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。21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。61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。