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nginx auto reload config

代码

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:nginx-configs tianjiaguo$ tree
.
├── 01-site-nginx
│   ├── README.MD # 配置文件详情,标示目录下配置文件部署节点及各域名使用场景
│   ├── build_shell.sh
│   ├── conf
│   │   ├── browsers
│   │   ├── fastcgi.conf
│   │   ├── fastcgi_params
│   │   ├── koi-utf
│   │   ├── koi-win
│   │   ├── mime.types
│   │   ├── module_stubs
│   │   ├── nginx.conf
│   │   ├── scgi_params
│   │   ├── uwsgi_params
│   │   ├── vhost
│   │   │   ├── README.MD # 描述文件,内容是警告不要直接修改此文件发布,应该作用发布部署系统发布
│   │   │   ├── www.tianjiaguo.com_server.conf
│   │   │   ├── www.tianjiaguo.com_upstream.conf
│   │   │   ├── image.tianjiaguo.com_server.conf
│   │   │   └── image.tianjiaguo.com_upstream.conf
│   │   └── win-utf
│   └── controller.sh
└── output # build执行后配置文件复制到output目录,部署程序需要把output目录打包并发送到目的机器
    ├── conf
    │   ├── browsers
    │   ├── fastcgi.conf
    │   ├── fastcgi_params
    │   ├── koi-utf
    │   ├── koi-win
    │   ├── mime.types
    │   ├── module_stubs
    │   ├── nginx.conf
    │   ├── scgi_params
    │   ├── uwsgi_params
    │   ├── vhost
    │   │   ├── README.MD
    │   │   ├── www.tianjiaguo.com_server.conf
    │   │   ├── www.tianjiaguo.com_upstream.conf
    │   │   ├── image.tianjiaguo.com_server.conf
    │   │   └── image.tianjiaguo.com_upstream.conf
    │   ├── vhost-3.40.tar.gz
    │   └── win-utf
    └── controller.sh
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# 打包
./01-site-nginx/build_shell.sh
# 部署
./controller.sh

打包脚本

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#!/bin/bash
source /etc/profile
#通过脚本路径计算APP相关变量 11
if readlink -f "$0" > /dev/null 2>&1
then
  SHELL_BIN=$(readlink -f "$0")
else
  SHELL_BIN="$0"
fi
#
BIN_HOME=`cd $(dirname ${SHELL_BIN});pwd`
PRJ_HOME=`cd ${BIN_HOME}/../;pwd`
cd ${PRJ_HOME}
 
rm -rf ./output/*
mkdir ./output
cp -r ${BIN_HOME}/conf ./output/
cp ${BIN_HOME}/controller.sh ./output/
chmod u+x ./output/controller.sh
 
echo 'finish'

部署脚本

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#!/bin/bash
source /etc/profile
#通过脚本路径计算APP相关变量 11
if readlink -f "$0" > /dev/null 2>&1
then
  SHELL_BIN=$(readlink -f "$0")
else
  SHELL_BIN="$0"
fi
#
BIN_HOME=`cd $(dirname ${SHELL_BIN});pwd`
 
TIME_STR=`date '+%Y%m%d%H%M%S'`
 
NGINX_DIR=/usr/local/nginx
LOG_DIR=/data1/logs/nginx/
LOG_FILE=${LOG_DIR}/deploy.log
 
mkdir -p ${LOG_DIR}
 
deploy_config() {
  echo "start deploy nginx" |tee -a ${LOG_FILE}
  echo `ls ${BIN_HOME}` |tee -a ${LOG_FILE}
  # cp
  echo "sudo mv ${NGINX_DIR}/conf ${BIN_HOME}/conf_${TIME_STR}" |tee -a ${LOG_FILE}
  sudo mv ${NGINX_DIR}/conf ${BIN_HOME}/conf_${TIME_STR}
 
  echo "sudo cp -r ${BIN_HOME}/conf ${NGINX_DIR}/conf" |tee -a ${LOG_FILE}
  sudo cp -r ${BIN_HOME}/conf ${NGINX_DIR}/conf
}
 
check_config() {
  # check
  echo "sudo ${NGINX_DIR}/sbin/nginx -t" |tee -a ${LOG_FILE}
  sudo ${NGINX_DIR}/sbin/nginx -t
  ret=$?
  if [ ${ret} -ne 0 ];then
      echo "===== nginx配置文件检查错误,无法部署 =====" |tee -a ${LOG_FILE}
      echo "sudo mv ${BIN_HOME}/conf_${TIME_STR} ${NGINX_DIR}/conf" |tee -a ${LOG_FILE}
      sudo rm -rf ${NGINX_DIR}/conf
      sudo mv ${BIN_HOME}/conf_${TIME_STR} ${NGINX_DIR}/conf
      exit ${ret}
  else
      echo "===== nginx配置文件检查无误 =====" |tee -a ${LOG_FILE}
  fi
}
 
psid=0
checkpid() {
  javaps=$(ps aux |grep "${NGINX_DIR}/sbin/nginx" |grep -v 'grep')
  if [ -n "$javaps" ]; then
    psid=$(echo $javaps | awk '{print $2}')
  else
    psid=0
  fi
}
 
reload_config() {
  # reload
  echo "sudo ${NGINX_DIR}/sbin/nginx -s reload" |tee -a ${LOG_FILE}
  sudo ${NGINX_DIR}/sbin/nginx -s reload
  ret=$?
  if [ ${ret} -ne 0 ];then
      echo "===== nginx重启失败 =====" |tee -a ${LOG_FILE}
      echo "sudo mv ${BIN_HOME}/conf_${TIME_STR} ${NGINX_DIR}/conf" |tee -a ${LOG_FILE}
      sudo rm -rf ${NGINX_DIR}/conf
      sudo mv ${BIN_HOME}/conf_${TIME_STR} ${NGINX_DIR}/conf
      exit ${ret}
  else
      echo "===== nginx重启成功 =====" |tee -a ${LOG_FILE}
  fi
}
 
start_nginx() {
  # reload
  echo "sudo ${NGINX_DIR}/sbin/nginx" |tee -a ${LOG_FILE}
  sudo ${NGINX_DIR}/sbin/nginx
  ret=$?
  if [ ${ret} -ne 0 ];then
      echo "===== nginx启动失败 =====" |tee -a ${LOG_FILE}
      echo "sudo mv ${BIN_HOME}/conf_${TIME_STR} ${NGINX_DIR}/conf" |tee -a ${LOG_FILE}
      sudo rm -rf ${NGINX_DIR}/conf
      sudo mv ${BIN_HOME}/conf_${TIME_STR} ${NGINX_DIR}/conf
      exit ${ret}
  else
      echo "===== nginx启动成功 =====" |tee -a ${LOG_FILE}
  fi
}
 
start() {
  # 部署新配置文件
  deploy_config
  # 检查新配置文件
  check_config
  checkpid
  if [ $psid -ne 0 ]; then
    echo "info: reload nginx config! (pid=$psid)"
    # 重新载入配置文件
    reload_config
  else
    echo "info: start nginx"
    # 重新启动nginx
    start_nginx
  fi
}
 
stop() {
  # nginx重启时不需要关闭旧进程
  echo "do nothing"
}
 
status(){
  checkpid
  if [ $psid -ne 0 ]; then
    echo "nginx start with pid $psid"
  else
    echo "nginx not start"
  fi
}
 
case "$1" in
start)
  start
  ;;
stop)
  stop
  ;;
restart)
  stop
  start
  ;;
 status)
  status
  ;;
*)
  echo "Usage Command: {start|stop|restart|status}"
  exit 1
  ;;
esac
未分类

Sqoop源码分析

Sqoop的Mysql数据导出实现分两种,一种是使用JDBC方式从Mysql中获取数据,一种是使用MysqlDump命令从MySql中获取数据,默认是 JDBC方式获取数据,如果要使用dump方式获取数据,需要添加 -direct 参数。

使用JDBC方式从Mysql中获取数据

配置语句时,需要添加 $CONDITIONS 点位符,比如:SELECT id FROM user WHERE $CONDITIONS,Sqoop在内部实现时会把它替换成需要的查询条件。

Sqoop启动后会先查询元数据,它会把 $CONDITIONS 替换为 (1=0) ,然后用得到的SQL语句查询数据表对应的Meta信息对于导出一个表的情况,Sqoop会使用这个SQL查询三次数据库,分别是: 1、获取 colInfo(最终得到columnTypes信息)2、查询ColumnNames信息3、生成QueryResult类执行 generateFields操作获取columnTypeNames时。

Sqoop会对获取的Fields做校验,列不能重复,它还会处理数据库的字段到Java属性名的转换

QueryResult类是通过构建java类文件,然后获取JavaCompiler,然后编译加载,为了提高处理性能,不是使用反射实现的,这个生成类内部处理mysql到hdfs属性值为空和分隔符的处理。

接着它会进行下面一个Sql查询操作,查询结果集为MIN(split列),MAX(split列),查询条件的处理逻辑为 $CONDITIONS 替换为(1=1),然后再添加外面SELECT查询 (举例:SELECT MIN(id), MAX(id) FROM (SELECT ID,NAME,PASSPORT WHERE (1=1) ) AS t1 ),这样就查询出来此次导出数据最大的split列值和最小的split列值。

对于为整数、布尔值、时间格式、Float等 的分区列,进行split时直接根据对应值的大小进行Split,Text文本的处理方式比较特殊,Sqoop先会对之前获取到的Min和Max的字串寻找它们最大的相同前缀子字串,然后把后面的字段转化为BigDecimal,结合时char占两个字节(65536),算法在 TextSplitter类中,比较简单,本质上就是一个进制转换。拆分好后,需要把Split的值再转换为String,然后加上相同前缀子字段,就构成了查询区间了(注意中文可能会被拆分)。

Sqoop对数据的获取是在DataDrivenDBRecordReader中,在查询时会把 $CONDITIONS 替换成 split 的范围比如 ( id >= 1) && (id<10),使用JDBC获取到结果集游标,然后移动游标处理数据。

使用MysqlDump命令从MySql中获取数据

第二种方法与第一种方式有下面的差别:

初始化元数据,它是在构建的查询语句后面添加 limit 1 ,比如:SELECT t. FROM AS t LIMIT 1,因为dump方式在查询指定获取列时使用的是 t.,当使用limit 0时,数据库不会给它返回必须的元数据信息。

dump方式在map进行数据的获取,其会构建mysqldump命令,然后使用java程序调用,获取输入输出流和错误流,其实现了 org.apache.sqoop.util.AsyncSink 抽象类,用来处理输入输出流和错误流。

优化策略:

Sqoop查询无数据会进行三次相同的Sql查询,可以合并查询,不过由于仅返回Meta信息,查询很快,不需要修改实现。

分区列选择对于查询元数据和导出的查询影响很大,应该对索引做调优,避免对分区列的排序操作,加快元数据查询速度和导出数据的速度,尽量选择自增加的主键ID做Split列,区分度好并且可以顺序读取数据。

导出操作的查询语句中,$CONDITIONS 会被替换为范围区间,创建索引时,要考虑做这个查询的优化。

索引建议,考虑三个规则(使查询数据集较少、减少点的查询、避免排序操作),Sqoop场景下,如果分区列不是主键(自增加)时,把分区列做为联合索引的第一个字段,其它被选择的查询条件做为索引的其它字段。

分区列的选择,要避免Split后数据不均衡。

从实现上来看-m参数是可以增加任务的并行度的,但数据库的读线程是一定的,所以 -m 过大对于数据库会是一个压力,在Sqoop的场景下,数据库是一个影响并发的瓶颈。增加job数意义不大。

下面列出Sqoop目前1.4.6版本存在的两个问题。

查看Sqoop源码,发现其存在两个比较严重的问题。

问题 1、数据分片与Mapper设定不合理

Sqoop在抽取时可以指定 -m 的参数,但这个 -m 的参数是控制mapper的数量的,但它也决定了最后能够生成的文件的数目,调节这个值可以实现对结果文件大小的控制,但问题是,如果产生的文件的格式不能够被分割,那么对这个数据的下游性能有很大影响,同时Sqoop在启动时会启动 -m 个 MapperTask,会对数据库产生m的并发读取。个人认为Sqoop做为一个数据导出框架,对数据的控制应该再细至一些,-m 只是控制MR的并行度,而数据分片数目应该由另外的参数控制。

个人建议可以加个 -split-per-map 参数,比如设置-m=4 -split-per-map=2,则对结果集分 8 片,每个Mapper处理两片数据,最后共产生 8 个文件。

问题 2、分片效率低

Sqoop在做分片处理时有问题,其实现会使用 “Select Max(splitKey),Min(splitKey) From ( –select参数 ) as t1” 的语句来查询分片信息,在Mysql下,这样的查询会产生一个以split-id为主键,包含需要导出的其它所有字段的临时表,如果数据量不大,临时表数据可以在内存中,处理速度还可以保证。但如果数据量很大,内存中已经存放不下时,这些数据会被保存为MyISAM表存放到磁盘文件中,如果数据量再大一些,磁盘文件已经存放不下临时表时,拆分数据会失败。如果数据量很大,这个查询可以占到整个导出时间的45%,优化空间很大,如果不修改实现的话,不适合做大数据量表的全量数据导出操作。

解决方案一:

修改所有导出脚本,分片语句自定义

解决方案二:

修改:org.apache.sqoop.mapreduce.DataDrivenImportJob的

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@Contract(null, _ -&gt; !null)
private String buildBoundaryQuery(String col, String query)

修改代码如下

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org.apache.sqoop.mapreduce.DataDrivenImportJob的
 
@Contract("null, _ -> !null") 
private String buildBoundaryQuery(String col, String query)
 
/**
   * Build the boundary query for the column of the result set created by
   * the given query.
   * @param col column name whose boundaries we're interested in.
   * @param query sub-query used to create the result set.
   * @return input boundary query as a string
   */
  private String buildBoundaryQuery(String col, String query) {
    if (col == null || options.getNumMappers() == 1) {
      return "";
    }
 
    // Replace table name with alias 't1' if column name is a fully
    // qualified name.  This is needed because "tableName"."columnName"
    // in the input boundary query causes a SQL syntax error in most dbs
    // including Oracle and MySQL.
    String alias = "t1";
    int dot = col.lastIndexOf('.');
    String qualifiedName = (dot == -1) ? col : alias + col.substring(dot);
 
    ConnManager mgr = getContext().getConnManager();
    String ret = mgr.getInputBoundsQuery(qualifiedName, query);
    if (ret != null) {
      return ret;
    }
 
//    return "SELECT MIN(" + qualifiedName + "), MAX(" + qualifiedName + ") "
//        + "FROM (" + query + ") AS " + alias;
    return initBoundaryQuery(qualifiedName, query, alias);
  }
 
  private String initBoundaryQuery(String qualifiedName, String query, String alias) {
    StringBuilder regex = new StringBuilder();
    regex.append("(\\s[A|a][S|s][\\s][`]?");
    for (char c : qualifiedName.toCharArray()) {
      regex.append('[').append(c).append(']');
    }
    regex.append("[`|\\s|,])");
    final Matcher matcher1 = Pattern.compile(regex.toString()).matcher(query);
    final boolean asCheckOk = !matcher1.find();
    if(asCheckOk) {
      final Matcher matcher2 = Pattern.compile("(\\s[F|f][R|r][O|o][M|m]\\s)").matcher(query);
      int count = 0;
      while (matcher2.find()) {
        count++;
      }
      boolean fromCheckOk = count == 1;
      if(fromCheckOk) {
        final Matcher matcher = Pattern.compile("(\\s[F|f][R|r][O|o][M|m]\\s[\\s\\S]*)").matcher(query);
        while (matcher.find()) {
          return "SELECT MIN(" + qualifiedName + "), MAX(" + qualifiedName + ") "
                  + matcher.group();
        }
      }
    }
    return "SELECT MIN(" + qualifiedName + "), MAX(" + qualifiedName + ") "
            + "FROM (" + query + ") AS " + alias;
  }

问题三:无法自定义特殊字符替换

解决方案一:

通过SQL的替换功能,修改脚本代价高,并且脚本可读性、可维护性都大大降低

解决文案二:

修改Sqoop实现,增加自定义特殊字符替换功能

未分类

Camus源码分析

协议:

输出文件压缩:Camus默认只支持两种压缩格式(snappy和deflate),默认是defalte,使用 StringRecordWriterProvider写入文本格式文档时,还可以指定gzip的压缩格式,扩展其它压缩格式很容易,只需要添加 两行代码就可以,建议增加lzo和lzop的压缩格式,以和我们Hive保持一致。

输出格文件类型:建议文本格式的文件

文件目录规则:(配置的目录)+ topic名 + daily|hour + (年/月/日)|(年/月/日/小时) + 数据文件,例如:/rocketmq/data/vip_ods_heartbeat/daily/2015/06/10 /vip_ods_heartbeat.broker-a.0.999.48388735.1433865600000.deflate

文件名规则:topic名+ (RocketBrokerId)|(kafka的对应分区的learder的BrokerId)+ (RocketQueueId)|(kafka分区号)+ 写入消息行数 + 最后一条消息的Offset + 编码的分区(时间 + 压缩格式后缀),例如:vip_ods_heartbeat.broker- a.0.999.48388735.1433865600000.deflate

Topic的命名规则:业务标识+数据库名+数据库表名(分表只需要BaseName就可以),例 如:vip_ods_heartbeat

消息格式:操作类型\t表名(分表的话是分表名)\t数据库名\t主键名\t唯一索引\tBinlog日志时间 \tCheckPoint字段\tDataBefore\tDataAfter,库名表名都是RockMQ中的原始数据,在生成列数据时,列中数 据如果有\t等特殊字符需要替换,例如:
insert\theartbeat\tvip_ods\tid\tname,pid\t1232132131\t120@21\t{“字段名”,”字段 值”,…}\t{“字段名”,”字段值”,…}

确定数据导入是否完成:Camus中会在History的目录中存放历次消费的状态,包括开始执行的分区和它们的Offset、 执行结束位置的分区和它们的Offset,这两个文件以SequenceFile的形式存放在HDFS文件中,另外Camus在执行结束后可以把 执行信息汇总发送到Kafka的Topic中,Topic的名字为:TrackingMonitoringEvent,如果监控程序监控这个 Topic,是可以得到当前执行的情况的信息的。请评估一下这两种方式,看是否够用,有没有必要自行实现Checker机制。

数据库

理解索引而不需要理解数据结构

 

Understanding Indexing

Without Needing to Understand Data Structures

MySQL UC 2011 – April 12, 2011

Zardosht Kasheff

什么是表?

(key,value)对集合的词典

  1. 确保你可以 修改 这个词典(插入、删除、修改)和 查询(点查询、范围查询)词典
  2. B-Tree和Fractal Tree是两个词典的例子
  3. 哈希则不是(不支持范围查询)

例子:

CREATE TABLE foo (a INT, b INT, c INT, PRIMARY KEY(a));

然后我们插入一批数据

a b c
100 5 45
101 92 2
156 56 45
165 6 2
198 202 56
206 23 252
256 56 2
412 43 45

一个key定义了词典的排序规则

1、对于数据结构和存储引擎我们会认为,在排序上进行范围查询是 快速 

2、在其它顺序上的范围查询会进行表的扫描,这个操作是 很慢 

3、点查询需要检索一个特定的值也是 慢 

一个点查询是快速的,但是读取一批行用这种方法会比使用按顺序的范围查询慢2个数量级

词典 T 上的索引 I 也是一个词典

1、同样我们需要定义一个(key,value)对

2、索引上的key是主词典上的列的子集

3、索引I的值是T的主KEY

还有其它的方法去定义这个值,但我们还是坚持使用T的主KEY来定义这个值


例子:

ALTER TABLE foo ADD KEY(b);

然后我们得到

Primary

a b c
100 5 45
101 92 2
156 56 45
165 6 2
198 202 56
206 23 252
256 56 2
412 43 45

Key(b)

b a
5 100
6 165
23 206
43 412
56 156
56 256
92 101
202 198

问题:COUNT( * ) WHERE a<120;

100 5
101 92
=> 2

问题:COUNT( * ) WHERE b>50;

56 156
56 256
92 101
202 198
=> 4

问题:SUM( c ) WHERE b >50;

56 156
56 256
92 101
202 198
=>

156 56 45
256 56 2
101 92 2
198 202 56
=> 105

索引的好处?

1、索引使得查询变得快速

索引会提升部分查询请求的速度

2、需要在心里根据查询设计索引

选出最重要的查询给它们设计索引

考虑索引本身的代价

设计一个好的索引有3个规则可以参考

1、避免任何数据结构的细节

B树和分形树对于计算机科学家来说是有趣和好玩的,但这三个规则同样适用于其它数据结构

所有我们需要考虑的是范围查询是快速的(对每行)而点查询则慢的多(对行)

2、世界上没有绝对的规则

索引像是一个数据问题

规则有帮助,但每个方案都有自己的问题,需要分析解决问题的方法

3、也就是说规则有很大的帮助

三个规则

1、查询较少的数据

少的带宽,少的处理…

2、减少点查询

数据访问成本是不一样的

顺序访问数据比无序访问  **快的多**

3、避免排序

GROUP BYORDER BY查询需要后期的检索工作

索引在这种查询中可以帮助获得RowID

我们来分别看下这三种规则

规则1:查询较少的数据

Rule1:慢查询的例子

表:(100万行数据,没有索引)

CREATE TABLE foo (a INT, b INT, c INT);

查询(匹配1000行数据)

SELECT SUM(c) FROM foo WHERE b=10 and a<150;

查询计划:

b=10 AND a<150可以在表的任何地方

没有索引的帮助,整个表都会被扫描

执行速度慢:

检索100万行数据仅仅查询1000行数据


Rule1:如何去添加一个索引

1、我们应该怎么去做?

减少检索到的数据
分析远少于100万的数据行

2、怎样做(对于一个简单的查询)?

设计索引时着眼于WHERE子句
    由查询关注那些行来决定
    其它行的数据对于这个查询来说并不重要

对于查询 SELECT SUM( c ) FROM foo WHERE b=10 and a<150;


Rule1:那个索引?

选择1:Key(a)

选择2:Key(b)

那个更好?由select来决定:

如果WHERE a<150的数据行更少,key(a)更好

如果WHERE b=10的数据更少,key(b)更好

选择3:key(a) AND key(b),然后MERGE我们稍后会进行讨论


Rule1:选择最好的索引

key(a)与key(b)都不是最佳的

考虑:

WHERE a<15020万行数据

WHERE b=1010万行数据

WHERE b=10 AND a<1501000行数据

然后key(a)和key(b)都会检查很多的数据

为了获得更好的性能,索引必须尝试尽量优化WHERE条件

我们需要复合索引

复合索引可以减少数据检索

WHERE条件:b=5 AND a<150

选择1:key(a, b)

选择2:key(b, a)

问题又来了那种选择更好?

Key(b, a)!

索引规则:

当创建一个复合索引,需要对每个列进行检查,条件b是相等判断,但在a上不是。


问题:WHERE b=5 and a>150;

a b c
100 5 45
101 6 2
156 5 45
165 6 2
198 6 56
206 5 252
256 5 2
412 6 45
b,a a
5,100 100
5,156 156
5,206 206
5,256 256
6,101 101
6,165 165
6,198 198
6,412 412

复合索引:没有平等的条件

如果WHERE条件是这样的:

WHERE a>100 AND a<200 AND b>100;

那个更好?

key(a),key(b),key(a,b),key(b,a)?


索引规则:

只要复合索引不被用于相等查询,复合索引的其它部分不会减少数据检索量

key(a,b)不再比key(a)好

key(b,a)不再比key(b)好


问题:WHERE b>=5 AND a>150;

a b c
100 5 45
101 6 2
156 5 45
165 6 2
198 6 56
206 5 252
256 5 2
412 6 45
b,a a
5,100 100
5,156 156
5,206 206
5,256 256
6,101 101
6,165 165
6,198 198
6,412 412
=>
5,156 156
5,206 206
5,256 256
6,101 101
6,165 165
6,198 198
6,412 412

复合索引:另一个例子

WHERE条件:b=5 AND c=100

key(b,a,c)和key(b)一样好
因为a没有在条件中使用,所以在索引中包含c并不会有帮助,key(b,c,a)会更好
a b c
100 5 100
101 6 200
156 5 200
165 6 100
198 6 100
206 5 200
256 5 100
412 6 100
b,a,c a
5,100,100 100
5,156,200 156
5,206,200 206
5,256,100 256
6,101,200 101
6,165,100 165
6,198,100 198
6,412,100 412
=>
5,100,100 100
5,156,200 156
5,206,200 206
5,256,100 256

规则1:总结

根据查询条件设计复合索引

把相等条件的查询列放在复合索引的开始位置

保证第一个非相等条件的列在索引中越有选择性越好

如果复合索引的第一个列没有被相等条件来使用,或者没有在条件中使用,复合索引的其它列对于减少数据的检索没有帮助

    是否就表明它们是无用的呢?

    它们在规则2中可能有用

规则2:避免点查询

表:

CREATE TABLE foo (a INT,b INT,c INT,PRIMARY KEY(a), KEY(b);

查询:

SELECT SUM( c ) FROM foo WHERE b>50;

查询计划:使用key(b)

因为随机的点查询的原因,对每个行都进行检索的代价很大

问题:SUM( c ) WHERE b>50;

a b c
100 5 45
101 92 2
156 56 45
165 6 2
198 202 56
206 23 252
256 56 2
412 43 45
b a
5 100
6 165
23 206
43 412
56 156
56 256
92 101
202 198
56 156
56 256
92 101
202 198
=>
156 56 45
256 56 2
101 92 2
198 202 56
=> 105

还是这张表,但查询计划不同了

SUM(c) WEHRE b>50;

查询计划:扫描主表

每行的检索成本低

但是需要检索很多行

问题:SUM( c ) WEHRE b>50;

a b c
100 5 45
101 92 2
156 56 45
165 6 2
198 202 56
206 23 252
256 56 2
412 43 45
=> 105


如果我们添加了另一个索引会怎么样?

如果添加key(b, c)呢?

由于我们在b上有索引,我们只检索我们需要的行

由于索引包含C的信息,我们不再需要再去检索主表了。  **没有点查询了**

覆盖索引:索引覆盖一个查询,如果这个索引包含足够的信息来回答这个查询。

例子:

问:SELECT SUM( c ) FROM foo WHERE b<100;

问:SELECT SUM( b ) FROM foo WHERE b<100;

索引:

key(b, c): 对第一个查询是覆盖索引

key(b, d):对第二个查询是覆盖索引

key(b, c, d):对每个索引都是覆盖索引


如何去构建一个覆盖索引

把检索的每个列都包含进去,并不仅仅是查询条件


问:SELECT c,d FROM foo WHERE a=10 AND b=100;

错误:ADD INDEX(a, b)

并不是覆盖索引。仍然需要点查询去检索cd的值

正确:ADD INDEX(a, b, c, d)

包含所有相关的列

按照规则1规定把 a  b 放在索引开始位置

如果主键匹配WHERE条件呢?


问题:SELECT sum(c) FROM foo WHERE b>100 AND b<200;

SCHEMA:CREATE table foo (a INT, b INT, c INT, ai INT AUTO_INCREMENT, PRIMARY key(b, ai));

查询在主词典上做了范围查询

只有一个词典会按顺序访问到

这个查询很快


主键覆盖所有查询

如果排序规则匹配查询条件,问题得到解决

什么是聚簇索引


如果主键不匹配查询条件呢?

理想的情况下,必须确保辅助索引包含所有列

存储引擎不会让你去这样做

有一个例外。。。。TokuDB可以

TokuDB允许你定义任何聚簇索引

一个聚簇索引包含所有的查询,就像主键做的一样

聚簇索引的实践


问:SELECT SUM(c) FROM foo WHERE b<100;


问:SELECT SUM(b) FROM foo WEHRE b>200;


问:SELECT c,e FROM foo WEHRE b=1000;


索引:

key(b, c):第一个查询

key(b, d):第二个查询

key(b, c, e):第一个和第三个查询

key(b, c, d, e):所有的三个查询


索引需要大量的查询分析


考虑那个会涵盖所有的查询:

聚簇索引 b


聚簇索引可以让你更加关注于查询条件

它们减少了点查询并且使查询更加快

聚簇索引更多的信息:索引合并


例子:

CREATE TABLE foo (a INT, b INT, c INT);

SELECT SUM(c) FROM foo WHERE b=10 AND a<150;


假设:

a<150有20万行数据

b=1010万行数据

b=10 AND a<150有1000行数据


如果我们使用key(a)和key(b)然后把结果集合合并会怎样?


合并计划:

查询20万行数据从key(a)中,where a<150

查询10万行数据从key(b)中,where b=10

合并结果集合,然后找到查询标识的1000行数据

执行1000行数据的点查询去得到c


这比没有索引好一点

和没有索引相比,减少了扫描行的数量

和没有合并相比,减少了点查询的数量

那么聚簇索引会对合并有帮助么?


考虑key(a)是个聚簇索引


查询计划:

扫描key(a)20万行数据,where a<150

扫描结果集合得到b=10的结果

使用得到的1000行的数据去检索C的值


一次得到,没有点查询


更好的选择还有没有?

聚簇索引(b, a)!

规则2总结:

避免点查询

确保索引覆盖查询

包含查询涉及到的所有列,并不仅仅是查询条件中的

使用聚簇索引

使用聚簇索引包含所有查询
允许用户把关注点集中在查询条件上
给多个查询提速,包括还没有预见到的查询--简化数据库设计

规则3:避免排序


简单的查询不需要后续的处理

select * from foo where b=100;


仅仅取得数据然后返回给用户


复杂的查询需要对数据进行后续的处理

GROUP BY  ORDER BY 会排序数据


选择正确的索引可以避免这些排序的步骤

考虑:


问:SELECT COUNT(c) FROM foo;


问:SELECT COUNT(c) FROM foo GROUP BY b, ORDER BY b;


查询计划1:

当进行表扫描时,给C计数


查询计划2:

扫描表把数据写到临时表中

对临时表按B进行排序

重新扫描排序后的数据,对每个b,使用c进行计数


如果我们使用key(b, c)会怎么样呢?

通过添加国所有需要的字段,我们覆盖了查询。 快速

通过提前对B进行排序,我们避免了排序 快速


总结:

通过给GROUP BY或者ORDER BY使用预先排序了的索引

把它们都放到一起:

简单查询

*

SELECT COUNT(

) FROM foo WHERE c=5, ORDER BY b;**


key(c, b):

c放在索引第一个位置去减少行检索 R1

然后通过剩余的行排序去避免排序 R3

因为相等的检查在c上,所以剩余的行数据会被按b排好序


SELECT SUM(d) FROM foo WHERE c=100, GROUP BY b;


key(c, b, d):

c在索引的第一个位置可以减少行数据的检索 R1

然后其它的数据在b上排好序去避免查询 R3

确保了查询覆盖所有的查询,避免了点查询 R2

在一些情况下,并没有明确的答案

最优的索引是和数据相关的

*

问:SELECT COUNT(

) FROM foo WHERE c<100, GROUP BY b;**


索引:

key(c, b)

key(b, c)


key(c, b)的查询计划:

使用c<100对数据进行过滤

仍然需要对数据进行排序

    *检索的行不会被b进行排序

    *查询条件不需要对c进行相等的检查,因此b的值分布在不同的c值块中


key(b, c)的查询计划

b进行排序,R3

WHERE c>=100同样需要处理,因此没有R1的优势

那个更好一些呢?

答案依赖于数据是什么样的

如果c>=100有更多的数据,节省时间不去检索无用的行。使用key(c, b)

如果c>=100没有多少行,执行查询的时间是以排序为主,那么使用key(b, c)


问题的关键是,通常情况下,规则会有帮助,但它通常只是帮助我们去思考查询和索引,而不是给我们一个配方。

另一个重要的问题:为什么不把所有的加载都添加上索引呢?

需要跟上插入的负荷更多的索引 = 更小的系统负荷


索引的代价:

空间:

问题
    每个索引都会增加存储的需求

选项
    使用压缩

性能:

问题
    B-trees在某些索引任务中执行的很快(内存中,顺序的key),但是在其它类型的索引(辅助索引)会慢20倍

选项
    分形树索引对于所有的索引类型都很快速
        很容易索引
        可经常索引

范围查询性能:

问题
    规则2依赖于范围查询足够快
    B-tree会比较容易碎片化(删除、随机插入…),碎片化的B-tee在范围查询上会变慢

选项
    对于B-tee可以优化表,导出然后导入(时间和离线)
    对于Fractal Tree索引,不是问题,它不会碎片化


PS. 文档翻译自:

Understanding Indexing

Without Needing to Understand Data Structures

MySQL UC 2011 – April 12, 2011

Zardosht Kasheff

For more information…

• Please contact me at zardosht@tokutek.com for any

thoughts or feedback

• Please visit

Tokutek.com

for a copy of this presentation

to learn more about the power of indexing, read about

Fractal Tree indexes, or to download a free eval copy of

TokuDB

PS. 正确设计数据库索引并不只是DBA的事情,每个合格开发者都必须具备这样的能力,但最近老是发现乱使用索引和不使用索引的情况,很明显是不理解索引,希望这篇译文能够帮助到这部分开发者吧。另外还有一篇不错的文章,有时间也会翻译出来,敬请期待。

数据库

Vertical简要

数据分析工作负载VS事务性工作负载证明商业和技术可靠的大规模分布式数据库,支持ACID、有效存储PB级别数据的系统

分析数据库的架构,关注与C-Store不同的点 实施和部署的经验,为什么引入那些不同 现实世界的经验可以引导未来大规模数据分析系统研究的方向
2.背景 2.1.1设计目标:分析工作负载不是事务工作负载 事务工作负载:每秒事务数多,每个事务会影响少数几个元组,大部分的事务是增加一个新行或者修改部分已存在的列 分析工作负载:每秒事务数少,每个事务检查很多表中的元组,比如分析用户的行为,行处理每秒很多
数据量级的增加,即使是小公司

最初就是设计一个分布式数据库 1、新节点加入系统性能有线性的扩展。使用共享磁盘的架构也能获得这样的扩展,但这很快会成为系统的瓶颈 2、优化和执行的引擎避免大量的网络数据传输,以避免内部互联成为系统瓶颈 3、查询和加载数据每秒都会有很多,必须关注支持高插入,否则只能有限的应用,批量的加载应该很快而又不能影响并行的查询 4、操作可在线,管理和维护任务不应该停止或暂停查询 5、易于使用是一个明确的目标。用CPU换时间,形式上减少复杂的网络和磁盘设置,减少性能的调优,自动化的物理设计和管理
3数据模型 3.1 (列)计划 属性排序子集(经过编码和压缩并按某种次序排序和分割的纵列集合) 加载过程中自动维护 每个Projection都有自己的排序,数据是完全排序的 任意数量、带有不同排序的推算或表列的子集是被允许的,可针对不同的查询进行优化。
不同排序规则,可被看成物化视图,但它们是物理数据结构,不是辅助索引。它不包含聚集、连接、额外的查询,认为它们在现实的分布式数据库中是不切实际的。

2.2连接索引,没有被实现,代价比带来的优势要少,实现复杂,执行代价在重现全元组在分布式查询时很高。 明确存储行ID,会点用很多空间,我们高效的压缩实现有助于减少这种开销,但没有计划实现它 3.3预连接推算 没有预期使用的多和重要:在小表连接操作上已经够好(高度优化的hash和合并算法),用户一般不愿意减慢 批量数据加载数据去优化查询速度。在加载数据时比连接查询时能够进行的优化机会要少,因为数据库在加载流中没有什么先验。
3.4 编码和压缩 不同列有不同的编码,同样的列在他们的每个推测中也可有不同的编码 自动:根据类型和配置,当使用场景不同确时 替换:低基数列
3.5 分区 c-store节点内水平分区,在单个节点使用并行提升性能 获得节点性并行并不需要硬盘物理分隔,在运行时逻辑分区,然后并行处理。尽管能够自动并行化,也提供根据value保持在物理上隔离 分区原因:快速批量删除(其它系统分区也是如此),否则需要查询所有物理文件要删除的行,添加删除标记,比起直接删文件慢的多 增加了存储的需求,在元组没有执行合并操作前影响查询性能。如果分区在所有推算上都一致,批量删除才是快速的,所以它是表层次的,而不是推算层次的
分区原因:增加查询性能,它保存最小值和最大值在每个ROS中,在做计划时就能够修剪容器。分区使这种技术更高效,分区使列数据不混合

3.6 分割:集群分布 可以指定列做hash到段 c-store根据projection的排序字段的第一个列分割物理存储到段 完全的分布式存储系统,分配存储元组到不同计算结点 节点内水平分区和节点外水平分区(分割) 分割对每个推算在排序方式上可能不同,推算分割提供决定把元组映射到节点,可以做许多重要的优化。( 完全本地分式连接,高效的分布式聚合,计算高基数不同的集合特别高效 复制推算在每个node上分布,分割推算一个元组在单个推算节点上存储 保持元组物理隔离为本地段,以方便集群的在线扩展与收缩
3.7读写优化存储 写在内存中,读在磁盘中 读:完整的依据推算排序排序的元组,列存储为一系列文件,两个文件1真实列数据2列数据索引 (大约1/1000,包含MetaData,如,开始位置,最大,最小值,固定不变故没有采用B-Tree) 写:内存,行列格式无关紧要,无编码和压缩,为缓冲数据操作(增、删、改)保证操作有足够多的行数以减少写的代价, 会随时间在行列模式下切换(和性能无关,只是软件工程考虑) 但它会以推算的分段表达式进行分段 3.7.1数据修改删除象量 不直接修改,当U和D操作时,创建D象量,它是要删除行的位置的列表,可能会有多个 DVWOS-》DVROS 高效的压缩 修改=删除+插入
4、无组移动:提高数据存储和查询效率 异步把数据从写优化到读优化,当WOS饱和mover操作没有完成之前,加载的数据直接入ROS,直到WOS重新获得足够的能力。mover平衡工作,避免产生小的ROS 读优化文件合并,减少ROS文件数量 写填满-》自动开始移动操作(随后的数据直接写到读优化,直到写有足够的空间)-》移动操作不能过多也不能过少 小文件影响压缩、减慢查询,需要更多文件句柄、seek和更多的全并排序文件的操作。 合并操作:回收已标记为删除的元组 没有限制ROS Containers大小,但它不会创建超过一定大小的(当前2T),足够大(每文件开销分摊,管理不笨重) ROS层在Node间是私有的,不会在集群内协调
5、修改和事务 每个元组都和提交时间关联(纪元)(隐式64bit的列或删除象量) 所有节点在事务提交都同意其包含的纪元,就相当于有了全局的一致性快照,读无需要加锁 有一个分析工作量的表锁定模式 不使用传统的两阶段提交 共享锁:限制并发修改表,用来实现序列化隔离 插入锁:插入数据时到表使用,和自己兼容,支持匹量插入和加载同时发生,以保持高插入加载速度。但仍然提供事务语义 共享插入锁:读写 独占锁:删改 元组移动锁:和所有锁兼容除了X锁,在元组移动同时操作删除象量时 使用锁: 拥有锁:
分布式和组成员协议来协调集群内结点之间操作,使用广播和点对点来保证所有控制消息成功送达所有node提交在集群中成功如果它在选定数据的结点上成功,ROS与WOS创建的事务完成后其它事务才能看到

5.1纪元管理 纪元模型:纪元包含给定时间窗口所有提交了的事务 Last Good Epoch:所有数据都成功从WOS移动到ROS Ancient History Mark:
5.2宽容失败 Vertica的数据复制通过使用Projection分段机制,以提供容错 每个Projection,必须至少有一个伙伴projection含有相同的列和分割以确保任何行被存储在同一样节点的Projection,当节点故障,伙伴projection会做为故障节点的源。 不需要传统的事务日志,数据+纪元自己就做为过去系统活动日志。vertica使用这些历史数据,去重放节点丢失的DML。节点会从正常的伙伴projection数据段恢复数据,
恢复,更新,重新平衡和备份都是在线操作;在执行这些操作同时可进行数据的加载和查询。影响的只是计算和带宽资源。

5.3 以元数据目录在节点间管理状态,它记录着表、用户、节点、纪元等的信息。 没有保存在数据库表中,因为它的表设计无法恰当的通过catalog访问和修改。它采用自定义的内存结构中,然后通过它自己的事务机制保存到磁盘中。 k-safety:当有小于或等于K个节点故障,集群仍然可用。 数据库projection必须确保有K+1个每个段的拷贝在不同的节点上。当有一半节点故障,集群会保护性关闭。集群必须保证有n/2+1个节点确保脑裂后的两个集群继续提供服务。
6 查询的执行 私有扩展标准的SQL声明的查询语言。 Vertica的公司扩展设计使可轻松地查询在SQL时过于繁琐或不可能的时间序列和日志型数据。
6.1查询操作符和计划格式 执行引擎为完全天量化,并且在同时查询一块行数据而不是同时查询单一行 标准操作树,每个操作执行一个特定的算法。一个操作者的输出做为下面操作者的输入。 执行引擎是多线程和流水线的 在一个时间请求一块行数据而不是请求一条数据。 使用上拉处理模型,直到一个操作从磁盘或网络读到数据。 扫描、分组(有多个算法依据性能最大化、内存需求、操作是否必须产生单独的组决定使用那个,并且实现了管道聚合方式可选择是否保持数据编码)、连接(实现了hash join和merge join算法,能够在必要时外部化)、表达式执行、排序、分析、发送/接收
特别处理和复杂的实现,确保可直接操作未解码的数据,这对于扫描、joins、低级聚集操作很重要。

SIP:Sideways Infomation Passing,侧面消息传递,采用在查询计划中尽可能早的过滤数据来优化join性能。(可在优化查询计算时就构建SIP filter,然后在执行时使用。在执行时,扫描操作会扫描join的hash table,SIP会用来判断outer key值在hash 表中是否存在。)

运行期间分析数据调整算法(内存不够hashtable->sort-merge join;生成预处理操作,并发执行,最后根据它们的结果生成最终数据)

晚物化、压缩的成本和估算、流聚合、消除排序、合并连接、不可见索引(每列按选择性排序,不需要索引来减少IO和更快查找值),数据die dai(L2缓存,更好的利用二级缓存和多核并发的特性)

使用pipeline执行引擎带来挑战是共享公共资源,可能造成不必要的yi chu到磁盘。vartica会把计划分成多个不会在同一时间执行的区,下游操作会回收上游操作的资源。

不同表的projection的数据被复制到所有节点上或者在join key上分割相同的范围,使得计划可以在每个节点的内部执行,然后结果发送到客户端连接的结点。

6.2 优化

选择和连接projections,保证scan和join更快(保证之后join的数据被减少)

收集性能数据(压缩I/O,CPU,网络使用)