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阿里云解决方案热门场景
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2016云栖大会深圳-大会议程-阿里云
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阿里云关系型数据库(Relational Database Service,简称 RDS)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。
基于阿里云分布式文件系统和高性能存储,RDS 支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 和 PPAS(Postgre Plus Advanced Server,一种高度兼容 Oracle 的数据库)引擎,并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。
分布式关系型数据库服务(Distributed Relational Database Service,简称 DRDS)是阿里巴巴致力于解决单机数据库服务瓶颈问题而自主研发推出的分布式数据库产品,解决了一些传统单库 RDS 数据库的痛点。
DRDS 高度兼容 MySQL 协议和语法,支持自动化水平拆分、在线平滑扩缩容、弹性扩展、透明读写分离,具备数据库全生命周期运维管控能力。
DRDS 前身为淘宝 TDDL,是近千核心应用首选组件。
DRDS 可以认为是云上的TDDL中间件。DRDS必须依赖RDS。
由于 DRDS 是一个分布式关系数据库服务,处理的是分布式关系运算。分布式无疑会带来额外的跨库网络开销,而大家都知道,网络通信的延迟比单机内通信的延迟大得多。
因此分布式环境中优化更应侧重考虑:
数据库表的创建优化是最基本的数据优化,是需要在数据模型建立时就需要确定数据的存储、分片和路由的方式。如果模型设计的不够科学合理,后期通过应用的 SQL 来优化,都是成效甚微的。特别是对 DRDS 分布式数据库而言,一旦数据表建立了,后期的分库分表的拆分方式是无法进行修改的,即便数据表删除重建,数据的恢复相对麻烦。
在 DRDS 的数据库表中,主要存在有以下几种形式:
对于数据量不大的数据表,可以如同普通的单库 RDS 表一样,建立单库单表。但由于 DRDS 上单库单表只存在 0 库上,和其他不在 0 库的表可能存在跨库 JOIN 的风险。
此外,过多的单库单表,容易造成 DRDS 后端分库资源损耗不平衡,0 库的 IO 消耗过大的问题,应尽量予以避免。
对于数据量少,且数据变化不频繁,数据一致性要求不高的单库单表,为了解决上述的跨库问题,可以考虑使用小表广播。小表广播是指将表复制到每个分库上,在分库上通过同步机制实现数据一致,但存在秒级延迟。好处在于,可以将 JOIN 操作下推到底层的分库,来避免跨库 JOIN,提高执行效率。如下所示,建表时使用 BROADCAST
关键字:
除了使用命令,也可以在 DRDS 控制面板上指定广播表。
但需要额外注意,小表广播的使用限定:
DRDS 在后端将数据量较大的数据表水平拆分到后端的每个 RDS 数据库中,这些拆分到 RDS 中的数据库被称为分库,分库中的表称为分表。
拆分后,每个分库负责每一份数据的读写操作,从而有效的分散了整体访问压力。而分库分表优化的目的在于,重点减轻分布式环境中的网络 IO 开销,尽量将 SQL 中的运算下推到底层各个分库执行,从而减少网络 IO 开销、提升 SQL 执行效率。
一般情况下,单个物理分表的容量不超过 500 万行数据。我们通常可以预估未来的数据增长量,用估算出的总数据量除以总的物理分库数,再除以建议的最大数据量 500 万,即可得出每个物理分库上需要创建的物理分表数。阿里公有云环境上,每个 RDS 实例上默认会创建 8 个物理分库,因此公式如下:
如果取得的分表数<=1,可以考虑只分库,不分表。如果>1,则除了分库外,最好在各物理分库上进行分表。
要实现数据表的分库分表的拆分,主要包括 2 个方面,即拆分键和拆分算法(函数)。例如,以下建表语句中对数据表做了分库处理:
拆分键即分库/分表字段,DRDS 根据拆分键的值将数据表水平拆分到每个 RDS 实例上的物理分库中。
拆分键的合理选取,对于数据表的性能,起着至关重要的作用。如果未能科学合理的选取拆分键,可能造成:
拆分算法决定了分片数目与路由算法。
目前常用的拆分算法主要有:
当数据表通过上述的拆分键、拆分算法被拆分为多个分库分表时,数据在分库分表的分布规则就固定了。但是通常数据的业务使用场景非常复杂,如果数据的查询纬度和数据拆分分布的规则一致,单条 SQL 会在一个分库分表上执行;如果数据的查询使用纬度和数据拆分分布的规格不一致,单条 SQL 就很有可能在多个分库分表上执行,出现跨库查询,跨库查询会增加网络 I/O 的成本,查询效率必然下降。
这时候可使用拆分算法RANGE_HASH和异构索引来实现。
双字段哈希函数 RANGE_HASH 与其他拆分算法不同,可设定2个拆分键,是根据任一拆分键后 N 位计算哈希值,然后再按分库数去取余,完成路由计算。N 为函数第三个参数。例如:RANGE_HASH(COL1, COL2, N)
,计算时会优先选择 COL1,截取其后N位进行计算。 COL1
不存在时找 COL2。适用于需要有两个拆分键,并且查询时仅有其中一个拆分键值的场景。
异构索引 的本质实际采用的方式就是用“空间换效率”的方案,也就是将同一份数据表,冗余存储多份,按照不同的业务使用场景进行拆分,保持拆分纬度和使用纬度统一,而多份数据之间会实时数据复制以解决数据一致性问题。
使用异构索引主要注意的是:
在我们建数据表时,经常有使用到自增长的字段类型,有时候也拿来做表的ID主键。在传统的RDS单数据库中,将某个字段设置成自增长,可以实现该字段的全局唯一的单调连续递增。但DRDS将数据库表进行了分库分表,是否能够保证此自增长字段也具有上述特性呢。
DRDS 对 SQL 的优化方法与单机关系数据库有所不同,侧重考虑分布式环境中的网络 IO 开销,应尽量将 SQL 中的运算下推到底层各个分库执行,避免全库扫描,从而减少网络 IO 开销、提升 SQL 执行效率。
虽然本文侧重DRDS的优化,并不等于原有单库的SQL优化策略就不适用。当最终SQL语句下推到下层RDS分库节点执行时,原有MYSQL的优化策略也是起效的。
基于上述核心原则,可以有以下优化方向:
含拆分键的过滤条件的取值范围越小,速度越快。例如,执行消耗时间上的对比
以上:区间的记录条数 < 子查询记录条数。
经常有些时候,查询很难明确目前拆分键的值,这时候,可能需要中间表或存储进行转换。例如,查询A表时,过滤条件并不能明确A表的拆分键值或者范围,这时候可先从 B 表(或 REDIS 存放)查出相应的拆分键值或者范围,然后在叠加到 A 表的过滤条件中,以提高语句执行效率。
基本原则,查询交互和返回的数据量应保持尽量少。
LIMIT 1
来终止数据库引擎继续扫描整个表,减少数据库IO损耗; 可以考虑使用 UNION ALL
替代 UNION。UNION 和 UNION ALL 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的 CPU 运算,加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出重复结果或者不在乎重复结果的时候,尽量使用 UNION ALL 而不是 UNION。目前,貌似 UNION 在 DRDS 中等于 UNION ALL,尚不具有去重功能;
DRDS 实际上的操作是,从各分库中读取0~的记录,汇集到上层后,再将多余的记录丢弃掉,导致了产生大量无用网络IO。针对上述情况,SQL 优化方向是先查出 ID 集合,再通过 IN 匹配真正的记录内容:
这种优化当返回的_offset_很大,且字段数比较多的时候,效果尤为明显。
原则上,应尽可能将 JOIN 查询优化成能够在分库上执行的可下推的 JOIN 形式。如果一个 JOIN 查询不可下推(即 JOIN 条件和过滤条件中均不带有拆分键),则需要由 DRDS 完成查询中的部分计算。
正如上述条件优化所述,各关联表的过滤条件中应尽量包含拆分键,有利于将查询下推到特定的分库,避免全表扫描。更进一步,如果能达到关联各表中所带的分库拆分键是相同的,则能保证在同一物理分库中,则效率更高。
而通过显式地在 SQL 语句中使用 HINT,可指定语句是在主实例上执行还是在只读实例上执行。如下所示,指定了只在只读实例中执行:
好处在于,对于应用中数据一致性要求不高的,个别资源消耗较大的或者执行时间较长的 SQL 语句,通过显式指定在只读库上执行,可以避免分配到主实例库上,消耗主库的资源。
注意:超时时间设置得越长,占用数据库资源的时间就会越长。如果同一时间长时间执行的 SQL 过多,可能消耗大量的数据库资源,从而导致无法正常使用数据库服务。
索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序,比如二叉树的算法和哈希算法,哈希算法是通过建立特征值,然后根据特征值来快速查找。
EXPLAIN可以帮助开发人员分析SQL问题,explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
使用方法,在select语句前加上Explain就可以了:
mysql在执行一条查询之前,会对发出的每条SQL进行分析,决定是否使用索引或全表扫描如果发送一条 select * from blog where false,Mysql是不会执行查询操作的,因为经过SQL分析器的分析后MySQL已经清楚不会有任何语句符合操作。
通过配置 DRDS 读写分离功能,能有效对主实例的读流量进行分流,减轻 RDS 主实例的读压力。同时,从另一个角度来说,从只读实例上进行读取时,也避免了主实例写库时事务锁造成的数据库 IO 问题,加快了数据的读取速度。
由于DRDS 的读写分离功能是对应用透明的设计,应用可以在不修改任何代码的情况下,调整读权重,即可将读流量按配置的比例在主 RDS 实例与多个只读实例之间进行分流;写流量则全部到主实例,不做分流。
工欲善其事,必先利其器。
DRDS为我们提供了一系列的指令,便于我们跟踪数据库表的创建和SQL语句执行情况,方便进行调优。
以下是比较常用的指令:
本文针对分布式关系型数据库 DRDS 的优化做了一些入门简要介绍,仅仅是冰山上的一角,希望借此能帮助大家快速入门,能逐步挖掘释放 DRDS 效能,扬长避短。
文中部分内容借鉴了阿里官网DRDS的用户指南,更多的实例大家可以参阅。内容如有不正确、不合理的地方,也欢迎大家批评指正。
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