最佳实践—如何优化Batch Insert

简介: Batch Insert语句是常见的数据库写入数据的方式,PolarDB-X兼容MySQL协议和语法,Batch Insert语法为:
INSERT [IGNORE] [INTO] table_name(column_name, ...) VALUES (value1, ...), (value2, ...), ...;

影响Batch Insert性能的主要因素包括:

  1. batch size
  2. 并行度
  3. 分片数目
  4. 列数目
  5. GSI的数目
  6. sequence数目

对于分片数目、列数目、GSI数目、sequence数目等内需因素,根据实际需求进行设置,并且常常会和读性能相互影响,例如GSI数目较多情况下,写入性能肯定会下降,但是对读性能有提升。本文不详细讨论这些因素的影响,主要聚焦于batch size和并行度的合理设置。

测试环境

本文档的测试环境见下表:

环境 参数
PolarDB-X版本 polarx-kernel_5.4.11-16279028_xcluster-20210802
节点规格 16核64GB
节点个数 4

测试的表用例:


CREATE TABLE `sbtest1` (
    `id` int(11) NOT NULL,
    `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    `c` char(120) NOT NULL DEFAULT '',
    `pad` char(60) NOT NULL DEFAULT '',
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `k_1` (`k`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;

Batch特性:BATCH_INSERT_POLICY=SPLIT

PolarDB-X针对数据批量写入,为保障更好的并发性,对Batch Insert进行了优化,当单个Batch Insert语句大小超过256K时,PolarDB-X会将Batch Insert语句动态拆分成多个小Batch,多个小Batch之间串行执行,这个特性称为SPLIT。

通过BATCH_INSERT_POLICY=SPLIT的机制,在保障最佳性能的同时,减少PolarDB-X并行执行Batch Insert的代价,尽可能规避分布式下多节点的负载不均衡。

相关参数:

  1. BATCH_INSERT_POLICY,可选SPLIT/NONE,默认值为SPLIT,代表默认启用动态拆分Batch。
  2. MAX_BATCH_INSERT_SQL_LENGTH,默认值256,单位KB。代表触发动态拆分Batch的SQL长度阈值为256K。
  3. BATCH_INSERT_CHUNK_SIZE_DEFAULT,默认值200。代表触发动态拆分Batch时,每个拆分之后的小Batch的批次大小。

关闭BATCH_INSERT_POLICY=SPLIT机制,可通过如下hint语句/*+TDDL:CMD_EXTRA(BATCH_INSERT_POLICY=NONE)*/ 。 此参数的目标是关闭BATCH_INSERT_POLICY策略,这样才可以保证batch size在PolarDB-X执行时不做自动拆分,可用于验证batch size为2000、5000、10000下的性能,从测试的结果来看batch size超过1000以后提升并不明显。

单表的性能基准

在分布式场景下单表只会在一个主机上,其性能可以作为一个基础的性能基线,用于评测分区表的水平扩展的能力,分区表会将数据均匀分布到多台主机上。

测试方法为对PolarDB-X中的单表进行Batch Insert操作,单表的数据只会存在一个数据存储节点中,PolarDB-X会根据表定义将数据写入到对应的数据存储节点上。

场景一:batch size

参数配置:

  • 并行度:16
  • 列:4
  • gsi:无
  • sequence:无
测试项 batch size 1 10 100 500 1000 2000 5000 10000
PolarDB-X【单表】 性能(行每秒) 5397 45653 153216 211976 210644 215103 221919 220529

场景二:并行度

参数配置:

  • batch size:1000
  • 列:4
  • gsi:无
  • sequence:无
测试项 thread 1 2 4 8 16 32 64 128
PolarDB-X【单表】 性能(行每秒) 22625 41326 76052 127646 210644 223431 190138 160858

测试总结

对于单表的测试,推荐batch size为1000,并行度为16~32时整体性能比较好。在测试batch size为2000、5000、10000时,需要添加hint参数来关闭SPLIT特性,从测试的结果来看batch size超过1000以后提升并不明显。示例:


/*+TDDL:CMD_EXTRA(BATCH_INSERT_POLICY=NONE)*/

分区表的性能基准

Batch size和并行度都会影响Batch Insert的性能,下面对这两个因素分开进行测试分析。

场景一:batch Size

在数据分片的情况下,由于包含拆分函数,Batch Insert语句会经过拆分函数分离values,下推到物理存储上的batch size会改变,示意图如下图所示。113.png

INSERT [IGNORE] [INTO] table_name(column_name, ...) VALUES (value1, ...), (value2, ...), ...;

影响Batch Insert性能的主要因素包括:

  1. batch size
  2. 并行度
  3. 分片数目
  4. 列数目
  5. GSI的数目
  6. sequence数目

对于分片数目、列数目、GSI数目、sequence数目等内需因素,根据实际需求进行设置,并且常常会和读性能相互影响,例如GSI数目较多情况下,写入性能肯定会下降,但是对读性能有提升。本文不详细讨论这些因素的影响,主要聚焦于batch size和并行度的合理设置。

测试环境

本文档的测试环境见下表:

环境 参数
PolarDB-X版本 polarx-kernel_5.4.11-16279028_xcluster-20210802
节点规格 16核64GB
节点个数 4

测试的表用例:


CREATE TABLE `sbtest1` (
    `id` int(11) NOT NULL,
    `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    `c` char(120) NOT NULL DEFAULT '',
    `pad` char(60) NOT NULL DEFAULT '',
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `k_1` (`k`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;

Batch特性:BATCH_INSERT_POLICY=SPLIT

PolarDB-X针对数据批量写入,为保障更好的并发性,对Batch Insert进行了优化,当单个Batch Insert语句大小超过256K时,PolarDB-X会将Batch Insert语句动态拆分成多个小Batch,多个小Batch之间串行执行,这个特性称为SPLIT。

通过BATCH_INSERT_POLICY=SPLIT的机制,在保障最佳性能的同时,减少PolarDB-X并行执行Batch Insert的代价,尽可能规避分布式下多节点的负载不均衡。

相关参数:

  1. BATCH_INSERT_POLICY,可选SPLIT/NONE,默认值为SPLIT,代表默认启用动态拆分Batch。
  2. MAX_BATCH_INSERT_SQL_LENGTH,默认值256,单位KB。代表触发动态拆分Batch的SQL长度阈值为256K。
  3. BATCH_INSERT_CHUNK_SIZE_DEFAULT,默认值200。代表触发动态拆分Batch时,每个拆分之后的小Batch的批次大小。

关闭BATCH_INSERT_POLICY=SPLIT机制,可通过如下hint语句/*+TDDL:CMD_EXTRA(BATCH_INSERT_POLICY=NONE)*/ 。 此参数的目标是关闭BATCH_INSERT_POLICY策略,这样才可以保证batch size在PolarDB-X执行时不做自动拆分,可用于验证batch size为2000、5000、10000下的性能,从测试的结果来看batch size超过1000以后提升并不明显。

单表的性能基准

在分布式场景下单表只会在一个主机上,其性能可以作为一个基础的性能基线,用于评测分区表的水平扩展的能力,分区表会将数据均匀分布到多台主机上。

测试方法为对PolarDB-X中的单表进行Batch Insert操作,单表的数据只会存在一个数据存储节点中,PolarDB-X会根据表定义将数据写入到对应的数据存储节点上。

场景一:batch size

参数配置:

  • 并行度:16
  • 列:4
  • gsi:无
  • sequence:无
测试项 batch size 1 10 100 500 1000 2000 5000 10000
PolarDB-X【单表】 性能(行每秒) 5397 45653 153216 211976 210644 215103 221919 220529

场景二:并行度

参数配置:

  • batch size:1000
  • 列:4
  • gsi:无
  • sequence:无
测试项 thread 1 2 4 8 16 32 64 128
PolarDB-X【单表】 性能(行每秒) 22625 41326 76052 127646 210644 223431 190138 160858

测试总结

对于单表的测试,推荐batch size为1000,并行度为16~32时整体性能比较好。在测试batch size为2000、5000、10000时,需要添加hint参数来关闭SPLIT特性,从测试的结果来看batch size超过1000以后提升并不明显。示例:


/*+TDDL:CMD_EXTRA(BATCH_INSERT_POLICY=NONE)*/

分区表的性能基准

Batch size和并行度都会影响Batch Insert的性能,下面对这两个因素分开进行测试分析。

场景一:batch Size

在数据分片的情况下,由于包含拆分函数,Batch Insert语句会经过拆分函数分离values,下推到物理存储上的batch size会改变,示意图如下图所示。

相关文章
|
9月前
|
Java 数据库连接 数据库
Spring boot 使用mybatis generator 自动生成代码插件
本文介绍了在Spring Boot项目中使用MyBatis Generator插件自动生成代码的详细步骤。首先创建一个新的Spring Boot项目,接着引入MyBatis Generator插件并配置`pom.xml`文件。然后删除默认的`application.properties`文件,创建`application.yml`进行相关配置,如设置Mapper路径和实体类包名。重点在于配置`generatorConfig.xml`文件,包括数据库驱动、连接信息、生成模型、映射文件及DAO的包名和位置。最后通过IDE配置运行插件生成代码,并在主类添加`@MapperScan`注解完成整合
1439 1
Spring boot 使用mybatis generator 自动生成代码插件
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL数据库实验三 MySQL查询
MySQL数据库实验三 MySQL查询
736 0
|
12月前
|
SQL 安全 网络安全
常见的网络攻击形式
网络攻击是利用网络漏洞对硬件、软件及数据进行破坏、更改、泄露等恶意行为,严重威胁个人、企业和国家的信息安全。常见形式包括恶意软件(如病毒、蠕虫、木马)、网络钓鱼、DDoS攻击、中间人攻击、SQL注入和密码攻击。这些攻击手段各异,但均能导致数据泄露、系统瘫痪、经济损失等严重后果。为应对这些威胁,个人和企业应保持警惕,定期更新系统、安装防护软件,并建立完善的网络安全管理制度,以构建坚固的防御体系。
1615 2
|
存储 NoSQL 安全
保障安全与可扩展性:Redis安全设置与集群扩展
本篇深入探讨了Redis的安全性设置以及构建可扩展的Redis集群的方法。我们首先介绍了如何通过设置密码、禁用危险命令和限制访问来加强Redis的安全性。进一步地,我们讨论了如何进行访问控制和权限管理,以确保只有授权用户可以访问和操作Redis。
1071 2
保障安全与可扩展性:Redis安全设置与集群扩展
IDEA设置Tabs多行显示的方法
这篇文章介绍了在IntelliJ IDEA中设置多行显示Tabs的方法,包括如何取消单行展示Tabs并设置可展示的Tabs数量。
IDEA设置Tabs多行显示的方法
|
SQL 存储 数据处理
兼顾高性能与低成本,浅析 Apache Doris 异步物化视图原理及典型场景
Apache Doris 物化视图进行了支持。**早期版本中,Doris 支持同步物化视图;从 2.1 版本开始,正式引入异步物化视图,[并在 3.0 版本中完善了这一功能](https://www.selectdb.com/blog/1058)。**
970 1
|
存储 SQL JSON
5、DataX(DataX简介、DataX架构原理、DataX部署、使用、同步MySQL数据到HDFS、同步HDFS数据到MySQL)(一)
5、DataX(DataX简介、DataX架构原理、DataX部署、使用、同步MySQL数据到HDFS、同步HDFS数据到MySQL)(一)
|
运维 负载均衡 算法
负载均衡 6 大使用场景
本文翻译自国外论坛 medium,原文地址:medium.com/@maheshsain…,文章作者:Mahesh Saini 在如今常见微服务系统中,负载均衡组件是一种将流量分配到多个服务的技术,目的是提高系统的性能和可用性。负载均衡有两种常见的模式:服务端模式和客户端模式。服务端模式使用独立的应用程序(如 Nginx)来转发请求,客户端模式使用类库(如 Ribbon、Spring Cloud LoadBalancer)来选择后端服务。负载均衡还有不同的算法,如轮询、随机、最小连接数、区域等。本文将给大家介绍在微服务系统中负载均衡组件常见使用场景
1333 1
|
缓存 数据库 索引
什么情况下容易发生锁表及如何处理
什么情况下容易发生锁表及如何处理
1159 0

热门文章

最新文章