TiDB Cloud HTAP クイックスタート

HTAP 、ハイブリッドトランザクションおよび分析処理を意味します。TiDB TiDB Cloudの HTAP クラスターは、トランザクション処理用に設計された行ベースのstorageエンジンであるティクヴと、分析処理用に設計された列指向storageであるTiFlashで構成されています。アプリケーションデータは最初に TiKV に保存され、次にRaftコンセンサスアルゴリズムを介してTiFlashに複製されます。つまり、行ベースのstorageから列指向storageへのリアルタイムのレプリケーションです。

このチュートリアルでは、 TiDB Cloudのハイブリッドトランザクションおよび分析処理 (HTAP) 機能を簡単に体験する方法を説明します。内容には、テーブルをTiFlashに複製する方法、 TiFlashを使用してクエリを実行する方法、パフォーマンスの向上を体験する方法などが含まれます。

始める前に

HTAP 機能を体験する前に、 TiDB Cloudクイックスタートに従ってTiDB Cloud Serverless クラスターを作成し、 Steam Game Statsサンプルデータセットをクラスターにインポートします。

手順

ステップ1. サンプルデータを列指向storageエンジンに複製する

TiFlashノードを含むクラスターが作成された後、TiKV はデフォルトでデータをTiFlashに複製しません。複製するテーブルを指定するには、TiDB の MySQL クライアントで DDL ステートメントを実行する必要があります。その後、TiDB は指定されたテーブルレプリカをTiFlashに作成します。

たとえば、 gamesテーブル ( Steam Game Statsサンプルデータセット内) をTiFlashに複製するには、次のステートメントを実行します。

USE game;

ALTER TABLE games SET TIFLASH REPLICA 2;

レプリケーションの進行状況を確認するには、次のステートメントを実行します。

SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, TABLE_ID, REPLICA_COUNT, LOCATION_LABELS, AVAILABLE, PROGRESS FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = 'game' and TABLE_NAME = 'games';

+--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+
| TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_ID | REPLICA_COUNT | LOCATION_LABELS | AVAILABLE | PROGRESS |
+--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+
| game         | games      |       88 |             2 |                 |         1 |        1 |
+--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+
1 row in set (0.20 sec)

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。2 1使用可能、 0使用不可を意味します。レプリカが使用可能になると、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から1間です。6 1少なくとも 1 つのレプリカがレプリケートされていることを意味します。

ステップ2. HTAPを使用してデータをクエリする

レプリケーションのプロセスが完了したら、いくつかのクエリの実行を開始できます。

たとえば、毎年リリースされるゲームの数、平均価格、平均プレイ時間を確認できます。

SELECT
  YEAR(`release_date`) AS `release_year`,
  COUNT(*) AS `games_released`,
  AVG(`price`) AS `average_price`,
  AVG(`average_playtime_forever`) AS `average_playtime`
FROM
  `games`
GROUP BY
  `release_year`
ORDER BY
  `release_year` DESC;

ステップ3. 行ベースのstorageと列ベースのstorageのクエリパフォーマンスを比較する

このステップでは、TiKV (行ベースのstorage) とTiFlash (列ベースのstorage) の実行統計を比較できます。

TiKV を使用してこのクエリの実行統計を取得するには、次のステートメントを実行します。

EXPLAIN ANALYZE SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[games]) */
  YEAR(`release_date`) AS `release_year`,
  COUNT(*) AS `games_released`,
  AVG(`price`) AS `average_price`,
  AVG(`average_playtime_forever`) AS `average_playtime`
FROM
  `games`
GROUP BY
  `release_year`
ORDER BY
  `release_year` DESC;

TiFlashレプリカを持つテーブルの場合、TiDB オプティマイザーはコスト見積もりに基づいて TiKV レプリカとTiFlashレプリカのどちらを使用するかを自動的に決定します。前のEXPLAIN ANALYZE文では、 /*+ READ_FROM_STORAGE(TIKV[games]) */ヒントを使用してオプティマイザーに TiKV を選択させ、TiKV の実行統計を確認できるようにしています。

注記：
5.7.7 より前の MySQL コマンドラインクライアントは、デフォルトでオプティマイザヒントを削除します。これらの以前のバージョンでHint構文を使用している場合は、クライアントの起動時に--commentsオプションを追加します。例: mysql -h 127.0.0.1 -P 4000 -uroot --comments 。

出力では、 execution info列目から実行時間を取得できます。

id                         | estRows  | actRows | task      | access object | execution info                             | operator info                                 | memory  | disk    
---------------------------+----------+---------+-----------+---------------+--------------------------------------------+-----------------------------------------------+---------+---------
Sort_5                     | 4019.00  | 28      | root      |               | time:672.7ms, loops:2, RU:1159.679690      | Column#36:desc                                | 18.0 KB | 0 Bytes 
└─Projection_7             | 4019.00  | 28      | root      |               | time:672.7ms, loops:6, Concurrency:5       | year(game.games.release_date)->Column#36, ... | 35.5 KB | N/A     
  └─HashAgg_15             | 4019.00  | 28      | root      |               | time:672.6ms, loops:6, partial_worker:...  | group by:Column#38, funcs:count(Column#39)... | 56.7 KB | N/A     
    └─TableReader_16       | 4019.00  | 28      | root      |               | time:672.4ms, loops:2, cop_task: {num:...  | data:HashAgg_9                                | 3.60 KB | N/A     
      └─HashAgg_9          | 4019.00  | 28      | cop[tikv] |               | tikv_task:{proc max:300ms, min:0s, avg...  | group by:year(game.games.release_date), ...   | N/A     | N/A     
        └─TableFullScan_14 | 68223.00 | 68223   | cop[tikv] | table:games   | tikv_task:{proc max:290ms, min:0s, avg...  | keep order:false                              | N/A     | N/A     
(6 rows)

TiFlash を使用してこのクエリの実行統計を取得するには、次のステートメントを実行します。

EXPLAIN ANALYZE SELECT
  YEAR(`release_date`) AS `release_year`,
  COUNT(*) AS `games_released`,
  AVG(`price`) AS `average_price`,
  AVG(`average_playtime_forever`) AS `average_playtime`
FROM
  `games`
GROUP BY
  `release_year`
ORDER BY
  `release_year` DESC;

出力では、 execution info列目から実行時間を取得できます。

id                                   | estRows  | actRows | task         | access object | execution info                                        | operator info                              | memory  | disk    
-------------------------------------+----------+---------+--------------+---------------+-------------------------------------------------------+--------------------------------------------+---------+---------
Sort_5                               | 4019.00  | 28      | root         |               | time:222.2ms, loops:2, RU:25.609675                   | Column#36:desc                             | 3.77 KB | 0 Bytes 
└─TableReader_39                     | 4019.00  | 28      | root         |               | time:222.1ms, loops:2, cop_task: {num: 2, max: 0s,... | MppVersion: 1, data:ExchangeSender_38      | 4.64 KB | N/A     
  └─ExchangeSender_38                | 4019.00  | 28      | mpp[tiflash] |               | tiflash_task:{time:214.8ms, loops:1, threads:1}       | ExchangeType: PassThrough                  | N/A     | N/A     
    └─Projection_8                   | 4019.00  | 28      | mpp[tiflash] |               | tiflash_task:{time:214.8ms, loops:1, threads:1}       | year(game.games.release_date)->Column#3... | N/A     | N/A     
      └─Projection_34                | 4019.00  | 28      | mpp[tiflash] |               | tiflash_task:{time:214.8ms, loops:1, threads:1}       | Column#33, div(Column#34, cast(case(eq(... | N/A     | N/A     
        └─HashAgg_35                 | 4019.00  | 28      | mpp[tiflash] |               | tiflash_task:{time:214.8ms, loops:1, threads:1}       | group by:Column#63, funcs:sum(Column#64... | N/A     | N/A     
          └─ExchangeReceiver_37      | 4019.00  | 28      | mpp[tiflash] |               | tiflash_task:{time:214.8ms, loops:1, threads:8}       |                                            | N/A     | N/A     
            └─ExchangeSender_36      | 4019.00  | 28      | mpp[tiflash] |               | tiflash_task:{time:210.6ms, loops:1, threads:1}       | ExchangeType: HashPartition, Compressio... | N/A     | N/A     
              └─HashAgg_33           | 4019.00  | 28      | mpp[tiflash] |               | tiflash_task:{time:210.6ms, loops:1, threads:1}       | group by:Column#75, funcs:count(1)->Col... | N/A     | N/A     
                └─Projection_40      | 68223.00 | 68223   | mpp[tiflash] |               | tiflash_task:{time:210.6ms, loops:2, threads:8}       | game.games.price, game.games.price, gam... | N/A     | N/A     
                  └─TableFullScan_23 | 68223.00 | 68223   | mpp[tiflash] | table:games   | tiflash_task:{time:210.6ms, loops:2, threads:8}, ...  | keep order:false                           | N/A     | N/A     
(11 rows)

注記：
サンプルデータのサイズが小さく、このドキュメントのクエリは非常に単純なため、このクエリに対してオプティマイザーに TiKV を選択させてから同じクエリを再度実行すると、TiKV はキャッシュを再利用するため、クエリの速度が大幅に向上する可能性があります。データが頻繁に更新されると、キャッシュが失われます。

TiDB Cloud HTAP クイックスタート

始める前に

手順

ステップ1. サンプルデータを列指向storageエンジンに複製する

ステップ2. HTAPを使用してデータをクエリする

ステップ3. 行ベースのstorageと列ベースのstorageのクエリパフォーマンスを比較する

もっと詳しく知る

このページは役に立ちましたか？