使用 LOAD DATA LOCAL INFILE,sysbench 导数速度提升30%

1. LOAD DATA INFILE 为什么比 INSERT 快? 2. sysbench 压测 MySQL 的四个标准步骤。 3. 怎么让 sysbench 支持 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令,让导数速度提升 30%?

最近给 sysbench 提了一个 feature(https://github.com/akopytov/sysbench/pull/450),支持通过 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令导入压测数据。

下面我们来具体看看这个 feature 的使用方法和实现细节。

 

下载安装

下载支持 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令的 sysbench 分支。

# yum -y install make automake libtool pkgconfig libaio-devel openssl-devel mysql-devel 
# cd /usr/src/
# git clone https://github.com/slowtech/sysbench.git --branch feature-load-data
# cd sysbench/
# ./autogen.sh
# ./configure
# make -j
# make install

安装完成后,压测脚本默认会安装在 /usr/local/share/sysbench 目录下。

 

我们看看该目录的内容。

# ls /usr/local/share/sysbench/
bulk_insert.lua  oltp_delete.lua  oltp_point_select.lua  oltp_read_write.lua    oltp_update_non_index.lua  select_random_points.lua  tests
oltp_common.lua  oltp_insert.lua  oltp_read_only.lua     oltp_update_index.lua  oltp_write_only.lua        select_random_ranges.lua

除了oltp_common.lua是个公共模块,其它每个lua脚本都对应一个测试场景。

 

使用方法

使用方法和 master 分支基本一致,主要是在 prepare 阶段新增了两个参数。

下面,我们看看 sysbench 压测 MySQL 的四个标准步骤:

1. prepare

生成压测数据。

sysbench oltp_read_write --mysql-host=10.0.20.4 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sbtest --tables=10 --table-size=1000000 --threads=10 --fast --csv-dir=/data/sysbench prepare

其中,

  • –tables :表的数量,默认是1。

  • –table-size :单表的大小,默认是10000。

  • –threads :并发线程数,默认是1。注意,导入时,单表只能使用一个线程。

  • oltp_read_write:脚本名。对应的是/usr/local/share/sysbench/oltp_read_write.lua。

    这里也可指定脚本的绝对路径。

 

除此之外,这里还指定了新增的两个参数:

  • –fast:通过 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令导入数据。不指定,则默认是使用 INSERT 命令导入数据。

  • –csv-dir:CSV 文件的存储路径。不指定,则默认是 /tmp。

 

如果使用的是 MySQL 8.0,在操作之前,需将 local_infile 设置为 ON,

否则,客户端在执行 LOAD DATA LOCAL INFILE 时会提示以下错误:

ERROR 3948 (42000): Loading local data is disabled; this must be enabled on both the client and server sides

在 MySQL 5.6,5.7 中无需修改,该参数默认为 OFF。

 

最后,再来说说测试场景。

oltp_read_write 用来压测 OLTP 场景。

在 sysbench 1.0 之前, 该场景是通过 oltp.lua 这个脚本来测试的。

不过该脚本在 sysbench 1.0 之后被废弃了,为了跟之前的版本兼容,该脚本放到了 /usr/local/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/ 目录下。

鉴于 oltp_read_write.lua 和 oltp.lua 两者的压测内容完全一致。

从 sysbench 1.0 开始,压测 OLTP 建议直接使用 oltp_read_write。

 

2. prewarm

预热。

主要是将磁盘中的数据加载到内存中。

sysbench oltp_read_write --mysql-host=10.0.20.4 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sbtest --tables=10 --table-size=1000000 --threads=10 prewarm

 

3. run

压测。

sysbench oltp_read_write --mysql-host=10.0.20.4 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sbtest --tables=10 --table-size=1000000 --threads=10 --time=600 --report-interval=10 run

其中,

  • –time :压测时间,不指定,则默认是10s。
  • –report-interval=10 :每10s输出一次压测结果,默认为0,不输出。

 

4. cleanup

清理数据。

sysbench oltp_read_write --mysql-host=10.0.20.4 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sbtest --tables=10 cleanup

这里只需指定 –tables ,sysbench 会串行执行 DROP TABLE IF EXISTS sbtest 操作。

 

导入速度对比

下面对比了不同 tables(表的数量),table_size(表的大小),threads (并发线程数)下,LOAD 和 INSERT 操作所需的时间。

每个配置都会测试三次,LOAD 和 INSERT 操作交叉执行。

测试过程中,设置了 –create_secondary=false,不会创建二级索引,所以这里衡量的只是导入时间。

测试实例是甲骨文云上的 MDS (MySQL Database Service)。

配置相当强悍:16 OCPU(OCPU 是物理 CPU 核数,对应的逻辑 CPU 是 32 核),512G 内存,高性能块存储。

在测试的过程中,为了减轻磁盘 IO 的影响,将 sync_binlog 调整为了0。

下面我们看看测试结果。

+--------+------------+---------+---------------+-----------------+-------------------------------+
| tables | table_size | threads | load_avg_time | insert_avg_time | load_avg_time/insert_avg_time |
+--------+------------+---------+---------------+-----------------+-------------------------------+
|      1 |   10000000 |       1 |         58.03 |           82.95 |                          0.70 |
|      2 |   10000000 |       1 |        117.52 |          169.00 |                          0.70 |
|      2 |   10000000 |       2 |         68.85 |          100.60 |                          0.68 |
|      5 |   10000000 |       1 |        299.60 |          438.74 |                          0.68 |
|      5 |   10000000 |       2 |        197.91 |          286.54 |                          0.69 |
|      5 |   10000000 |       5 |         86.36 |          119.60 |                          0.72 |
|     10 |   10000000 |       1 |        605.15 |          881.70 |                          0.69 |
|     10 |   10000000 |       2 |        364.71 |          521.02 |                          0.70 |
|     10 |   10000000 |       5 |        175.49 |          247.98 |                          0.71 |
|     10 |   10000000 |      10 |        111.43 |          162.84 |                          0.68 |
|     20 |   10000000 |       1 |       1242.61 |         1775.17 |                          0.70 |
|     20 |   10000000 |       2 |        755.31 |         1034.03 |                          0.73 |
|     20 |   10000000 |       5 |        357.45 |          520.80 |                          0.69 |
|     20 |   10000000 |      10 |        228.05 |          333.27 |                          0.68 |
|     20 |   10000000 |      20 |        194.97 |          299.55 |                          0.65 |
|     30 |   10000000 |       1 |       1901.68 |         2826.83 |                          0.67 |
|     30 |   10000000 |       2 |       1134.81 |         1574.98 |                          0.72 |
|     30 |   10000000 |       5 |        542.96 |          771.31 |                          0.70 |
|     30 |   10000000 |      10 |        347.53 |          515.04 |                          0.67 |
|     30 |   10000000 |      20 |        302.60 |          475.71 |                          0.64 |
|     30 |   10000000 |      30 |        320.94 |          453.42 |                          0.71 |
+--------+------------+---------+---------------+-----------------+-------------------------------+

结果中,

load_avg_time 是 LOAD 命令的平均执行时间。

insert_avg_time 是 INSERT 命令的平均执行时间。

最后一列是两者的比值。

可以看到,相同配置下,LOAD 命令的平均执行时间只有 INSERT 的 70% 。

 

下面,我们看看 tables = 30, table_size = 10000000 时,命令的执行时间与并发线程数之间的关系。

 

可以看到,

并发数小于等于 5 时,随着并发线程数的增加,导入时间基本上是同比例下降。

当并发数超过 10 时,增加并发数带来的收益并不明显,甚至,LOAD 命令在 30 线程下的导入时间比 20 线程还高。

 

实现细节

主要修改了两个文件:

oltp_common.lua

lua 脚本的公共模块文件,位于源码包的 src/lua 目录下。

prepare的处理逻辑就是在这个文件中定义的。

我们直接看看新增代码的逻辑。

local f
-- 如果命令行中指定了 --fast,则打开一个文件。
if (sysbench.opt.fast) then
    f = assert(io.open(string.format("/%s/sbtest%d",sysbench.opt.csv_dir,table_num),'w'))
end

for i = 1, sysbench.opt.table_size do

   c_val = get_c_value()
   pad_val = get_pad_value()

   if (sysbench.opt.auto_inc) then
      if (sysbench.opt.fast) then
         -- 构造字符串,字段与字段之间用逗号隔开,\n是换行符。
         query = string.format("%d,%s,%s\n",
                            sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),
                            c_val, pad_val)
      else
         query = string.format("(%d, '%s', '%s')",
                            sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),
                            c_val, pad_val)

      end
   else
      if (sysbench.opt.fast) then
         query = string.format("%d,%d,%s,%s\n",
                            i,
                            sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),
                            c_val, pad_val)
      else
         query = string.format("(%d, %d, '%s', '%s')",
                            i,
                            sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),
                            c_val, pad_val)
      end
   end
   -- 将构造的字符串写入到文件中
   if (sysbench.opt.fast) then
       f:write(query)
   else
      con:bulk_insert_next(query)
   end

end

if (sysbench.opt.fast) then

    f:close()
    local column_name
    if (sysbench.opt.auto_inc) then
        column_name="k, c, pad"
    else
        column_name="id, k, c, pad"
    end
    -- 通过 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令导入数据
    query = string.format("LOAD DATA LOCAL INFILE '/%s/sbtest%d' " ..
                             "INTO TABLE sbtest%d FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\\n' " ..
                              "(%s)", sysbench.opt.csv_dir,table_num,table_num,column_name)
    -- 为了提升导入速度,这里在会话级别禁用了 unique_checks 和 foreign_key_checks
    con:query("SET unique_checks = 0")
    con:query("SET foreign_key_checks = 0")
    con:query(query)
else
    con:bulk_insert_done()
end

 

drv_mysql.c

MySQL 驱动文件,位于源码包的 src/drivers/mysql 目录下。

 

在 MySQL 8.0 中,即使将服务端的 local_infile 设置为 ON,通过 mysql 客户端执行 LOAD DATA LOCAL INFILE 时,还是会报错。

mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/sysbench/sbtest1' INTO TABLE sbtest1 FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' (k, c, pad);
ERROR 2068 (HY000): LOAD DATA LOCAL INFILE file request rejected due to restrictions on access.

解决方法:

将 mysql 客户端的 local-infile 设置为 ON。

# mysql --local-infile=on

但在 sysbench 的 MySQL 驱动文件中,却没有这个选项。

好在 sysbench 使用的也是 C API,我们可以直接通过 mysql_options() 函数开启MYSQL_OPT_LOCAL_INFILE。

if (args.use_local_infile)
{
  DEBUG("mysql_options(%p, %s, %d)",con, "MYSQL_OPT_LOCAL_INFILE", args.use_local_infile);
  mysql_options(con, MYSQL_OPT_LOCAL_INFILE, &args.use_local_infile);
}

 

为什么 LOAD DATA INFILE 快?

LOAD DATA INFILE 之所以比 INSERT 快,主要原因有以下几点:

  1. 无需解析 SQL 语句。

  2. 一次会读取多个数据块。

  3. 对于空表,操作期间会禁用所有非唯一索引。

  4. 存储引擎会先缓存一些数据,达到一定数量后才批量插入( MyISAM 和 Aria 存储引擎支持该行为)。

  5. 对于空表,某些事务引擎(如 Aria)不会在事务日志中记录插入的数据。

    为什么不用记录呢?因为如果需要回滚,只需执行 TRUNCATE 操作即可。

这里说的 Aria 是 MariaDB 中的一个存储引擎,主要用来替代 MyISAM 存储引擎。

 

总结

  1. 相同配置下,LOAD 命令的平均执行时间只有 INSERT 的 70% 。

  2. tables 和 table_size 一定时,在一定范围内,增加线程数能显著降低导入时间。

  3. 在实际工作中,如果要导入的 CSV 文件很大,建议使用 MySQL Shell 中的 util.importTable。

    该命令在底层实现上使用的也是 LOAD DATA LOCAL INFILE,只不过它会将单个文件切割成多个 chunk 并行导入。

    相对来说,导入速度更快,也不会产生大事务。

 

参考资料

How to Quickly Insert Data Into MariaDB

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