TiFlashクエリ結果のマテリアライゼーション

このドキュメントでは、 INSERT INTO SELECTトランザクションでTiFlashクエリ結果を指定された TiDB テーブルに保存する方法を紹介します。

TiDB v6.5.0以降、 TiFlashクエリ結果をテーブルに保存すること、つまりTiFlashクエリ結果のマテリアライゼーションがサポートされています。1 INSERT INTO SELECTの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、 INSERT INTO番目の句で指定されたTiDBテーブルにTiFlashクエリ結果を保存できます。v6.5.0より前のバージョンのTiDBでは、 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には、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で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にプッシュダウン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レプリカのコスト見積もりに基づいて、 INSERT INTO SELECTのSELECTサブクエリをTiFlashにプッシュダウン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、クエリをTiFlashにプッシュダウンすることを強制するには、 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モード厳密な場合 (つまり、 sql_mode値にSTRICT_TRANS_TABLESまたはSTRICT_ALL_TABLESいずれかが含まれている場合)、 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の句のテーブルt1から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;

一般的な推奨使用シナリオ

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、分析クエリ要求が非常に重くなります。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要求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が更新されたときに結果テーブルから直接データをクエリできるため、計算と分析が何度も繰り返されるのを回避できます。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、日次売上利益を分析するために使用されるレポートAがある場合、 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、先月の売上利益を分析するためにレポートB生成する必要がある場合は、テーブルTの日次分析結果を直接使用できます。この方法は、計算量を大幅に削減するだけでなく、クエリ応答速度を向上させ、システム負荷を軽減します。
TiFlashによるオンラインアプリケーションの提供
TiFlashがサポートする同時リクエスト数は、データ量とクエリの複雑さによって異なりますが、通常は 100 QPS を超えることはありません。1 INSERT INTO SELECT指定してTiFlashクエリ結果を保存し、クエリ結果テーブルを使用して、同時実行性の高いオンラインリクエストをサポートできます。結果テーブルのデータは、 TiFlash の同時実行制限をはるかに下回る低頻度（例：0.5 秒間隔）でバックグラウンドで更新できますが、データの鮮度は高いレベルで維持されます。

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番目の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使用して調整できます。v6.5.0 以降では、トランザクションメモリのサイズを制御するためにtxn-total-size-limit使用することは推奨されません。
詳細についてはTiDBメモリ制御参照してください。

TiDB ではINSERT INTO SELECTステートメントの同時実行に厳密な制限はありませんが、次の点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、同時実行性を 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 未満などのように小さい場合は、同時実行を 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 2;
ALTER TABLE daily_data SET TIFLASH REPLICA 2;

-- ... (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、日次分析結果をマテリアライズして日次結果テーブルに保存し、それに基づいて月次データ分析を高速化することで、データ分析の効率を向上させています。

TiFlashクエリ結果のマテリアライゼーション

一般的な推奨使用シナリオ

実行プロセス

制限

例

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