TiFlashクエリ結果の具体化
このドキュメントでは、 TiFlashクエリ結果をINSERT INTO SELECTトランザクションで指定した TiDB テーブルに保存する方法を紹介します。
v6.5.0 以降、TiDB は、 TiFlashクエリ結果のテーブルへの保存、つまりTiFlashクエリ結果の具体化をサポートします。 INSERT INTO SELECTステートメントの実行中に、TiDB がSELECTサブクエリをTiFlashにプッシュダウンすると、 TiFlashクエリ結果をINSERT INTO句で指定された TiDB テーブルに保存できます。 v6.5.0 より前の TiDB バージョンの場合、 TiFlashクエリ結果は読み取り専用であるため、 TiFlashクエリ結果を保存する場合は、アプリケーション レベルから結果を取得し、別のトランザクションまたはプロセスに保存する必要があります。
注記:
デフォルト (
tidb_allow_mpp = ON) では、オプティマイザはSQLモードとTiFlashレプリカのコスト見積もりに基づいて、クエリをTiFlashにプッシュするかどうかをインテリジェントに決定します。
- 現在のセッションのSQLモード厳密でない場合 (つまり、
sql_mode値にSTRICT_TRANS_TABLES' とSTRICT_ALL_TABLESが含まれていない場合)、オプティマイザは、 TiFlashレプリカのコスト推定に基づいて、INSERT INTO SELECTのSELECTサブクエリをTiFlashにプッシュするかどうかをインテリジェントに決定します。このモードでは、オプティマイザのコスト見積もりを無視してクエリをTiFlashにプッシュダウンするようにしたい場合は、tidb_enforce_mppシステム変数をONに設定できます。- 現在のセッションのSQLモード厳密である場合 (つまり、
sql_mode値にSTRICT_TRANS_TABLESまたはSTRICT_ALL_TABLES含まれる)、INSERT INTO SELECTのSELECTサブクエリをTiFlashにプッシュダウンすることはできません。
INSERT INTO SELECTの構文は次のとおりです。
INSERT [LOW_PRIORITY | HIGH_PRIORITY] [IGNORE]
[INTO] tbl_name
[PARTITION (partition_name [, partition_name] ...)]
[(col_name [, col_name] ...)]
SELECT ...
[ON DUPLICATE KEY UPDATE assignment_list]value:
{expr | DEFAULT}
assignment:
col_name = valueassignment_list:
assignment [, assignment] ...
たとえば、次のINSERT INTO SELECTステートメントを使用して、 SELECT句のテーブルt1のクエリ結果をテーブルt2に保存できます。
INSERT INTO t2 (name, country)
SELECT app_name, country FROM t1;
典型的な推奨される使用シナリオ
効率的な BI ソリューション
多くの BI アプリケーションでは、分析クエリ リクエストは非常に大量です。たとえば、多くのユーザーが同時にレポートにアクセスして更新する場合、BI アプリケーションは大量の同時クエリ リクエストを処理する必要があります。この状況に効果的に対処するには、
INSERT INTO SELECTを使用してレポートのクエリ結果を TiDB テーブルに保存します。その後、エンド ユーザーは、レポートの更新時に結果テーブルから直接データをクエリできるため、計算や分析を何度も繰り返す必要がなくなります。同様に、履歴分析結果を保存することで、長時間の履歴データ分析の計算量をさらに削減できます。たとえば、毎日の販売利益の分析に使用されるレポートAある場合、INSERT INTO SELECTを使用してレポートAの結果を結果テーブルTに保存できます。その後、先月の販売利益を分析するレポートBを生成する必要がある場合、表Tの日次分析結果を直接使用できます。これにより、計算量が大幅に削減されるだけでなく、クエリの応答速度が向上し、システムの負荷も軽減されます。TiFlashを使用してオンライン アプリケーションを提供する
TiFlashでサポートされる同時リクエストの数は、データの量とクエリの複雑さによって異なりますが、通常は 100 QPS を超えません。
INSERT INTO SELECTを使用してTiFlashクエリ結果を保存し、クエリ結果テーブルを使用して高度な同時オンライン要求をサポートできます。結果テーブルのデータは、高いレベルのデータの鮮度を維持しながら、 TiFlash の同時実行制限を大幅に下回る低頻度 (たとえば、0.5 秒間隔) でバックグラウンドで更新できます。
実行プロセス
INSERT INTO SELECTステートメントの実行中、 TiFlash はまずSELECT句のクエリ結果をクラスター内の TiDBサーバーに返し、次にその結果をターゲット テーブル ( TiFlashレプリカを持つことができる) に書き込みます。INSERT INTO SELECTステートメントの実行により、 ACIDプロパティが保証されます。
制限
INSERT INTO SELECTステートメントの TiDBメモリ制限は、システム変数tidb_mem_quota_queryを使用して調整できます。 v6.5.0 以降、トランザクションメモリサイズを制御するためにtxn-total-size-limitを使用することは推奨されません。詳細については、 TiDBメモリ制御を参照してください。
TiDB には
INSERT INTO SELECTステートメントの同時実行性に対する厳密な制限はありませんが、次のプラクティスを考慮することをお勧めします。- 「書き込みトランザクション」が 1 GiB に近いなど大きい場合は、同時実行数を 10 以下に制御することをお勧めします。
- 「書き込みトランザクション」が 100 MiB 未満など小さい場合は、同時実行数を 30 以下に制御することをお勧めします。
- テスト結果と特定の状況に基づいて同時実行性を決定します。
例
データ定義:
CREATE TABLE detail_data (
ts DATETIME, -- Fee generation time
customer_id VARCHAR(20), -- Customer ID
detail_fee DECIMAL(20,2)); -- Amount of fee
CREATE TABLE daily_data (
rec_date DATE, -- Date when data is collected
customer_id VARCHAR(20), -- Customer ID
daily_fee DECIMAL(20,2)); -- Amount of fee for per day
ALTER TABLE detail_data SET TIFLASH REPLICA 1;
ALTER TABLE daily_data SET TIFLASH REPLICA 1;
-- ... (detail_data table continues updating)
INSERT INTO detail_data(ts,customer_id,detail_fee) VALUES
('2023-1-1 12:2:3', 'cus001', 200.86),
('2023-1-2 12:2:3', 'cus002', 100.86),
('2023-1-3 12:2:3', 'cus002', 2200.86),
('2023-1-4 12:2:3', 'cus003', 2020.86),
('2023-1-5 12:2:3', 'cus003', 1200.86),
('2023-1-6 12:2:3', 'cus002', 20.86),
('2023-1-7 12:2:3', 'cus004', 120.56),
('2023-1-8 12:2:3', 'cus005', 320.16);
-- Execute the following SQL statement 13 times to insert a cumulative total of 65,536 rows into the table.
INSERT INTO detail_data SELECT * FROM detail_data;
毎日の分析結果を保存します。
SET @@sql_mode='NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO';
INSERT INTO daily_data (rec_date, customer_id, daily_fee)
SELECT DATE(ts), customer_id, sum(detail_fee) FROM detail_data WHERE DATE(ts) > DATE('2023-1-1 12:2:3') GROUP BY DATE(ts), customer_id;
日次分析データに基づいて月次データを分析します。
SELECT MONTH(rec_date), customer_id, sum(daily_fee) FROM daily_data GROUP BY MONTH(rec_date), customer_id;
上記の例では、日次の分析結果を具体化して日次結果テーブルに保存し、それを基に月次のデータ分析を高速化し、データ分析の効率を向上させます。