PolarDB auto_inc场景下的性能优化实践

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核8GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: 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。

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。image.png

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。

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