麒麟v10 上部署 TiDB v5.1.2 生产环境优化实践
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2023-04-26
***中一个隐性的IO性能杀手
存放原理
在***中,当数据是以堆的形式存放时,数据是无序的,所有非聚集索引的指针存放指向物理地址的RID。当数据行中的变长列增长使得原有页无法容纳下数据行时,数据将会移动到新的页中,并在原位置留下一个指向新页的指针,这么做的原因是由于使得当出现对Record的更新时,所有非聚集索引的指针不用变动。如图1所示。
图1.Forwarded Record示意
这种由于数据更新,只在原有位置留下指针指向新数据页存放位置行,就是所谓的Forwarded Record。
Forwarded Record如何影响IO性能?
那么Forwarded Record既然是为了提升性能存在的机制,为什么又会引起性能问题?Forwarded Record的初衷是为了对堆表进行更新时,堆表上存储位置的变化不会同时更新非聚集索引而产生开销。但对于查找来说,无论是堆表上存在表扫描,还是用于书签查找,都会成倍带来额外的IO开销,下面看一个例子。
CREATE TABLE dbo.HeapTest ( id INT, col1 VARCHAR(800) ) DECLARE @index INT SET @index = 0 BEGIN TRAN WHILE @index < 100000 BEGIN INSERT INTO dbo.HeapTest ( id, col1 ) VALUES ( @index, NULL ) SET @index = @index + 1 END COMMIT
代码清单1.新建堆表并插入10万条数据
通过代码清单1创建测试表,并循环插入10万数据。此时我们来看该堆表所占用存储的页数,如图2所示。
图2.堆表空间占用
此时对该表进行更新,让原有行增长,产生Forwarded Record,此时再来看该堆表的存储。如图3所示。
图3.产生8W+的forwarded record
此时我们注意到,虽然数据仅仅占到590页,但存在8W+的forwarded record,如果我们对该表进行扫描,则会看到虽然仅仅只有590页,但需要8W+的逻辑IO,大大提升了对IO的开销压力,此外由于forwarded record页与原页往往不物理连续,因此对IOPS也存在挑战。如图4所示。
图4.不该产生的额外IO开销
而上面查询反映到性能计数器中,则呈现为如图5所示的结果。
图5.Forwarded Record计数器增长
如何解决
看到Forwarded Record计数器,就说明数据库中存在堆表,在OLTP系统中,所有的表上都应该有聚集索引。因此可以通过在表上增加聚集索引来解决该问题。
通常来讲,只有只写不读的表设置为堆表比较合适,但如果看到存在Forwarded Reocord,则说明堆表上存在读操作,那么找到该堆表,找一个合适的维护窗口时间创建堆表则是比较理想的选择。
如果由于其他原因无法创建聚集索引,则可以对堆表进行表重建。
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