通过自研数据库画像工具支持“去 O”评估(下)

发布于:2020 年 2 月 9 日 15:11

通过自研数据库画像工具支持“去O”评估(下)

三、画像解读

下面针对报告数据进行解读,并对常见的去 O 选型 -MySQL 进行说明。

3.1 概要信息

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显示收集的目标的概要信息,包括 IP、实例、用户等。需注意分析时间,脚本会提取数据库执行特征(24 小时内),因此建议在业务高峰之后运行。

3.2 空间信息

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空间大小是数据库选型需重点考虑的指标之一,也会影响到后续迁移。如库规模较大,应考虑做分拆处理。拆分的原则就是尽量控制单库规模。一般可遵循如下拆分优先原则:

1)业务层垂直拆分

在应用层面,将数据按照不同的业务条线进行拆分。例如电商平台中按照订单、用户、商品、库存等拆分。各自拆分的部分,业务内聚,无强数据依赖关系。

2)业务层水平拆分

在同一业务内部,对数据建立生命周期管理,进行数据冷热分层。针对不同层的数据访问特点不同,可做进一步拆分。例如电商平台中,针对订单可分为活跃订单 (二周内,可退换货)、非活跃订单 (二周至半年期,客服可受理)、历史订单(半年以上)。

3)应用层分库分表

若经过上述拆分单个库的规模仍然较大,可考虑使用分库分表技术。通常的做法是引入数据库中间层,逻辑上虚拟出一个数据库,但物理上划分为多个数据库。这是一种不太“优雅”的方案,因为很难做到应用透明。也就是说,必须在研发方面有所妥协,牺牲一部分数据库能力。常见技术方案上可分为:Client、Proxy、SideCar 三类,现多推荐使用 Proxy 模式(容器部署可考虑 SideCar 模式)。

4)基础层分布式数据库

较“分库分表”方式更为彻底的是直接使用分布式数据库。它提供了一种可承载更大规模(容量、吞吐量)的解决方案。近些年来,分布式数据库已逐渐成熟,推广落地;并开始在关键场景中尝试使用。

3.3 对象信息

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针对 Oracle 中对象,在改型中各有不同的考虑要点。报告中给出汇总数据,也可给出明细数据方便查询。

1)表

表的数量过多,直接影响数据字典大小,进而影响数据库整体效率。从 MySQL 来看,还需考虑文件句柄等问题。这一指标没有一定之规,需根据情况酌情考虑。这里更多是数据架构层面考虑,避免单库数据表过多。曾经历过单库 10 万张表,性能低下;优化后整合成 2 万张的优化案例。如选择 MySQL,建议单库不超过 5000 张表;库 * 表的总数不超过 20000。

2)表 (大表)

控制单表的规模,是设计的要点之一,直接影响到访问性能。表过大,应考虑采用上面的原则进行拆分。表大小没有通用原则,这里可通过参数进行配置。可按照物理大小或记录数两个维度设置。这里的关键点在于表的访问方式,如均为简单的 kv 型访问,规模大些还好;如访问比较复杂,则建议阈值设置更低些。如选择 MySQL,大表复杂查询或多表关联等均不是其擅长场景,可考虑使用 ES、solr+hbase 等方式异步处理复杂查询。

3)表 (分区表)

从 9i、10g 以来,Oracle 的分区功能日趋完善、功能增强。可以说已成为 Oracle 应对海量数据的利器。但对于 MySQL 来说,仍然不太建议使用分区功能。一方面,随着硬件能力的增强,单表可承载力变大;另一方面,MySQL 使用分区还需面对“DDL 放大”、“锁变化”等问题。如果团队可以很好地驾驭数据库中间层,还是建议使用复杂度更低的分表技术。这也许会稍许增加研发量,但对运维来说,好处多多。

4)字段 (大对象)

在任何数据库中,都不建议使用大对象。如果你用了,趁着改造工作,赶紧去掉吧。大对象功能对数据库来说,就是鸡肋。数据库自身的 ACID 能力,应着力保存更为重要的数据。

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5)索引 (B 树)

索引过多会影响 DML 效率、占用大量空间。可通过“索引 / 表”,大致反应出索引数量的合理程度。这里没有建议的数值,可根据情况酌情考虑。对于任何数据库来说,都有类似的问题,就是如何“构建战略性索引策略”。这里可参考下表(选自李华植 -《海量数据库解决方案》一书),梳理索引需求。科学地创建、维护索引。

6)索引 (其他)

Oracle 除了通常的 B+ 树索引外,还支持其他类型的索引。如选择其他数据库,那么这些索引都需要改造,通过其他方式实现。

7)视图

视图,作为 SQL 语句的逻辑封装,在某些场景下(如安全)很有意义。不过它对于优化器有较高要求,Oracle 在这方面做了很多工作(可参看作者写的《SQL 优化最佳实践》一书)。而对于 MySQL,则不建议使用,考虑改造。

8)触发器 / 存储过程 / 函数

对于数据库来说,承载了计算、存储两类能力。作为整个基础架构部分最难扩展的组件,尽量发挥数据库的核心能力很重要。相较于存储能力而言,计算能力是可通过应用层解决,而应用层又是往往容易扩展的。此外,考虑到未来的可维护性、可迁移性等因素,这部分考虑在应用端解决吧。

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9)序列

Oracle 中的序列,可提供递增的、非连续保障序号服务。在 MySQL 中有类似的实现,是通过自增属性来完成。这部分应该可以做迁移,但如果并发量非常大;亦可考虑使用发号器的解决方案。

10)同义词

同义词是数据耦合的表现,无论在什么数据库,都应该摒弃掉。应考虑在业务端进行拆分,不再依赖于这种特性。

3.4 访问特征

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这里收集了,在过去的 24 小时内数据库中 DML 次数最多的 Top20。这直接地反应出当前系统的操作的“热点”对象。这些对象都需要在选型之后、迁移之前重点评估其性能表现。能考虑分拆、缓存等手段,均可减低这些对象的热点压力。不仅局限于这些对象,更建议的是建立“业务压力模型”。通过对业务充分的了解和评估后,将业务逻辑抽象出来,转化为数据压力模型。此处的难点在于对业务逻辑的抽象能力及对模块业务量的比例评估。

形成类似下面的伪代码:

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可依据上述伪代码,编制压力测试代码。通过一些工具调用测试代码,产生模拟测试的压力。这对于系统改造、升级、扩容评估、新硬件选型等均有意义。在具体去 O 工作中,新技术方案是否满足需要,可通过此方法进行评估验证。更多用业务的语言,来对比去 O 前后的承载力变化。这也是决策技术方案是否可行的考虑因素之一。当然上述信息,只包括了 DML,对查询部分是不包含的,可以从 Oracle AWR 中获得这些数据。更为完整的,可以考虑结合应用做全链路的压测。

3.5 资源消耗

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这里列出了最近 24 小时的资源使用情况。这些数据主要有两个目的:

1)评估整体负载

因为上述指标是 Oracle 的度量显示的,无法直接类比到其他数据库。可以凭借专家经验 + 历史数据,评估负载压力。用于对其他备选技术方案进行评估的依据之一。这其中的有些指标(例如 user calls 等),可以转化为量化指标指导后续测试等工作。

2)评估瓶颈点

对于某项指标非常突出的情况,那说明现有业务也有瓶颈,在迁移至其他方案时尽量在设计阶段就予以考虑,并在测试环节重点关注,减少可能的技术风险。

3.6 SQL 语句

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SQL 语句的改写,是整个迁移工作中最为头疼的部分。除非是完全重构,否则是需要关注 SQL 改写的工作任务。这里面涉及到改写量、复杂度、性能对比等诸多内容,很多还是需要人工甄别完成。

笔者曾经有过这样的经验,项目组花 1 个月的时间就完成某项目的“结构 +SQL”的迁移工作,但是后续又花费了 3 个月的时间完成语句优化、甚至结构调整。其原因是迁移上线后语句无法满足性能需求。而这是在边上线、边调整,过程异常痛苦。因此早期查明现有 SQL 情况,对于评估工作量、改写难度、性能评估,有着重要的意义。而上面这部分就是收集了分析用户在历史的所有 SQL(可以打开明细开关,显示全量 SQL),其包含了以下这些维度。

1)总 SQL 数

该指标可近似反映业务繁忙程度。此外,也可用于后续有问题语句的比例分析基础。

2)超长 SQL

这里列出了超过指定字符数的语句,阀值在可通过参数进行配置。如果是考虑 MySQL,建议使用“短小精悍”的 SQL,面对复杂 SQL 则一般表现不佳。那么对于这些超长的语句,都是值得关注的对象,起码是容易出现问题的语句。

3)ANTI SQL

反向查询,数据库处理上都较为困难,这部分也比较考验优化器。虽然在 MySQL 的较新版本中,对反向查询有了不错的优化,但这部分仍然值得关注。

4)Oracle Syntax SQL

有 Oracle 特征的写法,即 Oracle 的方言(例如特有函数、伪列等),这些都是需要在迁移中进行处理的。当然现在也有的厂商,宣布其产品是兼容 Oracle 语法的,但也建议针对这些做专门测试。

5)Join 3+ Table SQL

多表关联,也是比较考验优化器。特别是 MySQL 表间关联效率偏低,不建议使用超过 2 个以上表的关联。这里列出的是 3 个及以上的关联查询,需要考虑修改。针对特别复杂的查询,可以考虑将其卸载到大数据平台完成。

6)SubQuery SQL

子查询情况类似上面,也是 MySQL 不擅长的。虽然优化器可在一定程度上进行优化,但还是值得关注。

本文转载自宜信技术学院网站。

原文链接: http://college.creditease.cn/detail/277

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