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。