1. LOAD DATA INFILE 为什么比 INSERT 快？ 2. sysbench 压测 Mysql 的四个标准步骤。 3. 怎么让 sysbench 支持 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令，让导数速度提升 30%？

最近给 sysbench 提了一个 feature（https://GitHub.com/akopytov/sysbench/pull/450），支持通过 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令导入压测数据。

下面我们来具体看看这个 feature 的使用方法和实现细节。

 

下载安装

下载支持 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令的 sysbench 分支。

# yum -y install make automake libtool pkGConfig libaio-devel openssl-devel mysql-devel 
# cd /usr/src/
# git clone Https://github.com/slowtech/sysbench.git --branch feature-load-data
# cd sysbench/
# ./autogen.sh
# ./configure
# make -j
# make install

安装完成后，压测脚本默认会安装在 /usr/local/share/sysbench 目录下。

 

我们看看该目录的内容。

# ls /usr/local/share/sysbench/
bulk_insert.lua  oltp_delete.lua  oltp_point_select.lua  oltp_read_write.lua    oltp_update_non_index.lua  select_random_points.lua  tests
oltp_common.lua  oltp_insert.lua  oltp_read_only.lua     oltp_update_index.lua  oltp_write_only.lua        select_random_ranges.lua

除了oltp_common.lua是个公共模块，其它每个lua脚本都对应一个测试场景。

 

使用方法

使用方法和 master 分支基本一致，主要是在 prepare 阶段新增了两个参数。

下面，我们看看 sysbench 压测 Mysql 的四个标准步骤：

1. prepare

生成压测数据。

sysbench oltp_read_write --mysql-host=10.0.20.4 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-passWord=123456 --mysql-db=sbtest --tables=10 --table-size=1000000 --threads=10 --fast --csv-dir=/data/sysbench prepare

其中，

• --tables ：表的数量，默认是1。

• --table-size ：单表的大小，默认是10000。

• --threads ：并发线程数，默认是1。注意，导入时，单表只能使用一个线程。

• oltp_read_write：脚本名。对应的是/usr/local/share/sysbench/oltp_read_write.lua。

  这里也可指定脚本的绝对路径。

 

除此之外，这里还指定了新增的两个参数：

• --fast：通过 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令导入数据。不指定，则默认是使用 INSERT 命令导入数据。

• --csv-dir：CSV 文件的存储路径。不指定，则默认是 /tmp。

 

如果使用的是 MySQL 8.0，在操作之前，需将 local_infile 设置为 ON，

否则，客户端在执行 LOAD DATA LOCAL INFILE 时会提示以下错误：

ERROR 3948 (42000): Loading local data is disabled; this must be enabled on both the client and server sides

在 MySQL 5.6，5.7 中无需修改，该参数默认为 OFF。

 

最后，再来说说测试场景。

oltp_read_write 用来压测 OLTP 场景。

在 sysbench 1.0 之前， 该场景是通过 oltp.lua 这个脚本来测试的。

不过该脚本在 sysbench 1.0 之后被废弃了，为了跟之前的版本兼容，该脚本放到了 /usr/local/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/ 目录下。

鉴于 oltp_read_write.lua 和 oltp.lua 两者的压测内容完全一致。

从 sysbench 1.0 开始，压测 OLTP 建议直接使用 oltp_read_write。

 

2. prewarm

预热。

主要是将磁盘中的数据加载到内存中。

sysbench oltp_read_write --mysql-host=10.0.20.4 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sbtest --tables=10 --table-size=1000000 --threads=10 prewarm

 

3. run

压测。

sysbench oltp_read_write --mysql-host=10.0.20.4 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sbtest --tables=10 --table-size=1000000 --threads=10 --time=600 --report-interval=10 run

其中，

• --time ：压测时间，不指定，则默认是10s。
• --report-interval=10 ：每10s输出一次压测结果，默认为0，不输出。

 

4. cleanup

清理数据。

sysbench oltp_read_write --mysql-host=10.0.20.4 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sbtest --tables=10 cleanup

这里只需指定 --tables ，sysbench 会串行执行 DROP TABLE IF EXISTS sbtest 操作。

 

导入速度对比

下面对比了不同 tables（表的数量），table_size（表的大小），threads （并发线程数）下，LOAD 和 INSERT 操作所需的时间。

每个配置都会测试三次，LOAD 和 INSERT 操作交叉执行。

测试过程中，设置了 --create_secondary=false，不会创建二级索引，所以这里衡量的只是导入时间。

测试实例是甲骨文云上的 MDS （MySQL Database Service）。

配置相当强悍：16 OCPU（OCPU 是物理 CPU 核数，对应的逻辑 CPU 是 32 核），512G 内存，高性能块存储。

在测试的过程中，为了减轻磁盘 IO 的影响，将 sync_binlog 调整为了0。

下面我们看看测试结果。

+--------+------------+---------+---------------+-----------------+-------------------------------+
| tables | table_size | threads | load_avg_time | insert_avg_time | load_avg_time/insert_avg_time |
+--------+------------+---------+---------------+-----------------+-------------------------------+
|      1 |   10000000 |       1 |         58.03 |           82.95 |                          0.70 |
|      2 |   10000000 |       1 |        117.52 |          169.00 |                          0.70 |
|      2 |   10000000 |       2 |         68.85 |          100.60 |                          0.68 |
|      5 |   10000000 |       1 |        299.60 |          438.74 |                          0.68 |
|      5 |   10000000 |       2 |        197.91 |          286.54 |                          0.69 |
|      5 |   10000000 |       5 |         86.36 |          119.60 |                          0.72 |
|     10 |   10000000 |       1 |        605.15 |          881.70 |                          0.69 |
|     10 |   10000000 |       2 |        364.71 |          521.02 |                          0.70 |
|     10 |   10000000 |       5 |        175.49 |          247.98 |                          0.71 |
|     10 |   10000000 |      10 |        111.43 |          162.84 |                          0.68 |
|     20 |   10000000 |       1 |       1242.61 |         1775.17 |                          0.70 |
|     20 |   10000000 |       2 |        755.31 |         1034.03 |                          0.73 |
|     20 |   10000000 |       5 |        357.45 |          520.80 |                          0.69 |
|     20 |   10000000 |      10 |        228.05 |          333.27 |                          0.68 |
|     20 |   10000000 |      20 |        194.97 |          299.55 |                          0.65 |
|     30 |   10000000 |       1 |       1901.68 |         2826.83 |                          0.67 |
|     30 |   10000000 |       2 |       1134.81 |         1574.98 |                          0.72 |
|     30 |   10000000 |       5 |        542.96 |          771.31 |                          0.70 |
|     30 |   10000000 |      10 |        347.53 |          515.04 |                          0.67 |
|     30 |   10000000 |      20 |        302.60 |          475.71 |                          0.64 |
|     30 |   10000000 |      30 |        320.94 |          453.42 |                          0.71 |
+--------+------------+---------+---------------+-----------------+-------------------------------+

结果中，

load_avg_time 是 LOAD 命令的平均执行时间。

insert_avg_time 是 INSERT 命令的平均执行时间。

最后一列是两者的比值。

可以看到，相同配置下，LOAD 命令的平均执行时间只有 INSERT 的 70% 。

 

下面，我们看看 tables = 30， table_size = 10000000 时，命令的执行时间与并发线程数之间的关系。

 

可以看到，

并发数小于等于 5 时，随着并发线程数的增加，导入时间基本上是同比例下降。

当并发数超过 10 时，增加并发数带来的收益并不明显，甚至，LOAD 命令在 30 线程下的导入时间比 20 线程还高。

 

实现细节

主要修改了两个文件：

oltp_common.lua

lua 脚本的公共模块文件，位于源码包的 src/lua 目录下。

prepare的处理逻辑就是在这个文件中定义的。

我们直接看看新增代码的逻辑。

local f
-- 如果命令行中指定了 --fast，则打开一个文件。
if (sysbench.opt.fast) then
    f = assert(io.open(string.fORMat("/%s/sbtest%d",sysbench.opt.csv_dir,table_num),"w"))
end

for i = 1, sysbench.opt.table_size do

   c_val = get_c_value()
   pad_val = get_pad_value()

   if (sysbench.opt.auto_inc) then
      if (sysbench.opt.fast) then
         -- 构造字符串，字段与字段之间用逗号隔开，
是换行符。
         query = string.format("%d,%s,%s
",
                            sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),
                            c_val, pad_val)
      else
         query = string.format("(%d, "%s", "%s")",
                            sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),
                            c_val, pad_val)

      end
   else
      if (sysbench.opt.fast) then
         query = string.format("%d,%d,%s,%s
",
                            i,
                            sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),
                            c_val, pad_val)
      else
         query = string.format("(%d, %d, "%s", "%s")",
                            i,
                            sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),
                            c_val, pad_val)
      end
   end
   -- 将构造的字符串写入到文件中
   if (sysbench.opt.fast) then
       f:write(query)
   else
      con:bulk_insert_next(query)
   end

end

if (sysbench.opt.fast) then

    f:close()
    local column_name
    if (sysbench.opt.auto_inc) then
        column_name="k, c, pad"
    else
        column_name="id, k, c, pad"
    end
    -- 通过 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令导入数据
    query = string.format("LOAD DATA LOCAL INFILE "/%s/sbtest%d" " ..
                             "INTO TABLE sbtest%d FIELDS TERMINATED BY "," LINES TERMINATED BY "\n" " ..
                              "(%s)", sysbench.opt.csv_dir,table_num,table_num,column_name)
    -- 为了提升导入速度，这里在会话级别禁用了 unique_checks 和 foreign_key_checks
    con:query("SET unique_checks = 0")
    con:query("SET foreign_key_checks = 0")
    con:query(query)
else
    con:bulk_insert_done()
end

 

drv_mysql.c

MySQL 驱动文件，位于源码包的 src/drivers/mysql 目录下。

 

在 MySQL 8.0 中，即使将服务端的 local_infile 设置为 ON，通过 mysql 客户端执行 LOAD DATA LOCAL INFILE 时，还是会报错。

mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE "/data/sysbench/sbtest1" INTO TABLE sbtest1 FIELDS TERMINATED BY "," LINES TERMINATED BY "
" (k, c, pad);
ERROR 2068 (HY000): LOAD DATA LOCAL INFILE file request rejected due to restrictions on access.

解决方法：

将 mysql 客户端的 local-infile 设置为 ON。

# mysql --local-infile=on

但在 sysbench 的 MySQL 驱动文件中，却没有这个选项。

好在 sysbench 使用的也是 C api，我们可以直接通过 mysql_options() 函数开启MYSQL_OPT_LOCAL_INFILE。

if (args.use_local_infile)
{
  DEBUG("mysql_options(%p, %s, %d)",con, "MYSQL_OPT_LOCAL_INFILE", args.use_local_infile);
  mysql_options(con, MYSQL_OPT_LOCAL_INFILE, &args.use_local_infile);
}

 

为什么 LOAD DATA INFILE 快？

LOAD DATA INFILE 之所以比 INSERT 快，主要原因有以下几点：

1. 无需解析 SQL 语句。

2. 一次会读取多个数据块。

3. 对于空表，操作期间会禁用所有非唯一索引。

4. 存储引擎会先缓存一些数据，达到一定数量后才批量插入（ MyISAM 和 Aria 存储引擎支持该行为）。

5. 对于空表，某些事务引擎（如 Aria）不会在事务日志中记录插入的数据。

   为什么不用记录呢？因为如果需要回滚，只需执行 TRUNCATE 操作即可。

这里说的 Aria 是 MariaDB 中的一个存储引擎，主要用来替代 MyISAM 存储引擎。

 

总结

1. 相同配置下，LOAD 命令的平均执行时间只有 INSERT 的 70% 。

2. tables 和 table_size 一定时，在一定范围内，增加线程数能显著降低导入时间。

3. 在实际工作中，如果要导入的 CSV 文件很大，建议使用 MySQL shell 中的 util.importTable。

   该命令在底层实现上使用的也是 LOAD DATA LOCAL INFILE，只不过它会将单个文件切割成多个 chunk 并行导入。

   相对来说，导入速度更快，也不会产生大事务。

 

参考资料

How to Quickly Insert Data Into MariaDB

原文地址：https://www.cnblogs.com/ivictor/arcHive/2022/04/07/16110772.html