GreatSQL 并行Load Data加快数据导入
GreatSQL 并行Load Data加快数据导入
数据库信息
数据库版本:GreatSQL 8.0.32-25
Clickhouse表需要导入到 GreatSQL 中，表数据量庞大所以选用导出CSV的方式。
测试数据复现操作
load data
MySQL load data 语句能快速将一个文本文件的内容导入到对应的数据库表中（一般文本的一行对应表的一条记录）。 数据库应用程序开发中，涉及大批量数据需要插入时，使用 load data 语句的效率比一般的 insert 语句的高很多 可以看成select ... into outfile语句的反操作，select ... into outfile将数据库表中的数据导出保存到一个文件中。
load data 语法
LOAD DATA
[LOW_PRIORITY | CONCURRENT] [LOCAL]
INFILE 'file_name'
[REPLACE | IGNORE]
INTO TABLE tbl_name
[PARTITION (partition_name [, partition_name] ...)]
[CHARACTER SET charset_name]
[{FIELDS | COLUMNS}
[TERMINATED BY 'string']
[[OPTIONALLY] ENCLOSED BY 'char']
[ESCAPED BY 'char']
]
[LINES
[STARTING BY 'string']
[TERMINATED BY 'string']
]
[IGNORE number {LINES | ROWS}]
[(col_name_or_user_var
[, col_name_or_user_var] ...)]
[SET col_name={expr | DEFAULT}
[, col_name={expr | DEFAULT}] ...]
GreatSQL开启load data并行的方法
#并行load data默认关闭，需要手动开启
show variables like '%gdb_parallel_load%';
+------------------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+---------+
| gdb_parallel_load | OFF |
| gdb_parallel_load_chunk_size | 4194304 |
| gdb_parallel_load_workers | 6 |
+------------------------------+---------+
3 rows in set (0.03 sec)
方法一：设置session变量
连接数据库，执行set session gdb_parallel_load=on 如需调整文件块大小或线程数，执行 SET SESSION gdb_parallel_load_chunk_size=65536 或 SET SESSION gdb_parallel_load_workers=16。 使用原load data语句执行导入。
方法二：load语句增加hint
LOAD /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) SET_VAR(gdb_parallel_load_chunk_size=65536) SET_VAR(gdb_parallel_load_workers=16) */ DATA INFILE '$MYSQLTEST_VARDIR/parallel_load_outfile.txt' INTO TABLE t1;
- gdb_parallel_load 是否开启并行
- gdb_parallel_load_chunk_size 文件块大小
- gdb_parallel_load_workers 开启多少个线程同时导入
开启gdb_parallel_load=ON。默认配置是gdb_parallel_load_chunk_size=4194304，gdb_parallel_load_workers=6
测试数据创建
#Clickhouse制造测试数据
#建表并随机生成1000000行数据插入
CREATE TABLE test
ENGINE = MergeTree
ORDER BY user_id AS
SELECT
number,
concat('user_', toString(number)) AS user_id,
concat('email_', toString(number), '@example.com') AS email,
rand() AS random_value
FROM numbers(1, 1000000);
Query id: a707f30c-180f-4453-bc18-b8e86ee46059
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.575 sec. Processed 1.00 million rows, 8.00 MB (1.74 million rows/s., 13.92 MB/s.)
Peak memory usage: 157.29 MiB.
#查看表数据库和大小
SELECT
table AS `表名`,
sum(rows) AS `总行数`,
formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes)) AS `原始大小`,
formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) AS `压缩大小`,
round((sum(data_compressed_bytes) / sum(data_uncompressed_bytes)) * 100, 0) AS `压缩率`
FROM system.parts
WHERE database IN ('mytest')
GROUP BY table
Query id: c107871c-d58d-41ff-9bb9-603ab5ad57c9
┌─表名─┬──总行数─┬─原始大小──┬─压缩大小──┬─压缩率─┐
│ test │ 1000000 │ 46.52 MiB │ 16.29 MiB │ 35 │
└──────┴─────────┴───────────┴───────────┴────────┘
1 row in set. Elapsed: 0.010 sec.
SELECT count(*) FROM test
Query id: 0e49726f-75d2-402f-a83d-1c1534489b51
┌─count()─┐
│ 1000000 │
└─────────┘
1 row in set. Elapsed: 0.004 sec.
创建GreatSQL库对应库表结构
greatsql> CREATE TABLE `mytest1`.`test` (
`number` BIGINT PRIMARY KEY,
`user_id` VARCHAR(255),
`email` VARCHAR(255),
`random_value` INT
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
导出导入语句样例
Clickhouse导出
{ck_cmd} -q 'SELECT * FROM table FORMAT CSV #{ck_cmd}为clickhouse-client的位置
GreatSQL导入
{gdb_cmd} -e "LOAD /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) SET_VAR(gdb_parallel_load_chunk_size=65536) SET_VAR(gdb_parallel_load_workers=16) */ DATA LOCAL INFILE 'table.csv' INTO TABLE {new_table} fields terminated by ','"
#{gdb_cmd}为greatsql客户端的位置
不同情况下，是否开启并发耗时对比
未开启并发
| 单表数据量 | 表个数 | 总数据量 | 迁移CK表总大小 | 并行 | 用时(s) | | ---------- | ------ | -------- | -------------- | ---- | ------- | | 一百万 | 1 | 一百万 | 46.52 MiB | off | 21 | | 一千万 | 1 | 一千万 | 465.2 MiB | off | 188 | | 一百万 | 10 | 一千万 | 465.2 MiB | off | 211 | | 一百万 | 20 | 两千万 | 930.4MiB | off | 413 |
开启并发
| 单表数据量 | 表个数 | 总数据量 | 迁移CK表总大小 | 并行行程数 | 用时(s) | | ---------- | ------ | -------- | -------------- | ---------- | ------- | | 一百万 | 1 | 一百万 | 46.52 MiB | 16 | 10 | | 一千万 | 1 | 一千万 | 465.2 MiB | 16 | 120 | | 一百万 | 10 | 一千万 | 465.2 MiB | 16 | 97 | | 一百万 | 20 | 两千万 | 930.4MiB | 16 | 180 |
结论
从测试结果看，开启16并行线程，可以加快导入速度30%~50%，导入数据量越大，表数量越多，或者的优化效益越高。
提示：开启并发请注意服务器资源的使用。
Enjoy GreatSQL :)
关于 GreatSQL
GreatSQL是适用于金融级应用的国内自主开源数据库，具备高性能、高可靠、高易用性、高安全等多个核心特性，可以作为MySQL或Percona Server的可选替换，用于线上生产环境，且完全免费并兼容MySQL或Percona Server。
相关链接： GreatSQL社区 Gitee GitHub Bilibili
GreatSQL社区：
社区有奖建议反馈： https://greatsql.cn/thread-54-1-1.html
社区博客有奖征稿详情： https://greatsql.cn/thread-100-1-1.html
（对文章有疑问或者有独到见解都可以去社区官网提出或分享哦~）
技术交流群：
微信&QQ群：
QQ群：533341697
微信群：添加GreatSQL社区助手（微信号：wanlidbc ）好友，待社区助手拉您进群。
