黄东旭解析 TiDB 的核心优势
758
2023-11-26
有一个20t-30t的历史库需要做数据分析,节能减排,减容增效。今年大环境不好,aws的费用又是出奇的贵。
历史库的作用是公司近1年的订单合集,平时不需要查询,偶尔会有月统计的需求。之前用aws的mysql无法完成需求,现在寻找数据库替换。
分别测试了oltp性能和olap性能。
压测步骤
如何对 TiDB 进行 CH-benCHmark 测试
本地启动一个tidb单节点端口4000,启动一个mysql8.0 端口4001
tiup playground
初始化测试数据
tiup bench tpch --sf=1 prepare -P4000
tiup bench tpch --sf=1 prepare -P4001
#进入tidb开启tiflash。 ALTER DATABASE tpcc SET TIFLASH REPLICA 1; #等待同步完成后收集统计信息。 analyze table customer; analyze table district; analyze table history; analyze table item; analyze table new_order; analyze table order_line; analyze table orders; analyze table stock; analyze table warehouse; analyze table nation; analyze table region; analyze table supplier;
分别开始测试
tiup bench tpch --sf=1 run -P4000
tiup bench tpch --sf=1 run -P4001
tiup is checking updates for component bench ...timeout(2s)! Starting component bench: /var/root/.tiup/components/bench/v1.12.0/tiup-bench tpch --sf=1 run -P4001 [Current] Q1: 78.89s [Current] Q2: 3.79s [Current] Q3: 26.81s [Current] Q4: 6.14s [Current] Q5: 6.48s [Current] Q6: 10.23s [Current] Q7: 26.21s [Current] Q8: 39.76s [Current] Q9: 98.75s [Current] Q10: 13.25s [Current] Q11: 10.37s [Current] Q12: 15.94s [Current] Q13: 12.72s [Current] Q14: 32.78s [Current] Q15: 31.24s [Current] Q16: 4.06s mysql无法进行数据分析依赖redshift 无法进行Q17测试。
[Current] Q3: 0.30s [Current] Q4: 1.31s [Current] Q5: 0.57s [Current] Q6: 0.17s [Current] Q7: 0.30s [Current] Q8: 0.50s [Current] Q9: 0.97s [Current] Q1: 0.57s [Current] Q10: 0.44s [Current] Q11: 0.17s [Current] Q12: 0.44s [Current] Q13: 0.70s [Current] Q14: 0.17s [Current] Q15: 0.50s [Current] Q16: 0.23s [Current] Q17: 0.44s [Current] Q18: 0.84s [Current] Q2: 0.17s [Current] Q21: 0.84s [Current] Q22: 0.10s [Current] Q3: 0.30s [Current] Q4: 1.38s [Current] Q5: 0.44s [Current] Q6: 0.17s [Current] Q7: 0.37s [Current] Q8: 0.50s [Current] Q9: 0.91s [Current] Q1: 0.57s [Current] Q10: 0.44s [Current] Q11: 0.17s [Current] Q12: 0.30s [Current] Q13: 0.57s [Current] Q14: 0.17s [Current] Q15: 0.64s [Current] Q16: 0.23s [Current] Q17: 0.50s [Current] Q19: 0.64s [Current] Q2: 0.17s [Current] Q20: 0.23s [Current] Q21: 0.91s [Current] Q22: 0.10s [Current] Q3: 0.37s [Current] Q4: 1.17s [Current] Q5: 0.44s [Current] Q6: 0.17s [Current] Q7: 0.37s [Current] Q8: 0.50s [Current] Q9: 0.84s [Current] Q1: 0.64s [Current] Q10: 0.44s [Current] Q11: 0.17s [Current] Q12: 0.23s [Current] Q13: 0.57s [Current] Q14: 0.10s [Current] Q15: 0.37s [Current] Q16: 0.17s [Current] Q17: 0.30s [Current] Q18: 0.67s [Current] Q19: 0.64s [Current] Q2: 0.17s [Current] Q20: 0.30s [Current] Q21: 0.77s [Current] Q22: 0.10s [Current] Q3: 0.30s [Current] Q4: 1.17s [Current] Q5: 0.44s [Current] Q6: 0.10s [Current] Q7: 0.37s [Current] Q8: 0.30s [Current] Q9: 0.70s tidb数据分析性能是mysql的几百倍 均是几百毫秒完成。
差距最大的q1 q9 有100多倍,最小q4 也有5倍
q1
q2
q3
q4
q5
q6
q7
q8
q9
q10
mysql8
78.89s
3.79s
26.81s
6.14s
6.14s
10.23s
26.21s
39.76s
98.75s
13.25s
tidb
0.64s
0.17s
0.30s
1.17s
0.44s
0.10s
0.37s
0.30s
0.70s
0.44s
读10000次计算执行时间
更新500次计算执行时间
tiup bench ycsb run tidb -p tidb.instances=127.0.0.1:4000 -p operationcount=10000
tiup bench ycsb run mysql -p tidb.instances=127.0.0.1:4001 -p operationcount=10000
Starting component `bench`: /var/root/.tiup/components/bench/v1.12.0/tiup-bench ycsb run mysql -p tidb.instances=127.0.0.1:4000 -p operationcount=10000 ***************** properties ***************** "command"="run" "tidb.instances"="127.0.0.1:4000" "operationcount"="10000" "dotransactions"="true" ********************************************** Run finished, takes 4.191237542s READ - Takes(s): 4.2, Count: 9495, OPS: 2267.3, Avg(us): 402, Min(us): 179, Max(us): 7951, 99th(us): 705, 99.9th(us): 3519, 99.99th(us): 7007 UPDATE - Takes(s): 4.2, Count: 505, OPS: 120.7, Avg(us): 675, Min(us): 419, Max(us): 2497, 99th(us): 1117, 99.9th(us): 1926, 99.99th(us): 2497
tiup is checking updates for component bench ... Starting component `bench`: /var/root/.tiup/components/bench/v1.12.0/tiup-bench ycsb run mysql -p tidb.instances=127.0.0.1:4001 -p operationcount=10000 ***************** properties ***************** "operationcount"="10000" "dotransactions"="true" "command"="run" "tidb.instances"="127.0.0.1:4001" ********************************************** READ - Takes(s): 10.0, Count: 4522, OPS: 452.5, Avg(us): 2086, Min(us): 778, Max(us): 151423, 99th(us): 8687, 99.9th(us): 26655, 99.99th(us): 151423 UPDATE - Takes(s): 9.9, Count: 234, OPS: 23.6, Avg(us): 2306, Min(us): 972, Max(us): 10543, 99th(us): 7859, 99.9th(us): 10543, 99.99th(us): 10543 Run finished, takes 19.66040875s READ - Takes(s): 19.7, Count: 9506, OPS: 483.7, Avg(us): 1955, Min(us): 778, Max(us): 151423, 99th(us): 7867, 99.9th(us): 17759, 99.99th(us): 41343 UPDATE - Takes(s): 19.6, Count: 494, OPS: 25.2, Avg(us): 2080, Min(us): 807, Max(us): 10543, 99th(us): 6959, 99.9th(us): 10543, 99.99th(us): 10543
tp性能测试
read 9506count
update 494 count
mysql
19.6s
19.7s
tidb
4.2s
4.2s
cpu
实例小时费用
存储费用小时
io1万次数
总费用
主读
r5.4xlarge
16
2.3200 USD
每月每 GB 0.12 USD
每月每 IOPS 0.27
主写
r5.4xlarge
16
2.3200 USD
每月每 GB 0.12 USD
每月每 IOPS 0.27
redshift最低配
dc2.8xlarge
32
4,449.35
月费用
3340.8
491.52
5400
9232.32
aurora预估费用页面 https://aws.amazon.com/cn/rds/aurora/pricing/?pg=pr&loc=1 存储费率 每月每 GB 0.12 USD 每月每 GB 0.27 USD I/O 费率 每 100 万个请求 0.24 USD 包含
cpu
实例小时费用
存储费用小时
io1万次数
总费用
主读
r5.4xlarge
16
2.2800 USD
每月每 GB 0.375 USD
每月每 IOPS 0.30
主写
r5.4xlarge
16
2.2800 USD
每月每 GB 0.375 USD
每月每 IOPS 0.30
redshift最低配
dc2.8xlarge
32
4,449.35
月费用
5088.96
1536
6000
10819.2
rds预估费用页面 https://aws.amazon.com/cn/rds/mysql/pricing/?pg=pr&loc=2 多可用区存储费率 每月每 GB 0.45 USD 多可用区预调配 IOPS 费率 每月每 IOPS 0.36 USD
cpu
实例小时费用
20t cold hhd
gp3 1t(给tiflash)
总费用
pd
c5.2xlarge
8
0.192
0
tidb
c5.4xlarge
16
0.856
0
kv
r5.4xlarge
16
1.096
200
200
月费用
1543.68
200
200
1943
优点:
费用便宜只需要1943元就能完成大数据的计算任务。如果好后期可以扩容支撑大数据计算业务
tiflash采用计算分离架构节约80%费用
TiFlash 存算分离架构与 S3 支持
缺点:
本方案是单点tidb。如果ec2宕机,需要代码遇到tidb无法写入时,不再删除mysql原始库的数据。等待处理
cpu
实例小时费用
20t cold hhd(1月)
gp3 1t(给tiflash)
总费用
pd
c5.2xlarge
8
0.192
0
pd
c5.2xlarge
8
0.192
0
pd
c5.2xlarge
8
0.192
0
tidb
c5.4xlarge
16
0.856
0
tidb
c5.4xlarge
16
0.856
0
kv
r5.4xlarge
16
1.096
200
kv
r5.4xlarge
16
1.096
200
kv
r5.4xlarge
16
1.096
200
200
月费用
4631.04
600
200
5431.04
优点:
费用便宜只需要5431元就能完成大数据的计算任务。如果好后期可以扩容支撑大数据计算业务
并且是三副本高可用的版本。不存在宕机问题
tiflash采用计算分离架构节约80%费用
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tiflash-disaggregated-and-s3
缺点:
相比单节点费用较高。保证了业务可用性。
感觉tidb上了后会节约至少一半的费用。
整体算下来 aurora的费用会比rds便宜因为aurora的存储基于s3的三副本。存储费用低。
而自建tidb的存储价格会比aurora低。合理利用s3,hhd,gp3,不同存储的搭配会节省出不少费用。s3作为aws的引流产品价格是出奇的低我恨不得任何时候任何产品后段都挂载s3.实现容量和性价比的
tidb
费用对比
费用比
single
1943
0.35
tidb
5431.04
1.0
rds
10819.2
2.0
Aurora
9232.32
1.7
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