仓版在混合负载场景下的性能表现更加稳定。
具体的性能差异取决于以下因素:
业务场景:
如果您的业务以高性能在线分析为主,且数据量较小,数仓版和湖仓版的性能差异可能不明显。但如果您的业务涉及大规模数据处理、冷热数据分层存储或多源聚合分析,湖仓版的性能优势会更加突出。
资源配置:
在相同资源配置下,湖仓版的性能通常优于数仓版,尤其是在启用资源组隔离和弹性扩容功能后。然而,如果资源配置较低(如单机版),两者的性能差异可能会缩小。
SQL查询复杂度:
对于简单的查询,两者的性能差异可能较小;但对于复杂的多表关联查询或大规模数据扫描,湖仓版的优化能力会带来更显著的性能提升。
变配不可逆:
请注意,一旦将数仓版变配为湖仓版,无法恢复至原状态。因此,在变配前建议充分评估业务需求和性能预期。
变配过程中的影响:
变配过程中可能会发生连接闪断,建议在业务低峰期操作,并确保应用具备自动重连机制。此外,新旧集群切换期间,旧集群会有5~10分钟的只读时间。
异步任务的影响:
如果集群中存在未完成的异步任务,可能会阻塞变配流程。建议在变配前清理或暂停相关任务。
如果您当前的业务场景对冷热数据分层存储、资源弹性扩容或多语言计算引擎有较高需求,切换至湖仓版将带来显著的性能提升。但在变配前,请务必联系技术支持进行详细评估,并确保业务能够容忍变配过程中的短暂中断。
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