提升数据库性能!MySQL并行DDL的实现方法详解

提升数据库性能!MySQL 并行 DDL 的实现方法详解

随着 MySQL 版本的不断更新,对 DDL 操作的支持也在不断的完善和更新:比如从 MySQL 5.6 引入 Online DDL,在 MySQL 5.7 对 Online DDL 进一步完善,到现在的 8.0 版本,则对 DDL 的实现重新进行了设计,比如 DDL 操作支持原子特性,在 MySQL 8.0.27 引入并行 DDL。本篇就来探究一下 MySQL 8.0.27 的并行 DDL 对于 DDL 操作速度的提升。

MySQL 8.0.14 引入了 innodb_parallel_read_threads 变量来控制扫描聚簇索引的并行线程。MySQL 8.0.27 引入了innodb_ddl_threads变量来控制用于创建二级索引时的并行线程数量,此参数一般和一并引入的innodb_ddl_buffer_size一起使用,innodb_ddl_buffer_size用于指定进行并行 DDL 操作时能够使用的 buffer 大小,buffer 是在所有的 DDL 并行线程中平均分配的,所以一般如果调大innodb_ddl_threads变量时,也需要调大innodb_ddl_buffer_size的大小。

innodb_ddl_threads、innodb_ddl_buffer_size 和 innodb_parallel_read_threads 的默认大小分别为:

mysql> select @@global.innodb_ddl_threads;
+-----------------------------+
| @@global.innodb_ddl_threads |
+-----------------------------+
|                           4 |
+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
 
mysql> select @@global.innodb_ddl_buffer_size;
+---------------------------------+
| @@global.innodb_ddl_buffer_size |
+---------------------------------+
|                         1048576 |
+---------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
 
mysql> select @@global.innodb_parallel_read_threads;
+---------------------------------------+
| @@global.innodb_parallel_read_threads |
+---------------------------------------+
|                                     4 |
+---------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

接下来测试一下调大 innodb_ddl_threads、innodb_ddl_buffer_size 和 innodb_parallel_read_threads 参数值对 DDL 操作的性能提升。

首先创建一张 5000 万的表:

-- 数据库版本为 8.0.28
mysql> select @@version;
+----------+
| @@version|
+----------+
| 8.0.28   |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
 
-- buffer pool 大小为 24G
mysql> select @@global.innodb_buffer_pool_size;
+----------------------------------+
| @@global.innodb_buffer_pool_size |
+----------------------------------+
|                       1073741824 |
+----------------------------------+
1 row in set (0.001 sec)
 
mysql> create database action;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
 
# sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql-socket=/data/mysql/data/3306/mysqld.sock  --mysql-user=root --mysql-password='123' --mysql-db=action --tables=1 --table-size=50000000 --report-interval=1 --threads=8 prepare
 
mysql> select count(*) from action.sbtest1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 50000000 |
+----------+
1 row in set (21.64 sec)
 
-- 表空间大小为 12G
# ll -h
total 12G
-rw-r-----. 1 mysql mysql 12G Jan 20 17:38 sbtest1.ibd

分别测试不同的线程数量和缓冲区大小的 DDL 操作时间,例如:

-- 设置并发 DDL 线程为 1
mysql> set innodb_ddl_threads = 1;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
 
-- 设置 buffer 大小为 512M
mysql> set innodb_ddl_buffer_size = 536870912;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
 
-- 设置并行索引扫描线程为 1
mysql> set innodb_parallel_read_threads = 1;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
 
-- 执行 DDL 操作
mysql> alter table action.sbtest1 add index idx_c(c);
Query OK, 0 rows affected (6 min 54.21 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
 
-- 查看 DDL 的内存最大占用
mysql> select event_name,CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED/1024/1024 from performance_schema.memory_summary_global_by_event_name where event_name='memory/innodb/ddl';
+-------------------+----------------------------------------+
| event_name        | CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED/1024/1024 |
+-------------------+----------------------------------------+
| memory/innodb/ddl |                           513.08750916 |
+-------------------+----------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

通过不断调整相关参数得到以下结果:

innodb_ddl_threads innodb_ddl_buffer_size innodb_parallel_read_threads DDL 占用最大内存 DDL 时间
1 512M 1 513M 6 min 54.21 sec
2 1G 2 1230M 4 min 12.08 sec
4 2G 4 2735M 3 min 43.01 sec
8 4G 8 5791M 3 min 19.63 sec
16 8G 16 5975M 3 min 12.33 sec
32 16G 32 6084M 3 min 11.11 sec

可以看到,随着并发线程的增多和 buffer 的增加,DDL 操作所占用的资源也越多,而 DDL 操作所花费的时间则越少。不过通过对比资源的消耗和 DDL 速度的提升比例,最合理的并行线程数量为 4-8 个,而 buffer 大小可以根据情况进行调整。

参考链接:MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 17.12.5 Configuring Parallel Threads for Online DDL Operations

以上就是关于 MySQL 并行 DDL 的实现方法的全部内容,更多相关 MySQL 并行 DDL 内容请搜索码云笔记以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持码云笔记!

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