MySQL · 特性分析 · MyRocks简介

本文涉及的产品
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推荐场景:
HTAP混合负载
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
搭建个人博客
简介: RocksDB是facebook基于LevelDB实现的,目前为facebook内部大量业务提供服务。经过facebook大量工作,将RocksDB作为MySQL的一个存储引擎移植到MySQL,称之为MyRocks。经过两年的发展,MyRocks已经比较成熟(RC阶段),现已进入了facebook MySQL的主分支了。MyRocks是开源的,参见git 。下面对MyRocks做一个简单介绍,

RocksDB是facebook基于LevelDB实现的,目前为facebook内部大量业务提供服务。经过facebook大量工作,将RocksDB作为MySQL的一个存储引擎移植到MySQL,称之为MyRocks。
经过两年的发展,MyRocks已经比较成熟(RC阶段),现已进入了facebook MySQL的主分支了。MyRocks是开源的,参见git
下面对MyRocks做一个简单介绍,不涉及源码。

RocksDB与innodb的比较

  • innodb空间浪费, B tree分裂导致page内有较多空闲,page利用率不高。innodb现有的压缩效率也不高,压缩以block为单位,也会造成浪费。

  • 写入放大:innodb 更新以页为单位,最坏的情况更新N行会更新N个页。RocksDB append only方式
    另外,innodb开启double write也会增加写入。

  • RocksDB对齐开销小:SST file (默认2MB)需要对齐,但远大于4k, RocksDB_block_size(默认4k) 不需要对齐,因此对齐浪费空间较少

  • RocksDB索引前缀相同值压缩存储,节省空间

  • RocksDB占总数据量90%的最底层数据,行内不需要存储系统列seqid
    (innodb聚簇索引列包含trxid,roll_ptr等信息)

来看看facebook的测试数据

  • 数据空间对比

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  • QPS

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  • 写入放大对比

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数据字典

数据字段信息保存在System Column Family (System CF) “system“中
数据字段信息包括:

  • 表信息,表名和index id的映射
  • 索引信息,索引元数据信息和column family id。column family和index的对应关系 1:N
  • column family,一些标记,比如reverse属性等
  • binlog信息
  • 统计信息,每个SST file都自带统计信息(行数、实际大小等),在flush或compaction时更新统计信息,同时统计信息会汇总到数据字典统计信息表中。

以上信息可以通过information_schema查看,如RocksDB_ddl,RocksDB_index_file_map等

记录格式

RocksDB的行以key value的形式存储,和innodb类似,记录格式主键和二级索引也有区别

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事务与锁

MyRocks也是基于行锁,锁信息都保存在内存中。

MyRocks也支持MVCC,MVCC通过快照的方式实现,类似于PostgreSQL。

MyRocks目前只支持两种隔离级别,RC和RR。

RR表现和innodb并不一样,RocksDB 的快照不是在事务开始的时候建立,而是延迟到第一次读的时候建立.

以下client1 MyRocks返回的是2,innodb返回1

<client 1>                                               <client 2>
CREATE TABLE t1(pk INT PRIMARY KEY);
INSERT INTO t1 VALUES(1);
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
                                                         SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
BEGIN
                                                         INSERT INTO t1 VALUES(2);
SELECT COUNT(*) FROM t1; // MyRocks返回的是2,innodb返回1

RC表现也不一样,事务1大更新多行过程中,其他事务也可以更新事务还未更新到的行,事务1再更新时会失败。

复制

MyRocks也是通过binlog方式复制,由于binlog与RocksDB之间没有xa,异常crash可能丢数据,所以,MyRocks主备环境建议开启semi-sync.
由于gap lock支持不健全(仅primary key上支持), 使用statement方式复制会导致不一致,所有MyRocks建议使用行级复制。

备份恢复

支持MySQLdumup逻辑备份

 #内部会执行以下语句
 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
 START TRANSACTION WITH CONSISTENT RocksDB SNAPSHOT;

同时有自动的物理备份工具MyRocks_hotbackup,但还不支持备份innodb; 也不支持增量备份。MyRocks_hotbackup支持流式备份

  MyRocks_hotbackup--user=root --port=3306 --checkpoint_dir=/data/backup --stream=xbstream| ssh$dst‘xbstream–x /data/backup’
  #内部建立硬链接方式备份数据SST files,checkpoint多次更新,只备份新的SST files, 因此WAL日志很少,恢复时apply log时间很短
  SET GLOBAL RocksDB_create_checkpoint= /path/to/backup

一些优化

  • bloom filter
    bloom filter一般适用于等值查询
    bloom filter信息存储在SST files中,大概占用2~3%的空间
    如果大量查询返回空集建议开启bloom filter,如果结果每次都在最底层找到,可以设置optimize_filters_for_hits=true关闭bloom filter以节省空间。

  • 数据加载
    数据加载时可以忽略唯一性约束检查,分段自动提交,停写wal等。
    以下是推荐的数据加载时的参数配置

rocksdb_skip_unique_check=1
rocksdb_commit_in_the_middle=1
rocksdb_write_disable_wal=1
rocksdb_max_background_flushes=40
rocksdb_max_background_compactions=40
rocksdb_default_cf_options=(in addition to existing parameters); write_buffer_size=128m;level0_file_num_compaction_trigger=4;level0_slowdown_writes_trigger=256;level0_stop_writes_trigger=256;max_write_buffer_number=16;memtable=vector:1024
rocksdb_override_cf_options=(in addition to existing parameters);__system__={memtable=skip_list:16}
  • Reverse column families
    MyRocks擅长正向扫描,为了提高逆向扫描(ORDER BY DESC)的性能,MyRocks支持了Reverse column families。 在建表可以指定column family的reverse属性。

  • singleDelete
    如果key不会重复put, delete操作可以直接删除put,而不是标记删除。singleDelete可以提供查询效率。

一些限制

MyRocks目前有以下一些限制

  • 不支持分区表,Online ddl,外键,全文索引,空间索引,表空间transport

  • gap lock支持不健全(仅primary key上支持), 使用statement方式复制会导致不一致

  • 不支持select … in share mode

  • 大小写敏感,不支持*_bin collation

  • binlog与RocksDB之间没有xa,异常crash可能丢数据。所以,MyRocks一般开启semi-sync.

  • 不支持savepoint

  • order by 不比较慢

  • 不支持MRR

  • 暂不支持O_DIRECT

  • innodb和RocksDB混合使用还不稳定

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