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标题: AP引擎助力加速生产环境运行 [打印本页]

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作者: 圆咕噜咕噜    时间: 2024-5-6 12:09
标题: AP引擎助力加速生产环境运行

Rapid存储引擎简介

从GreatSQL 8.0.32-25版本开始，新增Rapid存储引擎，该引擎使得GreatSQL能满足联机分析（OLAP）查询请求。
Rapid引擎采用插件（Plugin）方式嵌入GreatSQL中，可以在线动态安装或卸载。
Rapid引擎不会直接面对客户端和应用程序，用户无需修改原有的数据访问方式。它是一个无共享、内存化、混合列式存储的查询处理引擎，其设计目的是为了高性能的处理分析型查询。
并且在TPC-H性能表现优异在32C64G测试机环境下，TPC-H 100G测试中22条SQL总耗时 仅需不到80秒

下面是几个不同TPC-H数据量级的压缩率数据：
TPC-H仓库大小InnoDB引擎数据文件大小Rapid引擎数据文件大小压缩率TPC-H 1GB20030260762765742087.24TPC-H 100GB184570593436287283732486.42TPC-H 500GB11677951428481467230453767.96经过GreatSQL社区的测试分析可以看出，相较于InnoDB存储引擎，Rapid存储引擎在存储效率上获得了极大提升。在存放相同的数据集时，Rapid的数据文件所需要的空间仅为InnoDB的6~7分之1，大约 降低了85% 左右。
真实生产案例测试

为了全面验证AP引擎的性能提升，我们成功获取了真实生产环境下的SQL语句、表结构以及经过脱敏处理的数据。在此，特别感谢潲同学和贵司的协助！
测试环境介绍

本次测试采用的环境是 Arch Linux x86_64，机器配置为12C15G

1. $ uname -a
2. Linux myarch 6.6.3-arch1-1 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Wed, 29 Nov 2023 00:37:40 +0000 x86_64 GNU/Linux
3. $ cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l
4. 12
5. $  free -h
6.      total
7. Mem: 15Gi

复制代码

采用的GreatSQL版本为 GreatSQL 8.0.32-25 版本

1. $ mysql --version           
2. mysql  Ver 8.0.32-25 for Linux on x86_64 (GreatSQL, Release 25, Revision 79f57097e3f)

复制代码

真实生产SQL

展示即将进行测试的生产SQL（这里不深入讨论该SQL是否存在优化的可能性）：

1. select c.id, c.dept_id, c.user_id, c.type, c.source, c.charge_no, c.amount, c.from_bank, c.to_bank, c.receipt,c.status, c.remark, c.create_by, c.create_time, c.update_by, c.update_time,c.reason,c.fr_no
2. , d.dept_name, dt.company_name, cp.company_name  
3. from charge c
4. left join dept d on c.dept_id = d.dept_id
5. left join user u on c.user_id = u.user_id
6. left join dept_tax dt on c.dept_id = dt.dept_id
7. left join dept_info di on c.dept_id = di.dept_id
8. left join company_bank cb on di.sign_cbid = cb.id
9. left join company cp on cb.company_id = cp.company_id
10. limit 3313445,10;

复制代码

真实生产表结构

生产SQL涉及7张表，我们将逐一展示每张表的表结构。为了保护隐私，我们对部分字段进行了脱敏处理以及一些微调
dept表

1. CREATE TABLE `dept` (
2.   `dept_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3.   `parent_id` bigint(20) DEFAULT '0',
4.   `ancestors` varchar(50) DEFAULT '',
5.   `dept_name` varchar(30) DEFAULT '',
6. ......
7.   `create_time` datetime DEFAULT NULL,
8.   `update_by` varchar(64) DEFAULT '',
9.   `update_time` datetime DEFAULT NULL,
10.   PRIMARY KEY (`dept_id`)
11. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='部门表'

复制代码

user表

1. CREATE TABLE `user` (
2.   `user_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3.   `dept_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
4.   `fans_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
5.   `login_name` varchar(30) NOT NULL,
6.   `user_name` varchar(30) NOT NULL,
7.   `alias` varchar(100) DEFAULT NULL,
8.   `user_type` varchar(2) DEFAULT '00',
9.   `email` varchar(50) DEFAULT '',
10.   `phonenumber` varchar(11) DEFAULT '',
11.   `sex` char(1) DEFAULT '0',
12. ......
13.   `create_by` varchar(64) DEFAULT '',
14.   `create_time` datetime DEFAULT NULL,
15.   `update_by` varchar(64) DEFAULT '',
16.   `update_time` datetime DEFAULT NULL,
17.   `remark` varchar(500) DEFAULT NULL,
18.   PRIMARY KEY (`user_id`)
19. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表'

复制代码

dept_tax表

1. CREATE TABLE `dept_tax` (
2.   `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3.   `dept_id` bigint(20) NOT NULL,
4.   `company_name` varchar(50) NOT NULL,
5.   `tax_no` varchar(50) DEFAULT NULL,
6.   `tax_type` varchar(30) DEFAULT NULL,
7. ......
8.   `create_by` varchar(50) DEFAULT '',
9.   `create_time` datetime DEFAULT NULL,
10.   `update_by` varchar(50) DEFAULT '',
11.   `update_time` datetime DEFAULT NULL,
12.   PRIMARY KEY (`id`)
13. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='信息表'

复制代码

dept_info表

1. CREATE TABLE `dept_info` (
2.   `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3.   `dept_id` bigint(20) NOT NULL,
4.   `customer_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
5.   `dept_type` char(1) DEFAULT '1',
6.   `industry_type` char(1) DEFAULT '0',
7.   `dept_flag` char(1) DEFAULT '1',
8.   `dept_kind` char(1) DEFAULT '0',
9.   `bus_scope` varchar(10) DEFAULT '1',
10.   `channel_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
11. ......
12.    PRIMARY KEY (`id`)
13. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='信息表'

复制代码

company_bank表

1. CREATE TABLE `company_bank` (
2.   `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3.   `company_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
4.   `bank_name` varchar(50) DEFAULT NULL,
5.   `bank_card` varchar(30) DEFAULT NULL,
6.   PRIMARY KEY (`id`)
7. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4

复制代码

company表

1. CREATE TABLE `company` (
2.   `company_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3.   `company_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
4.   PRIMARY KEY (`company_id`)
5. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4

复制代码

charge表

1. CREATE TABLE `charge` (
2.   `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3.   `dept_id` bigint(20) NOT NULL,
4.   `user_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
5.   `type` char(1) DEFAULT NULL,
6. ......
7.   `create_time` datetime DEFAULT NULL,
8.   `update_by` varchar(50) DEFAULT '',
9.   `update_time` datetime DEFAULT NULL,
10.   PRIMARY KEY (`id`)
11. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4

复制代码

不深入探讨SQL和表结构是否存在优化的可能性，只验证AP引擎提升查询测试。

加载数据

鉴于原始数据较为有限，为了更明显地进行测试，我们为每张表生成了一些新数据，来看下各表数据和表空间大小是多少：
表名数据量表空间大小dept1100010Muser10000031Mdept_tax1000088Mcharge1000000184Mcompany1000160Kdept_info1000011Mcompany_bank1000176K未改造测试

待测试的SQL语句：

1. select c.id, c.dept_id, c.user_id, c.type, c.source, c.charge_no, c.amount, c.from_bank, c.to_bank, c.receipt,c.status, c.remark, c.create_by, c.create_time, c.update_by, c.update_time,c.reason,c.fr_no
2. , d.dept_name, dt.company_name, cp.company_name  
3. from _charge c
4. left join dept d on c.dept_id = d.dept_id
5. left join user u on c.user_id = u.user_id
6. left join dept_tax dt on c.dept_id = dt.dept_id
7. left join dept_info di on c.dept_id = di.dept_id
8. left join company_bank cb on di.sign_cbid = cb.id
9. left join company cp on cb.company_id = cp.company_id
10. limit 3313445,10;

复制代码

先不使用AP引擎测试查询五次：
测试次数耗时第一次10 rows in set (12.64 sec)第二次10 rows in set (12.77 sec)第三次10 rows in set (12.60 sec)第四次10 rows in set (12.61 sec)第五次10 rows in set (12.59 sec)可以看到五次测试结果都是稳定在12秒左右，平均耗时12.64/s：

使用Rapid引擎测试

启用Rapid引擎

1. greatsql> INSTALL PLUGIN Rapid SONAME 'ha_rapid.so';
3. greatsql> SHOW PLUGINS;
4. +----------------------------------+----------+--------------------+----------------------+---------+
5. | Name                             | Status   | Type               | Library              | License |
6. +----------------------------------+----------+--------------------+----------------------+---------+
7. | binlog                           | ACTIVE   | STORAGE ENGINE     | NULL                 | GPL     |
8. ...
9. | Rapid                            | ACTIVE   | STORAGE ENGINE     | ha_rapid.so          | GPL     |
10. +----------------------------------+----------+--------------------+----------------------+---------+
11. 55 rows in set (0.00 sec)

复制代码

加上Rapid辅助引擎

1. greatsql> ALTER TABLE dept SECONDARY_ENGINE = rapid;
2. Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
3. Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
4. greatsql> ALTER TABLE user SECONDARY_ENGINE = rapid;
5. greatsql> ALTER TABLE charge SECONDARY_ENGINE = rapid;
6. greatsql> ALTER TABLE company SECONDARY_ENGINE = rapid;
7. greatsql> ALTER TABLE company_bank SECONDARY_ENGINE = rapid;
8. greatsql> ALTER TABLE dept_info SECONDARY_ENGINE = rapid;
9. greatsql> ALTER TABLE dept_tax SECONDARY_ENGINE = rapid;

复制代码

查看建表DDL，发现增加了 SECONDARY_ENGINE=rapid

1. greatsql> SHOW CREATE TABLE _company\G
2. *************************** 1. row ***************************
3.        Table: company
4. Create Table: CREATE TABLE `company` (
5.   `company_id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '序号ID',
6.   `company_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '签约主体',
7.   PRIMARY KEY (`company_id`)
8. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci SECONDARY_ENGINE=rapid
9. 1 row in set (0.00 sec)

复制代码

数据全量导入Rapid引擎中

1. greatsql> ALTER TABLE dept SECONDARY_LOAD;
2. greatsql> ALTER TABLE user SECONDARY_LOAD;
3. greatsql> ALTER TABLE charge SECONDARY_LOAD;
4. greatsql> ALTER TABLE company SECONDARY_LOAD;
5. greatsql> ALTER TABLE company_bank SECONDARY_LOAD;
6. greatsql> ALTER TABLE dept_info SECONDARY_LOAD;
7. greatsql> ALTER TABLE dept_tax SECONDARY_LOAD;

复制代码

开始测试Rapid引擎

有两种方式启用Rapid引擎
方式一

1. -- 设置use_secondary_engine=ON的时候，为保证查询语句能够使用rapid，
2. -- 通常需要设置secondary_engine_cost_threshold = 0，或一个较小的阈值
3. SET use_secondary_engine = ON;
4. SET secondary_engine_cost_threshold = 0;

复制代码

方式二（不建议）

1. -- 修改会话变量，设置强制使用Rapid引擎
2. SET use_secondary_engine = FORCED;
4. -- 或执行SQL查询时指定HINT
5. SELECT /*+ SET_VAR(use_secondary_engine=forced) */ ...省略 FROM from charge c;

复制代码

先使用方案二，执行SQL查询时指定HINT测试五次看看表现如何
待测试的SQL语句：

1. select /*+ SET_VAR(use_secondary_engine=forced) */ c.id, c.dept_id, c.user_id, c.type, c.source, c.charge_no, c.amount, c.from_bank, c.to_bank, c.receipt,c.status, c.remark, c.create_by, c.create_time, c.update_by, c.update_time,c.reason,c.fr_no
2. , d.dept_name, dt.company_name, cp.company_name
3. from _charge c
4. left join dept d on c.dept_id = d.dept_id
5. left join user u on c.user_id = u.user_id
6. left join dept_tax dt on c.dept_id = dt.dept_id
7. left join dept_info di on c.dept_id = di.dept_id
8. left join company_bank cb on di.sign_cbid = cb.id
9. left join company cp on cb.company_id = cp.company_id
10. limit 3313445,10;

复制代码

同样测试查询五次：
测试次数耗时第一次10 rows in set (0.48 sec)第二次10 rows in set (0.47 sec)第三次10 rows in set (0.46 sec)第四次10 rows in set (0.48 sec)第五次10 rows in set (0.46 sec)可以看到Rapid引擎出手即是秒杀，平均耗时0.47/s：

改造前（平均耗时12.64/s）和改造后（平均耗时0.47/s）对比测试结果：

总体来说改造后约提升了26.9倍：

如果我们选择使用HINT进行改造，就需要对原SQL语句进行相应修改。因此，我们将采用方案一来进行试验

1. greatsql> SET use_secondary_engine = ON;
2. greatsql> secondary_engine_cost_threshold = 0;
3. # 查看下执行计划
4. greatsql> explain select c.id, c.dept_id, c.user_id, c.type, c.source, c.charge_no, c.amount, c.from_bank, c.to_bank, c.receipt,c.status, c.remark, c.create_by, c.create_time, c.update_by, c.update_time,c.reason,c.fr_no , d.dept_name, dt.company_name, cp.company_name from charge c left join dept d on c.dept_id = d.dept_id left join user u on c.user_id = u.user_id left join dept_tax dt on c.dept_id = dt.dept_id left join dept_info di on c.dept_id = di.dept_id left join company_bank cb on di.sign_cbid = cb.id left join company cp on cb.company_id = cp.company_id limit 3313445,10\G
5. *************************** 1. row ***************************
6.            id: 1
7.   select_type: SIMPLE
8.         table: c
9.    partitions: NULL
10.          type: ALL
11. possible_keys: NULL
12.           key: NULL
13.       key_len: NULL
14.           ref: NULL
15.          rows: 905486
16.      filtered: 100.00
17.         Extra: Using secondary engine RAPID # 证明用到RAPID引擎
18. # 下方省略，证明有用到RAPID引擎即可

复制代码

可以看到默认的使用了RAPID引擎
数据导入

在上方我们执行过ALTER TABLE xxx SECONDARY_LOAD这个操作，会将InnoDB主引擎中的数据全量加载到Rapid引擎中，这个过程称为全量导入。全量导入成功后，Rapid引擎中的数据是静态的，当向主引擎表中继续插入、删除、修改数据时，并不会导入到Rapid引擎中。

那数据会更新会修改要怎么办呢？总不能每次都全量导入吧？

所以此时可以利用binlog特性，可以在全量导入成功后，启动增量导入任务。增量任务会读取自全量导入成功之后的binlog数据，将binlog解析并应用到rapid引擎中，这个过程称为增量导入。
不同于全量导入，增量导入会启动一个常驻的后台线程，实时读取和应用增量binlog数据。
增量导入数据的限制和需求

在手册上有介绍到增量导入数据的限制和需求，如下：

• 需要设置表名大小写不敏感，即设置 lower_case_table_names = 1。
  
• 需要开启GTID模式，即设置 gtid_mode = ON 和 enforce_gtid_consistency = ON。
  
• 需要采用row格式的binlog event，不支持statement格式，即设置 binlog_format = ROW。增量任务运行过程中，检测到statement的DML event，可能会报错退出。
  
• 需要关闭GIPKs特性，即设置 sql_generate_invisible_primary_key = OFF。用户表不能有 invisible primary key，如果表包含隐式不可见的主键，在全量导入过程中会报错；同时也不支持用户表中存在任何不可见列（invisible column）。
  
• 需要先对表执行过一次全量导入后，才能启动增量导入任务，否则任务启动会报错。
  
• 不支持 PARTIAL_UPDATE_ROWS_EVENT 类型的binlog，即不要设置 binlog_row_value_options = PARTIAL_JSON。
  
• 不支持 CREATE TABLE SELECT 语句，增量任务运行过程中，检测到该语句产生的binlog event时可能会报错退出。
  
• 不支持XA事务，运行过程中检查到XA事务会报错退出。
  

开启增量导入

增量导入有两个系统函数分别是

• START_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK() ：启动任务
  
• STOP_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK()：停止任务
  

执行SQL命令 SELECT START_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK() 即可启动增量任务，根据函数返回信息可以确认是否任务启动成功。如果启动失败，可以从错误日志中查看具体失败的原因。
该函数包含3个参数：

• db_name，必选项，指定增量导入任务对应的数据库名。
  
• table_name，必选项，指定增量导入任务对应的数据表名。
  
• gtid，可选项，指定开始增量导入任务的起始gtid_set值。默认不需要指定，任务会自动根据ALTER TABLE ... SECONDARY_LOAD 全量导入时刻的 gtid_executed 进行计算和判断。
  

1. -- 对user表启动增量导入任务
2. greatsql> SELECT START_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK('aptest', 'user');
3. +------------------------------------------------------------------+
4. | START_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK('aptest', 'user') |
5. +------------------------------------------------------------------+
6. | success                                                          |
7. +------------------------------------------------------------------+
8. 1 row in set (0.00 sec)
9. -- 查看增量导入任务状态
10. greatsql>  SELECT * FROM information_schema.SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK\G
11. *************************** 1. row ***************************
12.            DB_NAME: aptest
13.         TABLE_NAME: user
14.         START_TIME: 2024-02-21 09:33:55
15.         START_GTID: 9548406d-8ff1-11ee-97ec-ec5c6826bca3:1-3808
16. COMMITTED_GTID_SET: 9548406d-8ff1-11ee-97ec-ec5c6826bca3:1-3821
17.          READ_GTID: 9548406d-8ff1-11ee-97ec-ec5c6826bca3:3821
18.   READ_BINLOG_FILE: ./binlog.000023
19.    READ_BINLOG_POS: 596312770
20.              DELAY: 0
21.             STATUS: RUNNING
22.           END_TIME:
23.               INFO:
24. 1 row in set (0.00 sec)

复制代码

当然如果想停止也可以使用以下操作停止增量同步

1. greatsql>  SELECT STOP_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK('aptest', 'user');
2. greatsql> SELECT STOP_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK('aptest', 'user');
3. +-----------------------------------------------------------------+
4. | STOP_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK('aptest', 'user') |
5. +-----------------------------------------------------------------+
6. | success                                                         |
7. +-----------------------------------------------------------------+
8. 1 row in set (0.21 sec)
10. greatsql> SELECT * FROM information_schema.SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK\G
11. *************************** 1. row ***************************
12.            DB_NAME: aptest
13.         TABLE_NAME: user
14.         START_TIME: 2024-02-21 09:33:55
15.         START_GTID: 9548406d-8ff1-11ee-97ec-ec5c6826bca3:1-3808
16. COMMITTED_GTID_SET: 9548406d-8ff1-11ee-97ec-ec5c6826bca3:1-3821
17.          READ_GTID: 9548406d-8ff1-11ee-97ec-ec5c6826bca3:3821
18.   READ_BINLOG_FILE: ./binlog.000023
19.    READ_BINLOG_POS: 596312770
20.              DELAY: 60
21.             STATUS: NOT RUNNING
22.           END_TIME: 2024-02-21 09:35:46
23.               INFO: NORMAL EXIT
24. 1 row in set (0.00 sec)

复制代码

更多Rapid存储引擎介绍请前往GreatSQL用户手册上查看 Rapid引擎（Rapid Engine）https://greatsql.cn/docs/8032-25/user-manual/5-enhance/5-1-highperf-rapid-engine.html
总结

对于在不改造SQL的前提下，查询速度提升了 26.9倍 的这一结果，潲同学表示非常惊讶。然而，令人遗憾的是，他们尚未迁移到GreatSQL数据库。因此，他目前正紧锣密鼓地向总监提议，争取尽快完成迁移并采用GreatSQL数据库
目前Rapid存储引擎已经开放测试了，欢迎各位来体验测试~
GreatSQL手册：https://greatsql.cn/docs/8032-25/
GreatSQL下载地址：https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL/releases/tag/GreatSQL-8.0.32-25

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