MySQL每秒57万的写入,带你飞~

本文涉及的产品
RDS AI 助手,专业版
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDSClaw,2核4GB
简介: 一、需求 一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。 二、实现再分析 对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。

一、需求

一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。

二、实现再分析

对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。 但很多时间我们接受的项目还是数据超过内存的。 这里使用XeLabs TokuDB做一个测试。

三、XeLabs TokuDB介绍

项目地址: https://github.com/XeLabs/tokudb

相对官方TokuDB的优化:

  • 内置了jemalloc 内存分配
  • 引入更多的内置的TokuDB性能指标
  • 支持Xtrabackup备份
  • 引入ZSTD压缩算法
  • 支持TokuDB的binlog_group_commit特性
四、测试表

TokuDB核心配置:

loose_tokudb_cache_size=4G
loose_tokudb_directio=ON
loose_tokudb_fsync_log_period=1000
tokudb_commit_sync=0

表结构

CREATE TABLE `user_summary` (
 `user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '用户id/手机号',
 `weight` varchar(5) DEFAULT NULL COMMENT '和码体重(KG)',
 `level` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '重量级',
 `beat_rate` varchar(12) DEFAULT NULL COMMENT '击败率',
 `level_num` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '同吨位人数',
 UNIQUE KEY `u_user_id` (`user_id`)
) ENGINE=TokuDB DEFAULT CHARSET=utf8

利用load data写入数据

root@localhost [zst]>LOAD DATA INFILE '/u01/work/134-136.txt' \
INTO TABLE user_summary(user_id, weight, level, beat_rate,level_num);
Query OK, 200000000 rows affected (5 min 48.30 sec)
Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0

计算一下每秒写入速度:

root@localhost [zst]>select 200000000/(5*60+48.30);
+------------------------+
| 200000000/(5*60+48.30) |
+------------------------+
| 574217.6285 |
+------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

文件大小:

-rw-r--r-- 1 root root 8.5G 11月 25 20:05 134-136.txt
-rw-r----- 1 mysql mysql 8.6K 11月 25 20:44 user_summary.frm
-rw-r----- 1 mysql mysql 3.5G 11月 25 20:51 user_summary_main_229_1_1d_B_0.tokudb

实际文件8.5G,写入TokuDB大小3.5G,只是接近于一半多点的压缩量。 对于20亿数据写入,实际测试在58分钟多点就可以完成。可以满足实际需求,另外对于磁盘IO比较好的机器(SSD类盘,云上的云盘),如果内存和数据差不多情况,这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列,可以在3个小多一点完成。 从最佳实战上来看,Innodb和TokuDB都写入同样的数据,InnoDB需要花大概是TokuDB3-4倍时间。文件大小区别,同样20亿数据:

-rw-r----- 1 mysql mysql 35G 11月 25 23:29 user2_main_26a_1_1d_B_0.tokudb
-rw-r----- 1 mysql mysql 176G 11月 26 03:32 user5.ibd

文件大小在5倍大小的区别。

测试结论:

利用TokuDB在某云环境中8核8G内存,500G高速云盘环境,多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。

另外测试几种场景也供大家参考: 如果在TokuDB中使用带自增的主键,主键无值让MySQL内部产生写入速度,下降比较明显,同样写入2亿数据,带有自建主键:

root@localhost [zst]>CREATE TABLE `user3` (
 -> `user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '用户id/手机号',
 -> `weight` varchar(5) DEFAULT NULL COMMENT '和码体重(KG)',
 -> `level` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '重量级',
 -> `beat_rate` varchar(12) DEFAULT NULL COMMENT '击败率',
 -> `level_num` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '同吨位人数',
 -> `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 -> PRIMARY KEY (`id`),
 -> UNIQUE KEY `u_user_id` (`user_id`)
 -> ) ENGINE=TokuDB;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

root@localhost [zst]>LOAD DATA INFILE '/u01/work/134-136.txt' INTO TABLE user3(user_id, weight, level, beat_rate,level_num);
Query OK, 200000000 rows affected (22 min 43.62 sec)
Records: 200000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0

同样的数据写入在主键自增无值产生时,不能使用TokuDB的 Bulk loader data特性,相当于转换为了单条的Insert实现,所以效果上慢太多。

关于TokuDB Bulk Loader前提要求,这个表是空表,对于自增列,如自增列有值的情况下,也可以使用。 建议实际使用中,如果自增列有值的情况下,可以考虑去除自增属性,改成唯一索引,这样减少自增的一些处理逻辑,让TokuDB能跑地更快一点。 另外在Bulk Loader处理中为了追求更快速的写入,压缩方面并不是很好。

关于TokuDB Bulk Loader :https://github.com/percona/PerconaFT/wiki/TokuFT-Bulk-Loader

五、测试环境说明

测试使用CentOS7环境,编译的XeLabs TokuDB版本百度云地址:https://pan.baidu.com/s/1qYRyH3I 。


原文发布时间为:2017-12-5

本文作者:吴炳锡

本文来自云栖社区合作伙伴“老叶茶馆”,了解相关信息可以关注“老叶茶馆”微信公众号

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
Kubernetes 关系型数据库 MySQL
k8s教程(基础篇)-入门及案例
k8s教程(基础篇)-入门及案例
5027 0
|
存储 人工智能 安全
一文了解:阿里云对象存储OSS是什么?
阿里云对象存储OSS是一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务,数据持久性达99.9999999999%,适用于互联网音视频、教育、AI/物联网、影视渲染及基因等行业。OSS提供标准、低频、归档等多种存储类型,支持按量付费与资源包两种计费模式,公网出流量收费,内网流量免费。
12668 7
|
SQL Java 数据库连接
既生瑜何生亮,浅析下层出不穷的新ORM框架: MyBatis-Flex
这里先说说我的观点哈,仅是个人观点哦,不喜勿喷。现在这些框架层出不穷,其实吧个人感觉没必要过度关注,因为这些框架并没有完完全全做到推陈出新,反倒是有一点互相“学习copy”的感觉,并没有那么新颖强大、从无到有的一个过程。那说回今天的主题ORM框架,在Java后端技术栈里面我们都知道`MyBatis`是主流的ORM框架,现在很多公司都在使用着,后来在`MyBatis`基础上出现了两个比较主流的增强框架`Mybatis-Plus`和`Fluent-MyBatis`
1409 0
|
数据库 数据库管理 索引
Liquibase中的约束与索引,让你的数据库管理如丝般顺滑
【Liquibase教程】数据库变更管理利器!学会添加主键、外键、检查约束和索引,提升开发效率。开源工具Liquibase帮你轻松控制数据库版本,确保数据完整性和一致性。示例代码教你如何在Liquibase中创建表并定义各种约束,让数据库管理更加高效。下次见!
Liquibase中的约束与索引,让你的数据库管理如丝般顺滑
|
SQL 存储 Java
Python-sqlparse解析SQL工具库一文详解(一)
Python-sqlparse解析SQL工具库一文详解(一)
5597 113
Python-sqlparse解析SQL工具库一文详解(一)
|
安全 数据可视化 Java
Swagger 自动生成 Api 文档:简化接口文档编写
自动生成 API 文档的好处不言而喻,它可以提供给你的团队或者外部协作者,方便 API 使用者准确地调用到你的 API。为了降低手动编写文档带来的错误,很多 API 开发者会偏向于寻找一些好的方法来自动生成 API 文档。
Swagger 自动生成 Api 文档:简化接口文档编写
|
设计模式 移动开发 前端开发
微前端架构初探以及我的前端技术盘点
最近几年微前端一直是前端界的热门议题, 它类似于微服务架构, 主要面向于浏览器端,能将一个复杂而庞大的单体应用拆分为多个功能模块清晰且独立的子应用,且共同服于务同一个主应用。各个子应用可以独立运行、独立开发和独立部署。 微前端架构概念的诞生及应用对于提供复杂应用服务的企业来说显然是一种机遇, 同样也是一种挑战.本文主要就微前端架构的概念和实现方案做一个总结和复盘,并且通过一个实际案例来实践微前端架构,希望能对同样有此需求的朋友们提供一些帮助和思路.
1191 1
|
域名解析 设计模式 Kubernetes
|
SQL druid Java
基于springboot+jpa 实现多租户动态切换多数据源 - 使用Flyway实现多数据源数据库脚本管理和迭代更新
基于springboot+jpa 实现多租户动态切换多数据源 - 使用Flyway实现多数据源数据库脚本管理和迭代更新
2681 0
基于springboot+jpa 实现多租户动态切换多数据源 - 使用Flyway实现多数据源数据库脚本管理和迭代更新

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务