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如何向数据库集群快速导入千万条数据

2018.09.03 11:47 5028浏览

一、数据导入的方式

MySQL数据库导入数据,通常有两种办法,第一种是利用SOURCE命令,第二种是使用LOAD DATA命令。

SOURCE命令是通过执行SQL文件中的INSERT语句来实现数据的导入。正常情况下,如果我们向单节点的MySQL,用INSERT语句批量写入数据,在普通的PC机上,写入10万条数据,大概需要7~8分钟时间。按照这个速度推算,写入1千万条数据大概需要10个小时以上。如果在集群条件下,这个速度会更慢。

MySQL的集群分为PXC和Replication集群。其中Replication集群是异步传输的,它只保证事物在当前节点成功写入,数据是否能同步到其他节点,Replication集群并不能给我们打包票。所以Replication集群经常出现A节点写入数据,但是在B节点读取不到数据的情况。每年Apple秋季发布会之后,很多人会到Apple官网抢购iPhone手机,然而每年都有顾客会遇到付款之后,订单依旧是未支付的状态。这就是典型的Replication集群的效果,数据出现了不一致。如果采用PXC集群,因为数据是同步传输,所以我们在A节点写入数据,提交事务的时候,PXC必须保证所有MySQL节点都成功写入这条数据,才算事务提交成功,所以不会出现A节点写入数据,在B节点上读取不到数据的情况。因此PXC更加适合保存重要的数据,例如交易记录、学籍信息、考试成绩、用户信息等。另外,阿里巴巴在设计OceanBase数据库的时候也充分借鉴了PXC的原理。

再说回到数据导入,Replication只保证本节点写入,而PXC会保证所有节点写入。因此说,向Replication集群写入数据会比PXC快,但都比单节点MySQL速度慢。

SOURCE命令执行的是INSERT语句,所以导入速度与我们执行INSERT语句没什么差别,如果数据量不多,还没什么问题,但是呢,如果从遗留数据库导出的数据特别多,上千万,甚至上亿。那么用SOURCE导入数据就会耗时很长。因此啊,我们要选择LOAD DATA导入。

为什么说LOAD DATA导入速度比SOURCE快很多倍呢,这是因为数据库执行SQL语句的时候会先校验语法,然后优化SQL,最后再执行。但是LOAD DATA导入的纯数据,于是就跳过了SQL的校验和优化,导入的速度也就大大提升了。

二、准备工作

下面我们通过程序来生成一个TXT文档,向文档中写入1千万条数据,再通过LOAD DATA导入数据。

这里我使用IBM的Xtend语言,来生成1千万条数。Xtend语言可以与Java语言完美兼容,除了语法更加简洁优雅之外,Xtend代码会被编译成Java代码。所以我们编写的代码最终会以Java程序来运行。这一点与Kotlin很像,但是Xtend语言的编译速度明显是Kotlin的4-6倍,开发效率真的是非常高。从我个人角度来说,非常推荐使用Xtend来改善Java啰嗦的语法。另外,大家可以在Eclipse的软件商店中找到该插件,安装之后,你就能编写Xtend语言了。

import java.io.FileWriter
import java.io.BufferedWriter

class Test {
	def static void main(String[] args) {
		var writer=new FileWriter("D:/data.txt")
		var buff=new BufferedWriter(writer)
		for(i:1..10000000){
			buff.write(i+",测试数据
")
		}
		buff.close
		writer.close
	}
}

接下来我们把TXT文件上传到Linux系统,利用split把TXT文件切分成多个文件,这样就可以用Java多线程同时把多个TXT文件导入到数据库。

split -l 1000000 -d data.txt

修改MySQL的配置文件

innodb_flush_log_at_trx_commit = 0
innodb_flush_method = O_DIRECT
innodb_buffer_pool_size = 200M

创建要导入数据的表

CREATE TABLE t_test(
    id INT UNSIGNED PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(200) NOT NULL
);

三、编写Java程序,执行多线程导入

因为Java语言自带了线程池,所以我们先定义出来Runnable任务,然后交给多线程去执行导入TXT文档。

import org.eclipse.xtend.lib.annotations.Accessors
import java.io.File
import java.sql.DriverManager

class Task implements Runnable{
	@Accessors
	File file;
	
	override run() {
		var url="jdbc:mysql://192.168.99.131:8066/test"
		var username="admin"
		var password="Abc_123456"
		var con=DriverManager.getConnection(url,username,password)
		var sql='''
			load data local intfile '/home/data/«file.name»' ignore into table t_test 
			character set 'utf8' 
			fields terminated by ',' optionally enclosed by '"' 
			lines terminated by '
' (id,name);
		'''
		var pst=con.prepareStatement(sql);
		pst.execute
		con.close
		LoadData.updateNum();
	}
}
import com.mysql.jdbc.Driver
import java.sql.DriverManager
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor
import java.util.concurrent.TimeUnit
import java.io.File

class LoadData {
	var static int num=0;
	var static int end=0;
	var static pool=new ThreadPoolExecutor(1,5,60,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue(200))
	def static void main(String[] args) {
		DriverManager.registerDriver(new Driver)
		var folder=new File("/home/data")
		var files=folder.listFiles
		end=files.length //线程池结束条件
		files.forEach[one|
			var task=new Task();
			task.file=one;
			pool.execute(task)
		]
	}
	synchronized def static updateNum(){
		num++;
		if(num==end){
			pool.shutdown();
			println("执行结束")
		}
	}
}

在Linux系统上执行Java程序。我本地的主机配置是AMD 锐龙2700X,16GB内存和固态硬盘,1千万数据,只用了1分钟不到的时间就成功导入了。如果用SOURCE语句导入这些数据,需要10个小时以上。换做LOAD DATA指令,仅仅1分钟,速度提升了3万多倍,太让人吃惊了。

这是向单节点导入数据,如果向MySQL集群导入数据,该怎么做呢?首先,如果是Replication集群,因为节点间是异步传输,所以数据的导入速度最接近单节点MySQL,因此不用特别优化。如果是PXC集群,因为节点之间是同步传输,所以写入速度较慢。不妨关闭其他PXC节点,只保留一个MySQL节点,然后向该节点导入数据。这是为了避免向集群导入数据的过程中,同步的速度赶不上写入的速度,导致PXC集群限速,从而影响导入的速度。当我们在一个PXC节点导入成功之后,再陆续开启其他PXC节点,那么就不会产生大规模写入限速的问题了。

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