MySQL内核月报 2014.12-MySQL· 性能优化·Bulk Load for CREATE INDEX

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
简介:

背景

MySQL5.6以后的版本提供了多种优化手段用于create index,比如online方式,Bulk Load方式。

Online提供了非阻塞写入的方式创建索引,为运维提供了很大的便利。
Bulk Load提升了索引创建的效率,减少了阻塞的时间。

这篇介绍下MySQL 5.7.5 Bulk Load的细节,并从查找,排序,redo,undo,page split等维度比较一下传统方式和Bulk Load方式。


传统方式

MySQL 5.7.5版本之前,create index使用的是和insert一条记录相同的api接口,即自上而下的插入方式。

步骤1: 扫描clustered index,得到行记录。
步骤2: 根据record,按照B-Tree的结构,从root->branch->leaf page查找到属于record的位置。:
步骤3: 调用write index record接口,维护索引。


1. 查找: 对每一条记录在插入前从B-Tree上查找到自己的位置。
2. 排序: 因为是按照B-Tree的结构,所以每一条记录插入都是有序的。
3. redo: 每条记录的插入都会记录innodb的redo做保护。
4. undo: 记录每个插入记录位置的undo
5. page split: 插入采用optimistic的方式,如果失败而发现page full,那么就split page,并向上更新branch page。


从上面的步骤和几个维度的说明上,传统的create index比较简单,但一方面会阻塞写入,另一方面效率会比较低,延长了不可用时间。


Bulk Load方式

MySQL 5.7.5 版本,提供了Bulk Load方式创建索引,使用多路归并排序和批量写入的方法,是一种自下而上的方式。

步骤1: 扫描clustered index,写入sort buffer,等sort buffer写满了后,写入到临时文件中。
步骤2: 对临时文件中的有序记录进行归并排序。
步骤3: 批量写入到索引结构中。


批量写入: 因为记录都是有序的,所以写入的过程就是,不断的分配leaf page,然后批量写入记录,并保留innodb_fill_factor设置的空闲空间大小,所以,就是不断在最右边leaf page写入,并不断进行平衡B-Tree结构的过程。


1. 查找: Bulk Load方式并没有单条record查找的过程。
2. 排序: 使用多路归并排序,对待写入的records进行排序。
3. redo: Innodb并没有记录redo log,而是做checkpoint直接持久化数据。
4. undo: 记录了新分配的page。
5. page split: 因为每次都是初始化一个最右端的page,create index的时候不存在split。


从上面的步骤和几个维度的说明上,Bulk Load方式能显著的利用机器的吞吐量,加快创建index的过程。


问题及与Oracle的比较

1. 临时空间使用

MySQL使用临时目录来保存临时文件,对于文件的大小受限于目录空间大小,需要注意。RDS通过增加一个参数来控制临时空间的使用。
Oracle使用临时表空间,如果排序空间不足,则会遇到常见的错误:ORA-01652: unable to extend temp segment by 128 in tablespace TEMP

2. redo保护

MySQL 的Bulk Load方式,没有使用redo保护,数据库从write-ahead logging方式退化成direct persist data,并且未来如果MySQL希望使用Innodb redo的方式进行复制,也变的困难。
Oracle如果不指定no logging参数,索引创建过程中记录完整的redo信息。

3. direct write

MySQL Bulk Load方式,对于新的leaf page,在创建的过程中,唤醒page cleaner线程对这些page做checkpoint进行持久化。
Oracle提供一种用户的服务器进程直接direct write物理文件的方式,写入数据,而不依赖DBWR进程。

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
18天前
|
存储 缓存 负载均衡
mysql的性能优化
在数据库设计中,应选择合适的存储引擎(如MyISAM或InnoDB)、字段类型(如char、varchar、tinyint),并遵循范式(1NF、2NF、3NF)。功能上,可以通过索引优化、缓存和分库分表来提升性能。架构上,采用主从复制、读写分离和负载均衡可进一步提高系统稳定性和扩展性。
35 9
|
3月前
|
存储 SQL 关系型数据库
【MySQL调优】如何进行MySQL调优?从参数、数据建模、索引、SQL语句等方向,三万字详细解读MySQL的性能优化方案(2024版)
MySQL调优主要分为三个步骤:监控报警、排查慢SQL、MySQL调优。 排查慢SQL:开启慢查询日志 、找出最慢的几条SQL、分析查询计划 。 MySQL调优: 基础优化:缓存优化、硬件优化、参数优化、定期清理垃圾、使用合适的存储引擎、读写分离、分库分表; 表设计优化:数据类型优化、冷热数据分表等。 索引优化:考虑索引失效的11个场景、遵循索引设计原则、连接查询优化、排序优化、深分页查询优化、覆盖索引、索引下推、用普通索引等。 SQL优化。
569 15
【MySQL调优】如何进行MySQL调优?从参数、数据建模、索引、SQL语句等方向,三万字详细解读MySQL的性能优化方案(2024版)
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL性能优化实践指南
【10月更文挑战第16天】MySQL性能优化实践指南
63 0
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL性能优化指南
【10月更文挑战第16天】MySQL性能优化指南
51 0
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
mysql-性能优化(一)
mysql-性能优化(一)
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据处理
针对MySQL亿级数据的高效插入策略与性能优化技巧
在处理MySQL亿级数据的高效插入和性能优化时,以上提到的策略和技巧可以显著提升数据处理速度,减少系统负担,并保持数据的稳定性和一致性。正确实施这些策略需要深入理解MySQL的工作原理和业务需求,以便做出最适合的配置调整。
372 6
|
3月前
|
SQL 存储 关系型数据库
深入 MySQL 的执行计划与性能优化
深入 MySQL 的执行计划与性能优化
40 0
|
17天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
12 PHP配置数据库MySQL
路老师分享了PHP操作MySQL数据库的方法,包括安装并连接MySQL服务器、选择数据库、执行SQL语句(如插入、更新、删除和查询),以及将结果集返回到数组。通过具体示例代码,详细介绍了每一步的操作流程,帮助读者快速入门PHP与MySQL的交互。
32 1
|
19天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
go语言数据库中mysql驱动安装
【11月更文挑战第2天】
33 4
|
26天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
142 1

相关产品

  • 云数据库 RDS MySQL 版