云数据仓库ADBINSERT OVERWRITE 操作的IO使用率太高了，有啥别的方案吗？

在云数据仓库AnalyticDB（ADB）中，INSERT OVERWRITE 操作的IO使用率过高可能会影响整体性能。根据知识库中的参考资料，以下是优化和替代方案的具体建议：

1. 优化 INSERT OVERWRITE 操作

a. 调整写入方式

• 分批写入：将大批量数据拆分为多个小批次写入，避免一次性写入导致IO负载过高。
• 平滑写入：为每个批量写入操作添加随机时间片，避免峰值写入对IO资源的集中占用。

b. 优化表结构设计

• 分布键优化：检查目标表的分布键是否倾斜严重。如果只有部分分片参与写入任务，会导致长尾问题。建议重新设计分布键，使数据均匀分布到各个分片上。
• 索引优化：减少不必要的索引，尤其是聚集索引字段。过多的索引会增加写入时的排序和索引构建开销，从而提高CPU和IO使用率。

c. 选择合适的导入方式

• 弹性导入：相比常规导入，弹性导入任务在Job型资源组上执行，不会消耗存储节点（Worker）资源，仅消耗少量资源下载热分区数据。因此，弹性导入可以有效降低存储节点的IO压力。
  • 设置参数：通过调整 adb.load.job.max.acu 参数增大单个弹性任务使用的资源，提升并发度和导入速度。
  • 适用场景：弹性导入适合数据量较大的任务，若任务完成时间小于3分钟，建议使用常规导入。

2. 升级实例配置或存储级别

a. 升级实例规格

• 如果当前实例的IO上限无法满足需求，可以考虑升级实例规格以提高最大IOPS和IO带宽。例如，RDS MySQL的IOPS计算公式为：

  实例规格最大IO带宽(Gbit/s) × 1024 × 1024 ÷ 8 ÷ 16
  

  升级后可以缓解高IO负载问题。

b. 启用IO突发功能

• 对于波动性较高的IO负载，可以开启通用云盘的IO突发功能。当IO负载升高时，系统会自动提升IO上限；负载回落后恢复原上限，避免资源浪费。

3. 调整运维时间和资源分配

a. 错峰执行写入任务

• 避免在业务高峰期执行 INSERT OVERWRITE 操作。建议将此类任务安排在业务低峰期执行，以减少对在线业务的影响。

b. 隔离统计信息收集任务

• 如果集群启用了统计信息自治功能，可能会在默认运维时间（04:00-05:00）触发全量扫描，导致CPU和IO负载升高。可以通过以下方式调整：
  • 修改运维时间：

  set adb_config O_CBO_MAINTENANCE_WINDOW_DURATION = [04:00-05:00];
  

  • 将统计信息收集任务划分到低优先级资源组：

  set adb_config O_CBO_AUTONOMOUS_STATS_ACCOUNT = [user_name];
  

  • 关闭统计信息自治功能（谨慎操作）：

  set adb_config O_CBO_AUTONOMOUS_STATS_ENABLED=false;
  

4. 监控与诊断

a. 查看SQL诊断信息

• 使用AnalyticDB的SQL诊断功能，查看查询的扫描数据量和存储层压力。扫描数据量越大，消耗的磁盘IO资源也越多。通过优化查询语句和表结构，可以降低IO使用率。

b. 分析Build任务

• INSERT OVERWRITE 操作会触发Build任务，包括构建索引、建立和清除分区等操作。这些任务可能导致存储节点的CPU和IO使用率增高。建议对比CPU使用率和Build任务数的监控数据，定位问题并优化。

5. 其他替代方案

a. 使用外表导入

• 如果数据源支持，可以通过外表导入数据。相比直接写入，外表导入可以更好地控制资源消耗，并支持并行加速。

b. 数据归档

• 对于不常访问的历史数据，可以将其归档到OSS中，减少主存储的IO压力。虽然访问归档数据时性能较低，但能显著降低存储成本和IO负载。

总结

针对 INSERT OVERWRITE 操作的高IO使用率问题，可以从优化写入方式、升级实例配置、调整运维时间、监控诊断以及使用替代方案等多个角度进行优化。具体选择哪种方案，需结合实际业务场景和资源使用情况进行权衡。