HTAPクエリ
HTAPは、Hybrid Transactional and Analytical Processing（ハイブリッド・トランザクション・アンド・アナリティカル・プロセッシング）の略です。従来、データベースはトランザクション処理または分析シナリオ向けに設計されることが多く、データプラットフォームはトランザクション処理と分析処理に分割する必要があり、分析クエリへの迅速な応答のために、トランザクションデータベースから分析データベースにデータを複製する必要がありました。TiDBデータベースはトランザクションと分析の両方のタスクを実行できるため、データプラットフォームの構築が大幅に簡素化され、ユーザーはより新鮮なデータを分析に使用できるようになります。
TiDBは、オンライントランザクション処理（OLTP）には行ベースのstorageエンジンであるTiKVを使用し、オンライン分析処理（OLAP）には列指向storageエンジンであるTiFlashを使用します。HTAPでは、行ベースのstorageエンジンと列指向storageエンジンが共存します。どちらのstorageエンジンも、データを自動的に複製し、強力な一貫性を維持できます。行ベースのstorageエンジンはOLTPのパフォーマンスを最適化し、列指向storageエンジンはOLAPのパフォーマンスを最適化します。
セクションテーブルを作成するでは、TiDBのHTAP機能を有効にする方法を紹介します。以下では、HTAPを使用してデータをより高速に分析する方法について説明します。
データ準備
始める前に、さらにサンプルデータtiup demoコマンド経由をインポートすることができます。例えば：
tiup demo bookshop prepare --users=200000 --books=500000 --authors=100000 --ratings=1000000 --orders=1000000 --host 127.0.0.1 --port 4000 --drop-tables
または、 TiDB Cloudのインポート機能を使用する実行して事前に準備されたサンプル データをインポートすることもできます。
ウィンドウ関数
データベースを使用する場合、データを保存し、アプリケーション機能 (書籍の注文や評価など) を提供するだけでなく、データベース内のデータを分析して、さらなる操作や決定を行う必要がある場合もあります。
単一のテーブルからデータをクエリするドキュメントでは、集計クエリを使用してデータ全体を分析する方法を紹介しています。より複雑なシナリオでは、複数の集計クエリの結果を1つのクエリに集約したい場合があります。特定の書籍の注文金額の推移を知りたい場合は、各月の注文データすべてについてsumの集計を行い、さらにsum結果をまとめて集計することで推移を把握できます。
このような分析を容易にするため、TiDB v3.0以降、TiDBはウィンドウ関数をサポートしています。この関数は、データの各行に対して、複数行にわたるデータへのアクセスを可能にします。通常の集計クエリとは異なり、ウィンドウ関数は結果セットを1行にマージすることなく行を集計します。
集計関数と同様に、ウィンドウ関数を使用する場合も、固定された一連の構文に従う必要があります。
SELECT
window_function() OVER ([partition_clause] [order_clause] [frame_clause]) AS alias
FROM
table_name
ORDER BY句
集計ウィンドウ関数sum()を使用すると、特定の書籍の注文量の推移を分析できます。例えば、次のようになります。
WITH orders_group_by_month AS (
SELECT DATE_FORMAT(ordered_at, '%Y-%c') AS month, COUNT(*) AS orders
FROM orders
WHERE book_id = 3461722937
GROUP BY 1
)
SELECT
month,
SUM(orders) OVER(ORDER BY month ASC) as acc
FROM orders_group_by_month
ORDER BY month ASC;
sum()番目の関数は、 OVER番目の節のORDER BY番目の文で指定された順序でデータを累積します。結果は次のようになります。
+---------+-------+
| month | acc |
+---------+-------+
| 2011-5 | 1 |
| 2011-8 | 2 |
| 2012-1 | 3 |
| 2012-2 | 4 |
| 2013-1 | 5 |
| 2013-3 | 6 |
| 2015-11 | 7 |
| 2015-4 | 8 |
| 2015-8 | 9 |
| 2017-11 | 10 |
| 2017-5 | 11 |
| 2019-5 | 13 |
| 2020-2 | 14 |
+---------+-------+
13 rows in set (0.01 sec)
上記のデータを、横軸に時間、縦軸に累計受注額を取った折れ線グラフで視覚化します。傾きの変化から、書籍の過去の受注傾向を簡単に把握できます。
PARTITION BY句
さまざまな種類の書籍の過去の注文傾向を分析し、それを複数のシリーズを含む同じ折れ線グラフで視覚化したいとします。
PARTITION BY句を使用すると、書籍を種類別にグループ化し、種類ごとに履歴注文を個別にカウントできます。
WITH orders_group_by_month AS (
SELECT
b.type AS book_type,
DATE_FORMAT(ordered_at, '%Y-%c') AS month,
COUNT(*) AS orders
FROM orders o
LEFT JOIN books b ON o.book_id = b.id
WHERE b.type IS NOT NULL
GROUP BY book_type, month
), acc AS (
SELECT
book_type,
month,
SUM(orders) OVER(PARTITION BY book_type ORDER BY book_type, month ASC) as acc
FROM orders_group_by_month
ORDER BY book_type, month ASC
)
SELECT * FROM acc;
結果は次のようになります。
+------------------------------+---------+------+
| book_type | month | acc |
+------------------------------+---------+------+
| Magazine | 2011-10 | 1 |
| Magazine | 2011-8 | 2 |
| Magazine | 2012-5 | 3 |
| Magazine | 2013-1 | 4 |
| Magazine | 2013-6 | 5 |
...
| Novel | 2011-3 | 13 |
| Novel | 2011-4 | 14 |
| Novel | 2011-6 | 15 |
| Novel | 2011-8 | 17 |
| Novel | 2012-1 | 18 |
| Novel | 2012-2 | 20 |
...
| Sports | 2021-4 | 49 |
| Sports | 2021-7 | 50 |
| Sports | 2022-4 | 51 |
+------------------------------+---------+------+
1500 rows in set (1.70 sec)
非集計ウィンドウ関数
TiDB は、より多くの分析ステートメントのために、集約されていないウィンドウ関数もいくつか提供します。
たとえば、 ページネーションクエリドキュメントでは、 row_number()機能を使用して効率的なページ区切りのバッチ処理を実現する方法を紹介しています。
ハイブリッドワークロード
ハイブリッド負荷シナリオにおけるリアルタイムオンライン分析処理にTiDBを使用する場合、データへのTiDBのエントリポイントを提供するだけで済みます。TiDBは、特定のビジネスに基づいて異なる処理エンジンを自動的に選択します。
TiFlashレプリカを作成する
TiDB はデフォルトで行ベースのstorageエンジン TiKV を使用します。列指向storageエンジンTiFlashを使用するには、 HTAP機能を有効にする参照してください。TiFlashを介してデータをクエリする前に、次のステートメントを使用してbooksおよびordersテーブルのTiFlashレプリカを作成する必要があります。
ALTER TABLE books SET TIFLASH REPLICA 1;
ALTER TABLE orders SET TIFLASH REPLICA 1;
次のステートメントを使用して、 TiFlashレプリカの進行状況を確認できます。
SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = 'bookshop' and TABLE_NAME = 'books';
SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = 'bookshop' and TABLE_NAME = 'orders';
PROGRESS列目が 1 の場合は進行状況が 100% 完了していることを示し、 AVAILABLE列目が 1 の場合はレプリカが現在利用可能であることを示します。
+--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+
| TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_ID | REPLICA_COUNT | LOCATION_LABELS | AVAILABLE | PROGRESS |
+--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+
| bookshop | books | 143 | 1 | | 1 | 1 |
+--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+
1 row in set (0.07 sec)
+--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+
| TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_ID | REPLICA_COUNT | LOCATION_LABELS | AVAILABLE | PROGRESS |
+--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+
| bookshop | orders | 147 | 1 | | 1 | 1 |
+--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+
1 row in set (0.07 sec)
レプリカを追加した後、 EXPLAINステートメントを使用して、上記のウィンドウ関数PARTITION BY句の実行プランを確認できます。実行プランにcop[tiflash]表示されている場合は、 TiFlashエンジンが動作を開始したことを意味します。
次に、 PARTITION BY句のサンプルSQL文を再度実行します。結果は以下のようになります。
+------------------------------+---------+------+
| book_type | month | acc |
+------------------------------+---------+------+
| Magazine | 2011-10 | 1 |
| Magazine | 2011-8 | 2 |
| Magazine | 2012-5 | 3 |
| Magazine | 2013-1 | 4 |
| Magazine | 2013-6 | 5 |
...
| Novel | 2011-3 | 13 |
| Novel | 2011-4 | 14 |
| Novel | 2011-6 | 15 |
| Novel | 2011-8 | 17 |
| Novel | 2012-1 | 18 |
| Novel | 2012-2 | 20 |
...
| Sports | 2021-4 | 49 |
| Sports | 2021-7 | 50 |
| Sports | 2022-4 | 51 |
+------------------------------+---------+------+
1500 rows in set (0.79 sec)
2つの実行結果を比較すると、 TiFlashによってクエリ速度が大幅に向上していることがわかります（データ量が多いほど、この改善は顕著です）。これは、ウィンドウ関数は通常、一部の列に対してテーブル全体のスキャンに依存しており、行ベースの TiKV よりも列ベースのTiFlashの方がこの種の分析タスクの処理に適しているためです。TiKV では、主キーやインデックスを使用してクエリ対象の行数を減らすことで、クエリ速度も向上し、 TiFlashと比較してリソース消費量も少なくなります。
クエリエンジンを指定する
TiDBはコストベースオプティマイザー（CBO）を使用して、コスト見積もりに基づいてTiFlashレプリカを使用するかどうかを自動的に選択します。ただし、クエリがトランザクションクエリか分析クエリかが明確な場合は、 オプティマイザヒントを使用して使用するクエリエンジンを指定できます。
クエリで使用するエンジンを指定するには、次のステートメントのように/*+ read_from_storage(engine_name[table_name]) */ヒントを使用できます。
注記：
- テーブルに別名がある場合は、ヒントでテーブル名の代わりに別名を使用します。そうしないと、ヒントは機能しません。
read_from_storageヒントは共通テーブル式には機能しません。
WITH orders_group_by_month AS (
SELECT
/*+ read_from_storage(tikv[o]) */
b.type AS book_type,
DATE_FORMAT(ordered_at, '%Y-%c') AS month,
COUNT(*) AS orders
FROM orders o
LEFT JOIN books b ON o.book_id = b.id
WHERE b.type IS NOT NULL
GROUP BY book_type, month
), acc AS (
SELECT
book_type,
month,
SUM(orders) OVER(PARTITION BY book_type ORDER BY book_type, month ASC) as acc
FROM orders_group_by_month mo
ORDER BY book_type, month ASC
)
SELECT * FROM acc;
EXPLAINステートメントを使用して、上記のSQL文の実行プランを確認できます。タスク列にcop[tiflash]とcop[tikv]同時に表示される場合、 TiFlashと TiKV の両方がこのクエリを完了するようにスケジュールされていることを意味します。TiFlash と TiKV のstorageエンジンは通常、異なる TiDB ノードを使用するため、2 つのクエリタイプは互いに影響を受けません。
TiDBがTiFlashをどのように使用するかの詳細については、 TiDBを使用してTiFlashレプリカを読み取る参照してください。
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