TiDB 7.5.0 LTS 高性能数据批处理方案

原创
02/19 21:08
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过去,TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制,使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。

TiDB 在面向这种超大规模数据的批处理场景,其能力也一直在演进,其复杂度也变得越来越低:

○ 从 TiDB 5.0 开始,TiFlash 支持 MPP 并行计算能力,在大批量数据上进行聚合、关联的查询性能有了极大的提升

○ 到了 TiDB 6.1 版本,引入了 BATCH DML ( https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/non-transactional-dml ) 功能,该功能可以将一个大事务自动拆成多个批次去处理,在单表基础上进行大批量更新、删除、写入时能够大幅提升处理效率,同时避免了大事务所产生的一些影响。

○ 而到了 7.1 LTS 版本,正式 GA 了 TiFlash 查询结果物化 ( https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tiflash-results-materialization#tiflash-查询结果物化 ) 的功能,使得 insert/replace into ... select ... 这种操作中的复杂 select 能够利用 TiFlash MPP 并行处理的能力,大幅提升了这种操作的处理性能。

○ 前不久刚发布的 7.5 LTS,正式 GA 了一个 IMPORT INTO ( https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/sql-statement-import-into#import-into ) 的功能,该功能将原本 tidb-lightning 的物理导入能力集成到 TiDB 计算节点上,使用一条 SQL 语句就可以完成大批量数据的导入,大幅简化了超大规模数据写入时的复杂度。

TiDB 上之前有哪些批处理方案

  1. INSERT INTO ... SELECT 完成查询和写入

● 现状:适用于小批量数据处理,性能较高

● 挑战:大批量数据写入时,会产生大事务,消耗内存较高

 说明:写入+单表查询场景可使用 BATCH DML 功能自动拆批

  1. 针对 INSERT INTO/INSERT INTO ... ON DUPLICATE .../REPLACE INTO 这些 SQL 使用批量接口执行,降低应用与数据库之间的交互次数,提升批量写入时的性能

● 现状:在合适的拆批方案、表结构设计上,处理性能非常高

● 挑战:编码不合理、表结构设计不合理时,可能会遇到热点问题,导致性能不佳

  1. 通过 ETL 和调度平台提供的数据读取和写入能力实现大批量数据的处理

● 现状:主流的 ETL 平台,如 datax、spark、kettle 等,在合理表结构设计时,性能也比较高

● 挑战:多线程并行写入时,也有可能会遇到热点问题

  1. 针对上游传过来的 csv 文件的数据,使用 LOAD DATA 来完成批量数据的写入,提升批量写入时的性能

● 现状:在对文件进行拆分+多线程并行后,处理性能非常高

● 挑战:当 LOAD DATA 一个大文件时此时是大事务,导致性能不佳;多线程处理时也有可能遇到热点问题,导致性能不佳

针对以上几种批处理方案,以及最新推出的 IMPORT INTO 功能,我们开展了一次测试,探索哪种批处理方案效率最高,消耗资源更低,以及使用上更加简单。

TiDB 中不同批处理方案的测试

1 测试环境

  1. TiDB 资源:3 台 16VC/64GB 虚拟机 + 500GB SSD 云盘(3500 IOPS + 250MB/S 读写带宽)

a. TiDB 版本:TiDB V7.5.0 LTS

b. TiDB 组件:TiDB/PD/TiKV/TiFlash(混合部署)

  1. 存储资源:8C/64GB 虚拟机 + 500GB SSD 云盘(3500 IOPS + 250MB/S 读写带宽)

● 存储服务:NFS 服务、Minio 对象存储

  1. 测试资源:8C/64GB 虚拟机 + 500GB SSD 云盘(3500 IOPS + 250MB/S 读写带宽)

● datax + Dolphin 调度/java 程序/dumpling、tidb-lightning 工具以及 MySQL 客户端

2 测试场景

将大批量查询结果快速写入到目标表,既考验查询性能,同时也考验批量写入的性能。

2.1 查询部分:多表关联+聚合

基于 TPCH 100GB 数据,扩展 Q10 查询中的字段和查询范围,返回 8344700 行数据。

select  c_custkey,c_name,sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue,
        c_acctbal,n_name,c_address,c_phone,c_comment,min(C_MKTSEGMENT),min(L_PARTKEY), 
        min(L_SUPPKEY,min(L_LINENUMBER),min(L_QUANTITY), max(L_TAX), max(L_LINESTATUS), 
        min(L_SHIPDATE), min(L_COMMITDATE), min(L_RECEIPTDATE), min(L_SHIPINSTRUCT), 
        max(L_SHIPMODE), max(O_ORDERSTATUS), min(O_TOTALPRICE), min(O_ORDERDATE), 
        max(O_ORDERPRIORITY), min(O_CLERK), max(O_SHIPPRIORITY), 
        @@hostname as etl_host,current_user() as etl_user,current_date() as etl_date
from
        tpch.customer,tpch.orders,tpch.lineitem,tpch.nation
where
        c_custkey = o_custkey and l_orderkey = o_orderkey
        and o_orderdate >= date '1993-10-01' and o_orderdate < date '1994-10-01'
        and l_returnflag = 'R' and c_nationkey = n_nationkey
group by
        c_custkey,c_name,c_acctbal,c_phone,n_name,c_address,c_comment
order by c_custkey;

源表数据量

2.2 写入:29 列,1 个主键+2 个索引

CREATE TABLE `tpch_q10` (
  `c_custkey` bigint(20) NOT NULL,
  `c_name` varchar(25) DEFAULT NULL,
  `revenue` decimal(15,4) DEFAULT NULL,
   ...
  `etl_host` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `etl_user` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `etl_date` date DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`c_custkey`) /*T![clustered_index] CLUSTERED */,
  KEY `idx_orderdate` (`o_orderdate`),
  KEY `idx_phone` (`c_phone`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

3 测试结果

4 测试分析

4.1 JAVA 程序使用 SQL 进行批处理

使用 JAVA 处理时,StreamingResult 流式读取+多并发写入方式能够获得非常好的性能。 强烈不建议使用 limit 分页这种形式拆批 ,这种逻辑数据库将执行 844 条查询 SQL,效率极低,消耗的资源极高。同时 StreamingResult 这种流式读取还可以使用于数据导出的场景,对比使用 limit 分页处理,效率也更高。

在程序 4 中,将原本查询 SQL 里的 order by c_custkey 换成了 order by revenue desc 后,对性能也有一定影响,原因主要是多线程写入时 RPC 开销严重放大。

在程序 5 中,将原本查询 SQL 中的 c_phone 换成 '132-0399-0111' as c_phone,模拟索引热点。

4.2 LOAD DATA 方式

如果使用 LOAD DATA 要获得比较高的性能,建议对单个文件进行拆分,同时 csv 中文件的顺序建议与目标表主键顺序一致,如一个 CSV 文件存储 20000 行,再通过多线程并行来写入,此时写入性能也比较高。

如果仅 LOAD DATA 导入单个大文件,那么性能较低,且消耗内存较高。

4.3 ETL+调度平台方式

 作业类型:datax(mysqlreader + mysqlwriter),简单,效率一般

调度平台执行 datax 作业:使用 mysqlreader 方式读取时,默认就使用流式读取,但是对于多表查询的 query 时,写入时无法并发

 作业类型:shell + datax(txtfileread + mysqlwriter),较复杂,效率较高

 调度平台执行 shell:使用 dumpling 导出成多个 csv 文件

 再调度 datax 作业:使用 txtfilereader + mysqlwriter,此时可以多线程并发写入,效率较高

 作业类型:**SQL,简单高效**

 调度平台执行 SQL:select ... into outfile

 调度平台执行 SQL:import into

4.4 SELECT ... INTO OUTFILE 导出查询结果(当前仅支持导出到文件系统)

该功能大家平时可能使用比较少,但该功能非常有价值,它可以高效的将数据一批导出、并且数据是完全一致的状态,可以用于:

a. 批量数据处理:JAVA 程序可直接执行该 SQL 完成结果的导出

b. 在简单的数据导出场景,使用导出 csv 替换原本 limit 处理逻辑,应用将查询结果导出到一个共享 NFS/S3 对象存储中,再读取 NFS/S3 对象存储中的 CSV,进行结果的处理,极大的降低了数据库的压力,同时性能将比之前使用 limit 分批处理更高。

4.5 IMPORT INTO 导入 CSV(当前支持 S3 协议对象存储以及文件系统)

该功能 7.5.0 引入,极大的简化了数据导入的难度,JAVA 程序可直接执行该 SQL 完成 CSV 数据的导入,在进行批处理时应用节点几乎不需要消耗 CPU/内存资源。以下是使用示例:

IMPORT INTO test.tpch_q10 FROM '/mnt/nfs/test.tpch_q10.csv' with FIELDS_TERMINATED_BY='\t',split_file,thread=8;

需要注意的是:IMPORT INTO 导入过程中,不会产生日志,所以针对需要 CDC 同步或 Kafka 分发的场景,该方案不适用。

5 测试小结

部分测试代码示例  https://github.com/Bowen-Tang/batch-samples

总结与展望

TiDB 7.5.0 引入的 IMPORT INTO 功能,结合 SELECT ... INTO OUTFILE、以及 NFS/对象存储,让 TiDB 上增加了一种更加简单且非常高效的批处理方案,JAVA 应用程序处理时更加简单,ETL 调度也更简单。

以下是 TiDB 使用 IMPORT INTO、SELECT ... INTO OUTFILE 的架构示例:

I MPORT INTO 功能当前仅支持 CSV 导入,未来 TiDB 8.x 版本中 IMPORT INTO 将直接集成 IMPORT INTO ... SELECT ... 功能,极致简化批处理操作,性能也更进一步提升(187 秒),敬请大家期待 :

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