10亿数据如何快速插入MySQL?

mysql数据库100万条数据JDBC插入的各种方式效率对比。 最近要插入100万左右的数据,还包括计算过程,为了压缩请求时间,特意试了下几种常见的jdbc方式的效率。package test.jbdc; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import org.junit.Test; /** * 大数... 阅读详情

最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?

假设和面试官明确后,有如下约束

  1. 10亿条数据,每条数据 1 Kb
  2. 数据内容是非结构化的用户访问日志,需要解析后写入到数据库
  3. 数据存放在Hdfs 或 S3 分布式文件存储里
  4. 10亿条数据并不是1个大文件,而是被近似切分为100个文件,后缀标记顺序
  5. 要求有序导入,尽量不重复
  6. 数据库是 MySQL

首先考虑10亿数据写到MySQL单表可行吗?

数据库单表能支持10亿吗?

答案是不能,单表推荐的值是2000W以下。这个值怎么计算出来的呢?

MySQL索引数据结构是B+树,全量数据存储在主键索引,也就是聚簇索引的叶子结点上。B+树插入和查询的性能和B+树层数直接相关,2000W以下是3层索引,而2000w以上则可能为四层索引。

Mysql b+索引的叶子节点每页大小16K。当前每条数据正好1K,所以简单理解为每个叶子节点存储16条数据。b+索引每个非叶子节点大小也是16K,但是其只需要存储主键和指向叶子节点的指针,我们假设主键的类型是 BigInt,长度为 8 字节,而指针大小在 InnoDB 中设置为 6 字节,这样一共 14 字节,这样一个非叶子节点可以存储 16 * 1024/14=1170。

也就是每个非叶子节点可关联1170个叶子节点,每个叶子节点存储16条数据。由此可得到B+树索引层数和存储数量的表格。2KW 以上 索引层数为 4 层,性能更差。

层数 最大数据量
2 1170 * 16 = 18720
3 1170 * 1170 * 16= 21902400 = 2000w
4 1170 * 1170 * 1170 * 16 = 25625808000 = 256亿

为了便于计算,我们可以设计单表容量在1KW,10亿条数据共100个表。

如何高效的写入数据库

单条写入数据库性能比较差,可以考虑批量写入数据库,批量数值动态可调整。每条1K,默认可先调整为100条批量写入。

批量数据如何保证数据同时写成功?MySQL Innodb存储引擎保证批量写入事务同时成功或失败。

写库时要支持重试,写库失败重试写入,如果重试N次后依然失败,可考虑单条写入100条到数据库,失败数据打印记录,丢弃即可。

此外写入时按照主键id顺序顺序写入可以达到最快的性能,而非主键索引的插入则不一定是顺序的,频繁地索引结构调整会导致插入性能下降。最好不创建非主键索引,或者在表创建完成后再创建索引,以保证最快的插入性能。

是否需要并发写同一个表

不能

  1. 并发写同一个表无法保证数据写入时是有序的。
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但如果是HDD的话,虽然顺序读写会有非常高的表现,但HDD无法应对并发写入,例如每个库10张表,假设10张表在并发写入,每张表虽然是顺序写入,由于多个表的存储位置不同,HDD只有1个磁头,不支持并发写,只能重新寻道,耗时将大大增加,失去顺序读写的高性能。回到SSD的场景,不同SSD厂商的写入能力不同,对于并发写入的能力也不同,有的支持500M/s,有的支持1G/s读写,有的支持8个并发,有的支持4个并发。使用主节点轮训任务,可以减少任务的争抢,通过kafka发布消息,接收到消息的进程处理任务。

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