极光,我的数据在哪里?针对 MySQL 的极限 IOPS 优化
2022/11/4 1:24:52
本文主要是介绍极光,我的数据在哪里?针对 MySQL 的极限 IOPS 优化,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
今天,我决定在Amazon Aurora上运行另一个荒谬的测试,这次使用的是不同的MySQL引擎。
MySQL和Aurora的荒谬实验
Amazon RDS 和 Amazon Aurora 完全支持 MySQL 数据库实例的 InnoDB 存储引擎。快照还原等功能仅支持InnoDB存储引擎。但InnoDB并不是RDS for MySQL或Aurora MySQL上唯一可用的引擎。
您可以看到所有启用的引擎都运行一个简单的:
MySQL> show engines;
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+ | Engine | Support | Comment | Transactions | XA | Savepoints | +--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+ | FEDERATED | NO | Federated MySQL storage engine | NULL | NULL | NULL | | MEMORY | YES | Hash based, stored in memory, useful for temporary tables | NO | NO | NO | | InnoDB | DEFAULT | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys | YES | YES | YES | | PERFORMANCE_SCHEMA | YES | Performance Schema | NO | NO | NO | | MyISAM | YES | MyISAM storage engine | NO | NO | NO | | MRG_MYISAM | YES | Collection of identical MyISAM tables | NO | NO | NO | | BLACKHOLE | YES | /dev/null storage engine (anything you write to it disappears) | NO | NO | NO | | CSV | YES | CSV storage engine | NO | NO | NO | | ARCHIVE | YES | Archive storage engine | NO | NO | NO | +--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
InnoDB是默认引擎,也是您应该(几乎)用于每个表的引擎。除非您不关心表中存储的数据。
但InnoDB并不是RDS上最快,最轻的存储引擎。不,我不是在谈论MyISAM,我说的是垃圾桶,黑洞存储引擎:
BLACKHOLE存储引擎充当“黑洞”,接受数据但将其丢弃并且不存储它。检索始终返回空结果。
什么?
优化 IOPS 并减少数据问题的最佳方法是不要首先保留数据。好的,我们将存储更少的数据,但我们真的在 CPU 使用率方面有好处吗?存储(无用的)数据到底要花多少钱?
有什么真正的区别吗?
我们将运行一个小实验,以 4 ACU(约 8GB)的固定大小运行 Aurora 无服务器实例。
让我们创建一个简单的表和一个过程来填充一些(百万和无用的)记录。这里没有什么花哨的,只是一些随机数字和每次通话的 500 万条记录。
CREATE TABLE data (id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, datetime TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, value float DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB; DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE generate_data() BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 0; WHILE i < 5000000 DO INSERT INTO data (datetime,value) VALUES ( FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP('2022-01-01 01:00:00')+FLOOR(RAND()*31536000)), ROUND(RAND()*100,2)); SET i = i + 1; END WHILE; END$$ DELIMITER ;
我们现在可以调用我们的简单过程(两次,以查看结果不是随机的和可重现的),并将数据库的指标与InnoDB和BLACKHOLE引擎进行比较。我们在执行之间休眠一段时间(200 秒),以获得更清晰的指标:
CALL generate_data(); SELECT sleep(200); CALL generate_data(); SELECT sleep(200); ALTER TABLE data ENGINE=BLACKHOLE; CALL generate_data(); SELECT sleep(200); CALL generate_data();
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