海量数据分析更快、更稳、更准!GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析特性详解

GaussDB 数据库 发表于 2021/10/26 18:53:46 2021/10/26
【摘要】 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析特性详解

1      引言

HTAPHybrid Transactional/Analytical Processing)这个词相信大家最近经常会听到,它能够同时支撑在线事务处理(On-Line Transactional Processing, 简称OLTP) 和在线数据分析 (On-Line Analytical Processing, 简称 OLAP)。令人惊喜的是,ClickHouse 作为近年来炙手可热的大数据分析系统可以通过 MaterializeMySQL 引擎挂载为 MySQL 的从库,作为 MySQL  "协处理器面向 OLAP 场景提供高效数据分析能力,这对解决异构数据库之间数据共享问题提供了新的途径。我们可以充分发挥 ClickHouse 的分析性能,结合 TP 类引擎如 MySQL 等提供 HTAP 能力。然而实际应用场景中 ClickHouse 仍然面临一些挑战,因此 GaussDB(for MySQL)HTAP只读分析应运而生,除了拥有 ClickHouse 本身的极致性能外,GaussDB(for MySQL)HTAP只读分析在 MaterilizeMySQL引擎的性能和稳定性等方面具有更优秀的表现,为提供更快更准的数据分析保驾护航。

2      背景

大数据时代的到来,数据量急剧增长的同时用户结构也越来越多样化,这些用户处理数据时发现,仅仅是创建一个可视化报表需要经过数据的抽取 (Extract), 转换 (Transform) 和装载 (Load), 整个周期可能长达数日甚至数周。事实上,ETL 模式的优点在于能够结合数据湖等处理多源数据,低成本处理海量数据且生态较完善,当然缺点也十分明显,传统的数据仓库和数据湖等无法支持大量实时并发的更新,数据分析时效性较低。除此之外,ETL 模式应对变化的能力也相对较弱,如上游数据源发生变化(例如表结构的变化等),整个数据链的处理过程都需要做相应的修改,增加了数据维护的难度。

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如何追求实时分析呢?答案是 HTAPHTAP 可以支持大量并发的更新且数据同步时延通常在在秒级或毫秒级,有效避免传统解决方案中数据抽取,转换和装载等繁琐步骤,极大提升数据处理的时效性。

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3     极致性能-ClickHouse

ClickHouse

ClickHouse  Yandex 公司开源的面向 OLAP 的分布式列式数据库,具有实时查询、完备的DBMS、高效数据压缩压缩,支持批量更新及高可用等特性。此外,ClickHouse 拥有非常完善的SQL支持以及开箱即用等许多特点。在官方公布的基准测试对比中,ClickHouse 遥遥领先对手。

Row Store & Column Store

MySQL 存储采用的 Row Store,表中数据按照 Row 为逻辑存储单元在存储介质中连续存储。这种存储方式适合随机的增删改查操作,对于按行查询较为友好。但如果选择查询的目标只涉及一行中少数几个属性,Row 存储方式也不得不将所有行全部遍历再筛选出目标属性,当数据表很宽(表的属性很多)时,查询效率通常较低。尽管索引等优化方案在 OLTP 应用场景中能够提升一定效率,但是在面对海量数据背景的 OLAP 场景仍然显得有些力不从心。

ClickHouse 则采用的是 Column Store,表中数据按照 Column 为逻辑存储单元在存储介质中连续存储。这种存储方式适合采用 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 并发处理数据,恰恰弥补了 Row Store 存储方式的缺陷,尤其在大宽表(属性很多)的时候,查询效率明显提升。此外,列存方式相邻数据类型相同,因此天然适合数据压缩,从而达到极致的数据压缩比。

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Performance

下表是 Yandex 公司官方公布的性能测试数据,数据集 100 million,从上至下的三条数据分别表示:Cold CacheSecond RoundThird Round 的查询响应时间,可以看出 ClickHouse 的性能遥遥领先各大数据库引擎,相比于MySQL而言,性能甚至高达600多倍。

注:以下实验数据均为单节点:2 * Intel (R) Xeon (R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz; 128 GiB RAM; md RAID-5 on 8 6TB SATA HDD; ext4.

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4    巨人肩膀上的 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析

尽管 ClickHouse 拥有如此极致的性能,但实践生产过程中仍然面临一些困境。比如存在数据类型不支持,全量复制性能问题等方面的挑战。此外也有一些与引擎本身设计有关的性能问题:比如 FINAL 去重导致的查询性能问题等,给用户使用过程带来一些不好的体验。

全量并行复制

MaterializeMySQL 引擎通过消费 BinLog 的方式来订阅 MySQL 数据。数据同步过程分为三个步骤,首先是检验源端 MySQL 参数是否符合规范,然后是全量和增量复制阶段。ClickHouse 数据同步的全量复制过程是单线程的,在数据量较大时复制时延较高。GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析对全量复制进行了并行化处理,优化后的复制性能平均提升 8-10 倍,对实际生产实践是十分有意义的。

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MVCC & Snapshot

MaterializeMySQL 引擎在 DDL 转化过程中默认增加了2个隐藏字段:_sign (-1删除, 1插入/更新 _version (数据版本)。下方是同一张表在 MySQL  ClickHouse 里的 DDL

Create Table: CREATE TABLE `runoob_tbl` (
`runoob_id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
PRIMARY KEY (`runoob_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8
---------------------------------------------------------------
ATTACH TABLE _ UUID '14dbff59-930e-4aa8-9f20-ccfddaf78077'
(
`runoob_id` UInt32,
`_sign` Int8 MATERIALIZED 1, /// _sign 字段
`_version` UInt64 MATERIALIZED 1 /// _version 字段
)

MaterializeMySQL 引擎当前不提供 MySQL 数据的事务一致性视图,数据行以批量插入的方式同步到 ClickHouse 中,引擎底层使用的是 ReplacingMergeTree。如果数据发生了修改,获取最新的数据时需要指定 FINAL(类似于 GROUP BY)去重,并使用过滤器隐藏已删除的行。然而当数据规模很大时,FINAL 操作的性能往往不太理想。

为了感知事务,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析实现了事务一致性并提供四种隔离级别,用户可以根据具体使用场景选择不同的隔离级别。此外,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析还提供了快照功能,优化 FINAL 带来的查询性能问题。

read_uncommitted: 不提供 MVCC 支持,可能会引入脏读
read_committed: 提供 MVCC 支持(包括SubQuery),读最新已 commit 的数据
query_snapshot: 规避 SELECT + FINAL 查询中的 Merge 开销,直接查询快照
query_raw: 不做任何优化,返回所有数据(包括已删除和更新的不同版本)

FINAL 性能优化

前面提到 MaterializeMySQL 底层使用的是 ReplacingMergeTree,该引擎后台会按照一定规则执行 Merge 操作,用户想要获得最新数据则必须通过 FINAL 操作去重。除了采用 MVCC + Snapshot 机制保障查询性能外,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析从索引以及过滤策略等方面对 ReplacingMergeTree 引擎本身的 FINAL 操作进行了优化,即使不依赖 MVCC + Snapshot 也能提供不错的查询性能。

5    GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析兼容性及稳定性

类型支持增强

MySQL 和 ClickHouse 的基本数据类型之间都有对应的映射关系(见下表),值得一提的是 ClickHouse 将不支持的 MySQL 数据类型都转换为 String 类型存储。MySQL 不支持的 ClickHouse 类型也都被转换为 MYSQL_TYPE_STRING 类型。从下表中不难看出,ClickHouse 仍有一部分数据类型还未支持,而这部分数据类型在实际应用场景中是有可能出现的,因此 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析针对常用的数据类型例如 BIT  TIME 以及 YEAR 等做了适配,解决部分用户的刚要需求。

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Unique Key 同步支持

MaterializeMySQL 引擎当前仅支持含有 Primary Key 的表同步,现实生产过程中是可能存在一些表格没有主键,但却含有 Unique Key 的,因此有必要支持这种表的数据同步。GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析对仅含有 Unique Key (NOT NULL) 的表单独处理,使用 Unique Key 进行分区。

优雅的复制中断重连

实际应用过程中,全量数据复制的数据规模通常较大,同步时间较长,复制中断(网络,MySQL服务端宕机等)的情况是有可能发生的,ClickHouse 遇到上述情况时选择终止当前库的同步并返回错误。为了提升数据同步的稳定性,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析针对 MaterializeMySQL 引擎设计了重连,当中断发生时清理现场并在一定时间间隔内进行重连。与全量复制中断重连不同的是,增量复制中断后不需要清理现场,这与增量复制的方式有关,增量复制基于 BinLog Event,已经增量同步成功的数据不需要重新再来一次,重新建立连接后会根据全局 GTID 找到最新的同步点开始同步。

更完备的异常处理机制

GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析不仅引入了 MVCC + Snapshot 以及并行复制等新特性,也为内核嵌入了更完备的异常处理机制。以全量并行复制为例,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析为所有并行线程维护独立的异常处理信息和堆栈。在新的异常处理机制下 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析更加稳定,更容易帮助用户发觉潜在问题的根源。

6      GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析个性化定制

Show Slave Status 支持

GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析为用户提供了类似 MySQL 主备间的 SHOW SLAVE STATUS 指令,通过该指令可以直观地获取 MaterializeMySQL 引擎同步的数据库状态。这些状态信息除了反应同步线程是否异常之外,还涵盖了当前复制的 BinLog 位点,GITD 以及 Second Behind Master 等有价值的信息,为用户运维提供极大方便。

ALTER Database 支持

Alter Database 为 MaterializeMySQL 引擎用户提供了如下操作:

ALTER DATABASE db MODIFY SETTING ... // 修改库级 settings
ALTER DATABASE db ADD TABLE OVERRIDE tbl ... // ADD TABLE 且支持 Override
ALTER DATABASE db MODIFY TABLE OVERRIDE tbl ... // MODIFY TABLE 且支持 Override
ALTER DATABASE db DROP TABLE ...

表定义重写 Override

为了提供个性化的建库同步操作,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析为 MaterializeMySQL 引擎增加了 Over Write 功能,用户可以覆盖指定表的列并添加新列,添加索引并覆盖 PARTITION BY  SAMPLE BY 字段,使用示例如下:

CREATE DATABASE test
ENGINE=MaterializeMySQL('host:port', 'db', 'user', 'pw')
TABLE OVERRIDE table1 (
_staged UInt8 MATERIALIZED 1 // 增加 MATERIALIZED 列,类型为 UInt8
)
PARTITION BY (...) // 覆盖分区字段

适配 MySQL Partition

数据分区是提升数据库使用性能的重要途径之一,ClickHouse 的分区策略是优先考虑日期,否则会选择类型长度较小的字段做哈希处理并进行分区。可以看到,ClickHouse 的分区策略和 MySQL 有一定区别,为了尽可能的支持 MySQL 的分区策略, GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析目前支持 Range 分区,如果建表语句里没有 Range 分区,则使用 ClickHouse 默认的分区策略。

/白名单过滤

MaterializeMySQL 引擎建立的数据同步是库级的,意味着默认情况下会尝试将该库所有表全部复制,在某些实际应用场景中往往不需要复制全部的表,或者说有些表本身不适合复制(例如没有 Primary Key 或者 NOT NULL  Unique Key),GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析不希望因为部分表无法复制导致整个库的复制失败,而是能够有选择的进行复制。GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析针对这个问题设计了黑/白名单的过滤,允许用户自定义需要复制的表,这在生产应用是十分有意义的,用法参考如下:

CREATE DATABASE test
ENGINE = MaterializeMySQL('host:port', 'db', 'user', 'pw')
SETTINGS black_list='T1,T2' // 将T1、T2加入黑名单

7     场景示例

前文分析了许多 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析的优点,那 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析到底能提供什么样的解决方案,为用户解决数据难题呢?

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上图以 MySQL + GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析为例,用户既能得到 MySQL 完备的事务保障,又能享受到 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析的极致分析性能。用户从不同渠道获取数据并加载到 MySQL 引擎,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析作为 MySQL 的 “从库” 实时同步用户数据并提供高效的数据分析能力。

高实效性

与传统 ETLT + 1)方案不同,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析搭配 MySQL  HTAP 解决方案能够提供秒级数据同步。

数据压缩

GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析底层存储采取 Column Store,这种存储形式天然适合数据压缩,因此 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析拥有极致的数据压缩比,同等条件下能够为用户节约大量存储成本。

历史备份

相比在 MySQL 中备份,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析的存储成本更低,某些场景下更适合用于历史数据备份。

存储分层

为了进一步降低用户存储成本,GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析提供 ESSD + EVS + OBS 分层存储方案,将热数据温数据和冷数据分别存在不同的存储介质中,进一步降低存储成本。

8     小结

HTAP 虽然不是一个非常新的概念,但随着现阶段数据业务越来越模糊(AP业务TP化 ,TP业务AP化),这个概念又重新回到了人们的视线。用户对数据处理和消费需求的不断迭代和升级,也为 HTAP 的发展创造了更多机会。GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析站在 ClickHouse 极致性能的肩膀上针对实际生产遇到的问题做了一系列优化,获得更快更好的使用体验。相信未来 HTAP 的竞争会愈演愈烈,这对 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析来说既是挑战也是机会, GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析会继续为用户提供海量数据的高效解决方案,助力企业数字化转型。更多产品了解,请戳https://www.huaweicloud.com/product/gaussdb_mysql.html

 

注:该功能目前在邀请测试阶段,想体验的小伙伴们欢迎评论区留言!

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