TiFlash 查询结果物化

TiFlash 查询结果物化 - 图1

警告

该功能目前是实验性功能，请注意使用场景限制。该功能会在未事先通知的情况下发生变化或删除。语法和实现可能会在 GA 前发生变化。如果发现 bug，请在 GitHub 上提交 issue 反馈。

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。

TiFlash 查询结果物化 - 图2

注意

INSERT INTO SELECT 语法如下：

  1. INSERT [LOW_PRIORITY | HIGH_PRIORITY] [IGNORE]
  2.     [INTO] tbl_name
  3.     [PARTITION (partition_name [, partition_name] ...)]
  4.     [(col_name [, col_name] ...)]
  5.     SELECT ...
  6.     [ON DUPLICATE KEY UPDATE assignment_list]value:
  7.     {expr | DEFAULT}
  9. assignment:
  10.     col_name = valueassignment_list:
  11.     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：

  1. INSERT INTO t2 (name, country)
  2. 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：

  1. CREATE TABLE detail_data (
  2.     ts DATETIME,                -- 费用产生时间
  3.     customer_id VARCHAR(20),    -- 客户 ID
  4.     detail_fee DECIMAL(20,2));  -- 费用数额
  7. CREATE TABLE daily_data (
  8.     rec_date DATE,              -- 汇总数据的日期
  9.     customer_id VARCHAR(20),    -- 客户 ID
  10.     daily_fee DECIMAL(20,2));   -- 单日汇总费用
  12. ALTER TABLE detail_data SET TIFLASH REPLICA 1;
  13. ALTER TABLE daily_data SET TIFLASH REPLICA 1;
  15. -- ... (detail_data 表不断增加数据)
  16. INSERT INTO detail_data(ts,customer_id,detail_fee) VALUES 
  17. ('2023-1-1 12:2:3', 'cus001', 200.86),
  18. ('2023-1-2 12:2:3', 'cus002', 100.86),
  19. ('2023-1-3 12:2:3', 'cus002', 2200.86),
  20. ('2023-1-4 12:2:3', 'cus003', 2020.86),
  21. ('2023-1-5 12:2:3', 'cus003', 1200.86),
  22. ('2023-1-6 12:2:3', 'cus002', 20.86);

每日分析数据保存：

  1. SET @@tidb_enable_tiflash_read_for_write_stmt=ON;
  3. INSERT INTO daily_data (rec_date, customer_id, daily_fee)
  4. 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：

  1. 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。