TiDB HTAPのクイック スタート ガイド

このガイドでは、TiDB のハイブリッド トランザクションおよび分析処理 (HTAP) のワンストップ ソリューションを開始する最も簡単な方法を説明します。

注記:

このガイドに記載されている手順は、テスト環境でのクイック スタートのみを目的としています。本番環境の場合はHTAP を探索するをお勧めします。

基本概念

TiDB HTAPを使用する前に、 TiKV 、TiDB オンライン トランザクション処理 (OLTP) 用の行ベースのstorageエンジン、およびTiFlash 、TiDB オンライン分析処理 (OLAP) の列指向storageエンジンに関する基本的な知識を持っている必要があります。

  • HTAP のストレージ エンジン: HTAP では、行ベースのstorageエンジンとカラムナ型の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、強い整合性を維持できます。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、列指向のstorageエンジンは OLAP のパフォーマンスを最適化します。
  • HTAP のデータ整合性: TiKV は、分散型のトランザクション キー/値データベースとして、 ACID準拠のトランザクション インターフェイスを提供し、複数のレプリカ間のデータ整合性とRaftコンセンサスアルゴリズムの実装による高可用性を保証します。 TiKV のカラムナstorage拡張機能として、 TiFlash はRaft Learnerコンセンサス アルゴリズムに従ってリアルタイムで TiKV からデータを複製します。これにより、TiKV とTiFlashの間でデータの一貫性が確実に高まります。
  • HTAP のデータ分離: TiKV とTiFlash は、HTAP リソース分離の問題を解決するために、必要に応じて異なるマシンにデプロイできます。
  • MPP コンピューティング エンジン: MPP 、TiDB 5.0 以降、 TiFlashエンジンによって提供される分散コンピューティング フレームワークであり、ノード間のデータ交換を可能にし、高性能、高スループットの SQL アルゴリズムを提供します。 MPP モードでは、分析クエリの実行時間を大幅に短縮できます。

ステップ

このドキュメントでは、 TPC-Hデータセット内のサンプル テーブルをクエリすることで、 TiDB HTAPの利便性と高いパフォーマンスを体験できます。 TPC-H は、一般的な意思決定支援ベンチマークであり、大量のデータと高度な複雑性を備えた一連のビジネス指向のアドホック クエリで構成されます。 TPC-H を使用して 22 の完全な SQL クエリを体験するには、 tidb-bench リポジトリまたはTPC-Hにアクセスして、クエリ ステートメントとデータを生成する方法の手順を確認してください。

ステップ 1. ローカル テスト環境をデプロイ

TiDB HTAPを使用する前に、 TiDB データベース プラットフォームのクイック スタート ガイドの手順に従ってローカル テスト環境を準備し、次のコマンドを実行して TiDB クラスターをデプロイします。

tiup playground

注記:

tiup playgroundコマンドはクイック スタートのみに使用され、本番には使用されません。

ステップ2. テストデータを準備する

次の手順では、 TiDB HTAPを使用するためのテスト データとしてTPC-Hデータセットを作成できます。 TPC-H に興味がある場合は、 一般的な実装ガイドライン参照してください。

注記:

既存のデータを分析クエリに使用する場合は、 データを TiDB に移行することができます。独自のテスト データを設計して作成する場合は、SQL ステートメントを実行するか、関連ツールを使用して作成できます。

  1. 次のコマンドを実行して、テスト データ生成ツールをインストールします。

    tiup install bench
  2. 次のコマンドを実行してテスト データを生成します。

    tiup bench tpch --sf=1 prepare

    このコマンドの出力にFinished表示される場合は、データが作成されたことを示します。

  3. 次の SQL ステートメントを実行して、生成されたデータを表示します。

    SELECT CONCAT(table_schema,'.',table_name) AS 'Table Name', table_rows AS 'Number of Rows', FORMAT_BYTES(data_length) AS 'Data Size', FORMAT_BYTES(index_length) AS 'Index Size', FORMAT_BYTES(data_length+index_length) AS'Total' FROM information_schema.TABLES WHERE table_schema='test';

    出力からわかるように、合計 8 つのテーブルが作成され、最大のテーブルには 650 万行があります (データはランダムに生成されるため、ツールによって作成される行数は実際の SQL クエリの結果によって異なります)。

    +---------------+----------------+-----------+------------+-----------+ | Table Name | Number of Rows | Data Size | Index Size | Total | +---------------+----------------+-----------+------------+-----------+ | test.nation | 25 | 2.44 KiB | 0 bytes | 2.44 KiB | | test.region | 5 | 416 bytes | 0 bytes | 416 bytes | | test.part | 200000 | 25.07 MiB | 0 bytes | 25.07 MiB | | test.supplier | 10000 | 1.45 MiB | 0 bytes | 1.45 MiB | | test.partsupp | 800000 | 120.17 MiB| 12.21 MiB | 132.38 MiB| | test.customer | 150000 | 24.77 MiB | 0 bytes | 24.77 MiB | | test.orders | 1527648 | 174.40 MiB| 0 bytes | 174.40 MiB| | test.lineitem | 6491711 | 849.07 MiB| 99.06 MiB | 948.13 MiB| +---------------+----------------+-----------+------------+-----------+ 8 rows in set (0.06 sec)

    商業受発注システムのデータベースです。このうち、 test.nation表は国に関する情報、 test.region表は地域に関する情報、 test.part表は部品に関する情報、 test.supplier表はサプライヤーに関する情報、 test.partsupp表はサプライヤーの部品に関する情報を示します。 test.customerテーブルは顧客に関する情報を示し、 test.customerテーブルは注文に関する情報を示し、 test.lineitemテーブルはオンライン商品に関する情報を示します。

ステップ 3. 行ベースのstorageエンジンを使用してデータをクエリする

行ベースのstorageエンジンのみを使用した TiDB のパフォーマンスを確認するには、次の SQL ステートメントを実行します。

SELECT l_orderkey, SUM( l_extendedprice * (1 - l_discount) ) AS revenue, o_orderdate, o_shippriority FROM customer, orders, lineitem WHERE c_mktsegment = 'BUILDING' AND c_custkey = o_custkey AND l_orderkey = o_orderkey AND o_orderdate < DATE '1996-01-01' AND l_shipdate > DATE '1996-02-01' GROUP BY l_orderkey, o_orderdate, o_shippriority ORDER BY revenue DESC, o_orderdate limit 10;

これは配送優先度クエリであり、指定日までに出荷されていない最も収益の高い注文の優先度と潜在的な収益を提供します。潜在的な収益はl_extendedprice * (1-l_discount)の合計として定義されます。注文は収益の降順にリストされます。この例では、クエリ収益が見込まれる未出荷の注文を上位 10 位までにリストします。

ステップ 4. テスト データをカラムナstorageエンジンにレプリケートする

TiFlashが展開された後、TiKV はデータをTiFlashにすぐには複製しません。 TiDB の MySQL クライアントで次の DDL ステートメントを実行して、レプリケートする必要があるテーブルを指定する必要があります。その後、TiDB は指定されたレプリカをTiFlashに作成します。

ALTER TABLE test.customer SET TIFLASH REPLICA 1; ALTER TABLE test.orders SET TIFLASH REPLICA 1; ALTER TABLE test.lineitem SET TIFLASH REPLICA 1;

特定のテーブルのレプリケーション ステータスを確認するには、次のステートメントを実行します。

SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = 'test' and TABLE_NAME = 'customer'; SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = 'test' and TABLE_NAME = 'orders'; SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = 'test' and TABLE_NAME = 'lineitem';

上記のステートメントの結果は次のようになります。

  • AVAILABLE特定のテーブルのTiFlashレプリカが使用可能かどうかを示します。 1使用可能を意味し、 0使用不可を意味します。 AVAILABLEフィールドが1になると、このステータスは変更されなくなります。
  • PROGRESSレプリケーションの進行状況を意味します。値は 0.0 ~ 1.0 です。 1 は、 TiFlashレプリカのレプリケーションの進行が完了したことを意味します。

ステップ 5. HTAP を使用してデータを迅速に分析する

ステップ3の SQL ステートメントを再度実行すると、 TiDB HTAPのパフォーマンスが確認できます。

TiFlashレプリカを含むテーブルの場合、TiDB オプティマイザーは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決定します。 TiFlashレプリカが選択されているかどうかを確認するには、 descまたはexplain analyzeステートメントを使用できます。例えば:

explain analyze SELECT l_orderkey, SUM( l_extendedprice * (1 - l_discount) ) AS revenue, o_orderdate, o_shippriority FROM customer, orders, lineitem WHERE c_mktsegment = 'BUILDING' AND c_custkey = o_custkey AND l_orderkey = o_orderkey AND o_orderdate < DATE '1996-01-01' AND l_shipdate > DATE '1996-02-01' GROUP BY l_orderkey, o_orderdate, o_shippriority ORDER BY revenue DESC, o_orderdate limit 10;

EXPLAINステートメントの結果にExchangeSenderExchangeReceiver演算子が表示される場合は、MPP モードが有効になっていることを示します。

さらに、クエリ全体の各部分がTiFlashエンジンのみを使用して計算されるように指定できます。詳細については、 TiDB を使用してTiFlashレプリカを読み取るを参照してください。

これら 2 つの方法のクエリ結果とクエリのパフォーマンスを比較できます。

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