MariaDB ColumnStore初探(1):安装、使用及测试-阿里云开发者社区

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MariaDB ColumnStore初探(1):安装、使用及测试

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作者介绍

贺春旸普惠金融MySQL专家,《MySQL管理之道》第一版、第二版作者。曾任职于中国移动飞信、机锋安卓市场,拥有丰富的数据库管理经验。目前致力于MySQL、Linux等开源技术的研究。

 

相信大家在对接BI数据报表部门有很深刻的体验,高大上的复杂SQL关联JOIN十几张表在InnoDB里跑起来,会让你酸爽到死。它的出现正是解决这个问题,DBA能不能轻松愉快地玩耍,就要靠它了,“神州行我看行”。

 

通过本文,会让大家都可以动手玩起来。我们的口号:接地气!

 

 什么是MariaDB ColumnStore?  

 

MariaDB ColumnStore是在MariaDB 10.1基础上移植了InfiniDB 4.6.2构建的大规模并行,高性能,压缩,分布式开源列式存储引擎,类似收费产品Infobright。它设计用于大数据离线分析,用来抗衡Hadoop 。官方自称MariaDB ColumnStore是数据仓库的未来,ColumnStore允许存储更多的数据并更快地分析它。

 

你可以使用标准SQL语句进行查询,支持目前流行的sqlyog/navicat客户端工具连接,对业务方使用没有任何的不便,并且你不需要创建任何索引,不需要修改业务方的复杂SQL(自身就支持复杂的关联查询、聚合、存储过程和用户定义的函数),你唯一要做的就是把数据导入到ColumnStore里,就没你事了。这对一家没有Hadoop工程师的公司来说,MariaDB ColumnStore会是一个更好的替代产品。

 

 MariaDB ColumnStore架构概述  

 

MariaDB ColumnStore是一种专为分布式大规模并行处理(MPP)设计的列式存储引擎。它由三个组件组成,协同工作。

 

20161222100638833.jpg

 

在官方给出的架构图中,我们可以看到分为三个组件构成:UM、PM、数据存储层。

 

用户模块(UM):

用户模块管理和控制终端用户查询的操作,它维护每个查询的状态,向一个或多个性能模块发出请求以代为执行SQL查询工作,最后,用户模块汇集来自各个参与的性能模块的所有查询结果,以形成返回给用户的完整的查询结果集。

 

性能模块(PM):

性能模块负责存储,检索和管理数据,处理对查询操作的块请求,并将其传递回用户模块以完成查询请求。性能模块将获取的数据缓存在其内存中计算。MPP是通过允许用户配置尽可能多的性能模块,以实现更高的处理能力。

 

存储:

MariaDB ColumnStore对于存储系统极为灵活。当在内部运行时,它可以使用本地存储或共享存储(例如SAN)来存储数据。在Amazon EC2环境中,它可以使用临时或弹性块存储(EBS)卷。当无共享部署需要数据冗余时,它被构建为与GlusterFS和Apache Hadoop分布式文件系统(HDFS)集成。

 

一句话总结:用户模块(UM)将客户端发出的SQL请求进行分配,分配到后端性能模块(PM),PM进行数据查询分析,将处理的结果返回给UM,UM再把PM分析的结果进行聚合,最后返回给客户端最终的查询结果。

 

 MariaDB  ColumnStore安装前的准备工作  

 

我们这里采用2台um、2台pm跑一组集群,操作系统Centos6.8,MariaDB ColumnStore最新GA版本1.0.6。

 

# cat /etc/hosts

 

192.168.17.133    um1

192.168.17.134    um2

192.168.17.135    pm1

192.168.17.136    pm2

 

1、公私钥认证,打通SSH无密码(um1/2、pm1/2均执行如下)

 

# ssh-keygen

# ssh-copy-id '-p 22 root@192.168.17.133'

# ssh-copy-id '-p 22 root@192.168.17.134'

# ssh-copy-id '-p 22 root@192.168.17.135'

# ssh-copy-id '-p 22 root@192.168.17.136'

(注:如果你的ssh端口不是22,修改-p 22为你自己的定义的端口)

 

2、关闭IPTABLES防火墙/关闭SELINUX

 

# /etc/init.d/iptables stop

# cat /etc/selinux/config

SELINUX=disabled

SELINUXTYPE=targeted

# chkconfig iptables off

# chkconfig --list | grep iptables

iptables          0:off   1:off   2:off     3:off   4:off   5:off     6:off

 

3、关闭文件系统访问时间和更改磁盘IO算法

 

# cat /etc/fstab

UUID=683a6e67-567c-498a-a06a-c65f8f290080 /data   xfs     defaults,noatime,nobarrier        1 2

#cat /etc/rc.local

echo "deadline" >   /sys/block/sdb/queue/scheduler

 

4、优化Linux系统内核

 

# cat /etc/sysctl.conf

# 将如下参数加到最后

# increase TCP max buffer size

net.core.rmem_max = 16777216

net.core.wmem_max = 16777216

# increase Linux autotuning TCP buffer limits

# min, default, and max number of bytes to use

net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 16777216

net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 16777216

# don't cache ssthresh from previous connection

net.ipv4.tcp_no_metrics_save = 1

# recommended to increase this for 1000 BT or higher

net.core.netdev_max_backlog = 2500

# for 10 GigE, use this

net.core.netdev_max_backlog = 30000

fs.file-max=65535

net.ipv4.ip_local_port_range = 1025 65000

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

vm.swappiness = 1

 

5、调整文件描述符ulimit为65535

 

# cat /etc/security/limits.conf

*                       soft     nofile             65535

*                     hard     nofile             65535

*                       soft     nproc              65535

*                       hard     nproc              65535

# cat /etc/security/limits.d/90-nproc.conf

*                       soft     nproc              65535

*                       hard     nproc              65535

 

6、关闭NUMA

 

# cat /etc/grub.conf

title CentOS 6 (2.6.32-642.el6.x86_64)

        root   (hd0,0)

        kernel   /vmlinuz-2.6.32-642.el6.x86_64 ro   root=UUID=98f9a4a6-f596-42e6-bffa-98a42b32145d rd_NO_LUKS  KEYBOARDTYPE=pc KEYTABLE=us rd_NO_MD   crashkernel=auto.UTF-8 rd_NO_LVM rd_NO_DM rhgb quiet numa=off

        initrd   /initramfs-2.6.32-642.el6.x86_64.img

 

7、安装jemalloc内存管理器

 

# yum -y install jemalloc*

 

8、重启服务器

 

# reboot

 

 MariaDB ColumnStore安装部署  

 

1、安装boost软件包

 

# yum -y install boost*

# yum -y groupinstall "Development Tools"

# yum -y install cmake

# cd /root/

# wget   http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.55.0/boost_1_55_0.tar.gz

# tar zxvf boost_1_55_0.tar.gz

# cd boost_1_55_0

# ./bootstrap.sh   --with-libraries=atomic,date_time,exception,filesystem,iostreams,locale,program_options,regex,signals,system,test,thread,timer,log   --prefix=/usr

# ./b2 install

 

2、安装Perl依赖包

 

# yum -y install expect perl perl-DBI openssl zlib   perl-DBD-MySQL

 

3、安装配置MariaDB ColumnStore

 

我们这里选用的是二进制安装包

 

# cd /root/

# wget

https://downloads.mariadb.com/enterprise/dapw-ktc5/mariadb-columnstore/1.0.6/centos/x86_64/6/mariadb-columnstore-1.0.6-1-centos6.x86_64.bin.tar.gz

# tar zxvf   mariadb-columnstore-1.0.6-1-centos6.x86_64.bin.tar.gz -C /usr/local/

 

执行下面的命令进行配置

 

/usr/local/mariadb/columnstore/bin/postConfigure

 

后面的步骤,请大家仔细参考我的安装截图。

 

20161222100710389.jpg

 

我们选择multi集群的方式,填写2回车。

 

20161222100733602.jpg

 

我们选择separate,在单独的机器上部署um和pm,这里输入1回车。

 

20161222100757950.jpg

 

由于我没有共享存储环境,这里我选择本地存储数据,输入1回车。

 

um节点数,我们这里是2台,输入2回车。

 

20161222100824429.jpg

 

输入主机名um1回车,再输入um2回车。

 

20161222100851671.jpg

 

pm节点数,我们这里是2台,输入2回车。

 

输入主机名pm1回车,再输入pm2回车。

 

20161222100910404.jpg

 

输入y回车安装,然后输入binary,因我们安装是采用的二进制安装包,之后让我们输入其他机器的密码,注意所有机器的root密码要一致,默认是使用ssh-key认证。

 

20161222100928755.jpg

 

经过漫长的等待,我们输入y开始启动系统,至此启动完毕。

 

输入命令mcsadmin进入管理后台,输入getSystemStatus可以看到节点信息。

 

20161222100957790.jpg

20161222101031206.jpg

 

um1是主节点,um2是备节点,pm1是主节点,pm2是备节点。

 

在实际生产环境中,部署更多的pm节点会带来性能的提升。

 

MySQL节点的数据是通过主从复制传输的,登录um1或um2机器上输入mcsmysql命令登陆,输入show slave status\G确定哪台机器是主库。

 

它其实就是命令的别名,cat /root/.bashrc查看

 

alias   mcsmysql='/usr/local/mariadb/columnstore/mysql/bin/mysql   --defaults-file=/usr/local/mariadb/columnstore/mysql/my.cnf -u root'

alias ma=/usr/local/mariadb/columnstore/bin/mcsadmin

alias   mcsadmin=/usr/local/mariadb/columnstore/bin/mcsadmin

alias home='cd /usr/local/mariadb/columnstore'

alias log='cd /var/log/mariadb/columnstore/'

alias core='cd /var/log/mariadb/columnstore/corefiles'

alias tmsg='tail -f /var/log/messages'

alias tdebug='tail -f   /var/log/mariadb/columnstore/debug.log'

alias tinfo='tail -f   /var/log/mariadb/columnstore/info.log'

alias dbrm='cd   /usr/local/mariadb/columnstore/data1/systemFiles/dbrm'

alias module='cat   /usr/local/mariadb/columnstore/local/module'

 

 MariaDB ColumnStore使用  

 

我们这里以sysbench生成的sbtest表为例,表结构如下:

 

CREATE TABLE `sbtest` (

  `id` int(10)   unsigned NOT NULL,

  `k` int(10)   unsigned NOT NULL DEFAULT '0',

  `c` char(120)   DEFAULT '',

  `pad` char(60)   NOT NULL DEFAULT ''

) ENGINE=Columnstore DEFAULT CHARSET=utf8;

 

注:不支持主键和索引,数据类型不支持text和timestamp字段类型。

 

数据导入

 

由于是离线分析,不支持与前端MySQL的主从复制,需要手工把MySQL/Percona/MariaDB的数据导出,命令:

 

select * from sbtest into outfile '/tmp/sbtest.txt'   FIELDS TERMINATED BY ','

OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'  LINES TERMINATED BY '\n';

#FIELDS TERMINATED BY ',' --字段的结束符

#OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' --字符串的分割符

#LINES TERMINATED BY '\n' --行的结束符

 

导入有两种方法:

 

一种是通过load命令导入

 

load data infile '/tmp/sbtest.txt' into table sbtest   FIELDS TERMINATED BY ','  OPTIONALLY   ENCLOSED BY '"'  LINES TERMINATED   BY '\n';

 

另一种官方推荐自带的cpimport命令导入。

 

cpimport是一种高速批量加载实用程序,可以快速高效地将数据导入ColumnStore引擎。

 

/usr/local/mariadb/columnstore/bin/cpimport  test    sbtest    /root/tmp/sbtest.txt  -E   '"'  -s ','

#test是数据库

#sbtest是表

#-E是字符串的分割符

#-s是字段的结束符

 

20161222101048252.jpg

 

入上图所示,代表已经导入成功。

 

然后你就可以使用SQL查询分析了,如下图所示:

 

20161222101100695.jpg

 

 MariaDB ColumnStore参数调优  

 

配置文件/usr/local/mariadb/columnstore/etc/Columnstore.xml

70

# 设置为PM主机的物理内存70%,用来缓存数据到内存

50%

# 设置为UM主机的物理内存50%,用来对PM分析的结果进行聚合

 

 MariaDB Columnstore测试  

 

1、这是在生产服务器InnoDB_Buffer_Pool50G内存跑的,耗时4小时7分。

 

20161222101120176.jpg

 

当然这个SQL是有优化空间的,但会浪费DBA过多的精力与时间,业务方不等人,时间就是金钱。

 

2、下面是在Columnstore,我的笔记本vmware虚拟机1G内存跑的,耗时4.66秒。

 

20161222101144523.jpg

 

大家可以用生产的复杂SQL跑一跑,来体验一下。

原文发布时间为:2016-12-22

本文来自云栖社区合作伙伴DBAplus

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