TiFlash 查询结果物化
本文介绍如何在同一个事务 (INSERT INTO SELECT
) 中实现将 TiFlash 查询结果保存至某一指定的 TiDB 表中。
从 v6.5.0 起,TiDB 支持将 TiFlash 查询结果保存到数据表中,即物化了 TiFlash 的查询结果。执行 INSERT INTO SELECT
语句时,如果 TiDB 将 SELECT
子查询下推到了 TiFlash,TiFlash 的查询结果可以保存到 INSERT INTO
指定的 TiDB 表中。v6.5.0 之前的 TiDB 版本不允许此类行为,即通过 TiFlash 执行的查询必须是只读的,你需要从应用程序层面接收 TiFlash 返回的结果,然后另行在其它事务或处理中保存结果。
INSERT INTO SELECT
语法如下:
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] ...
例如,通过以下 INSERT INTO SELECT
语句,你可以将 SELECT
子句中表 t1
的查询结果保存到表 t2
中:
INSERT INTO t2 (name, country)
SELECT app_name, country FROM t1;
典型和推荐的使用场景
高效的 BI 解决方案
很多报表类应用有较重的分析查询,如果有很多用户同时打开和刷新报表,则会产生较多的查询请求。一个有效的解决方案是使用本功能在 TiDB 表中保存报表查询的结果,报表刷新时再从结果表中抽取数据,则可以避免多次重复的分析计算。同理,在保存历史分析记录的基础上,可以进一步优化长时间历史数据分析的计算量。例如,某报表 A 用于分析每日的销售利润,使用本功能你可以将报表 A 中每日的分析结果保存到某结果表 T 中。那么,在生成报表 B 分析过去一个月的销售利润时,可以直接使用表 T 中的每日分析结果数据,不仅大幅降低计算量也提升了查询响应速度,减轻系统负载。
使用 TiFlash 服务在线应用
TiFlash 支持的并发请求数量视数据量和查询复杂度不同,但一般不会超过 100 QPS。你可以使用本功能保存 TiFlash 的查询结果,然后通过查询结果表来支持在线的高并发请求。后台的结果表数据更新可以以较低的频率进行,例如以 0.5 秒间隔更新结果表数据也远低于 TiFlash 的并发上限,同时仍然较好地保证了数据新鲜度。
执行过程
- 在
INSERT INTO SELECT
语句的执行过程中,TiFlash 首先将SELECT
子句的查询结果返回到集群中某单一 TiDB server 节点,然后再写入目标表(可以有 TiFlash 副本)。 INSERT INTO SELECT
语句的执行保证 ACID 特性。
限制
TiDB 对
INSERT INTO SELECT
语句的内存限制可以通过系统变量tidb_mem_quota_query
调整。从 v6.5.0 版本开始,不推荐使用txn-total-size-limit
来控制事务内存大小,详见该配置项文档。更多信息,请参考 TiDB 内存控制。
TiDB 对
INSERT INTO SELECT
语句的并发没有硬性限制,但是推荐考虑以下用法:- 当“写事务”较大时,例如接近 1 GiB,建议控制并发不超过 10。
- 当“写事务”较小时,例如小于 100 MiB,建议控制并发不超过 30。
- 请基于测试和具体情况做出合理选择。
示例
数据定义:
CREATE TABLE detail_data (
ts DATETIME, -- 费用产生时间
customer_id VARCHAR(20), -- 客户 ID
detail_fee DECIMAL(20,2)); -- 费用数额
CREATE TABLE daily_data (
rec_date DATE, -- 汇总数据的日期
customer_id VARCHAR(20), -- 客户 ID
daily_fee DECIMAL(20,2)); -- 单日汇总费用
ALTER TABLE detail_data SET TIFLASH REPLICA 1;
ALTER TABLE daily_data SET TIFLASH REPLICA 1;
-- ... (detail_data 表不断增加数据)
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);
每日分析数据保存:
SET @@tidb_enable_tiflash_read_for_write_stmt=ON;
INSERT INTO daily_data (rec_date, customer_id, daily_fee)
SELECT DATE(ts), customer_id, sum(detail_fee) FROM detail_data WHERE DATE(ts) = CURRENT_DATE() GROUP BY DATE(ts), customer_id;
基于日分析数据的月数据分析:
SELECT MONTH(rec_date), customer_id, sum(daily_fee) FROM daily_data GROUP BY MONTH(rec_date), customer_id;
将每日分析结果数据物化,保存到日数据结果表中。使用日数据结果表加速月数据分析,从而提升月数据分析效率。