GreatSQL并行LOAD DATA大数据量导入性能提升20倍的秘诀【免费下载链接】GreatSQLGreatSQL是一款开源免费数据库可在普通硬件上满足金融级应用场景具有高可用、高性能、高兼容、高安全等特性可作为MySQL或Percona Server for MySQL的理想可选替换。项目地址: https://gitcode.com/GreatSQL/GreatSQL数据导入慢是每个DBA都绕不开的痛。面对动辄几十GB甚至上百GB的文本数据文件传统LOAD DATA单线程导入往往要跑几个小时让人望眼欲穿。GreatSQL作为一款开源免费数据库在普通硬件上即可满足金融级应用场景其独创的并行LOAD DATA功能能让大数据量导入性能提升约20 多倍堪称数据迁移、批量导入场景下的加速神器。本文将带你快速掌握这一秘诀让海量数据导入从此不再是难题。传统LOAD DATA导入大数据的痛点 在讲解并行LOAD DATA之前我们先看看传统导入为什么慢单线程串行执行无论文件多大始终只有一个线程逐行解析、逐行写入CPU 和 IO 资源严重浪费。无法利用多核优势现代服务器动辄几十核传统导入只能干瞪眼。导入时间随数据量线性增长10GB 数据要 1 小时100GB 就要 10 小时完全扛不住业务节奏。什么是GreatSQL并行LOAD DATA并行LOAD DATA 是 GreatSQL 针对大批量数据导入场景推出的高性能特性其核心思路非常简单把一个大文件切成多个小分块交给多个工作线程并行导入就像把一车货物拆分成多辆卡车同时运输效率自然成倍提升。该功能专为频繁导入大批量数据的应用场景设计实测性能可提升约20多倍对于无显式定义主键的场景同样有优化提升适用性非常广。如何开启并行LOAD DATA三步配置法 ⚙️开启并行LOAD DATA非常简单只需配置 3 个系统变量系统变量作用示例值gdb_parallel_load是否启用并行LOAD DATA会话级ONgdb_parallel_load_workers并行工作线程数量8gdb_parallel_load_chunk_size每个worker负责的文件分块大小字节6710886464MB第一步启用并行LOAD DATA开关SET SESSION gdb_parallel_load ON;第二步设置并行工作线程数SET SESSION gdb_parallel_load_workers 8;建议按服务器 CPU 核数的一半到全部来设置例如 16 核机器可设置为 8~16。第三步设置分块大小SET SESSION gdb_parallel_load_chunk_size 67108864;分块大小建议设置为 64MB 起步文件越大、块越大切分和调度开销占比越低性能越好。配置完成后直接执行普通的LOAD DATA语句即可GreatSQL 会自动启用并行模式无需修改SQLLOAD DATA INFILE /data/orders_1e8.csv INTO TABLE orders FIELDS TERMINATED BY , ENCLOSED BY LINES TERMINATED BY \n;并行LOAD DATA的工作原理 从源码层面看并行LOAD DATA的实现非常精巧核心流程如下主线程读取并切分主会话线程按gdb_parallel_load_chunk_size大小将数据文件持续读取并切分成多个文件分块chunk。动态分发子任务每个分块作为一个子任务subtask由任务管理器Gdb_load_jobs_mgr动态分发给空闲的 worker 线程。worker子会话并行执行每个 worker 通过内部命令服务cmd_service模拟独立子会话执行基于分块的 LOAD DATA 语句实现真正的多线程并行导入。汇总统计结果所有 worker 完成后主线程统一汇总导入的行数等统计信息返回最终结果。相关实现代码位于 sql/sql_load.cc如prepare_parallel_load()、do_parallel_load()等核心函数系统变量定义位于 sql/sys_vars.cc。使用并行LOAD DATA的注意事项 ⚠️虽然并行LOAD DATA很强大但使用时也要注意以下几点不支持 REPLACE 语义当使用REPLACE INTO即DUP_REPLACE时GreatSQL 会自动禁用并行模式退回传统单线程导入因为并行场景下无法安全处理重复主键替换。自动附加 IGNORE并行模式会自动为 worker 语句附加IGNORE重复主键的行会被忽略而非报错。支持 SKIP n LINES可以正常使用IGNORE n LINES跳过文件头并行模式会正确处理。会话参数自动继承主会话的sql_mode、time_zone、auto_increment_increment等参数会自动传递给各个 worker 子会话保证导入行为一致。集群复制友好并行导入会自动将会话的group_replication_consistency设为EVENTUAL并设置合理的lock_wait_timeout避免影响组复制集群的稳定性。总结 GreatSQL 的并行LOAD DATA通过文件分块 多线程并行 子会话调度三大设计将大数据量导入性能提升约 20 多倍是数据迁移、批量初始化、数仓灌数等场景的利器。只需三个简单的系统变量配置即可轻松开启无需改造任何业务SQL真正做到开箱即用。如果你想亲自体验这一特性可以通过以下命令获取 GreatSQL 源码一探究竟git clone https://gitcode.com/GreatSQL/GreatSQL还在为海量数据导入发愁赶快试试 GreatSQL 并行LOAD DATA让导入速度起飞吧【免费下载链接】GreatSQLGreatSQL是一款开源免费数据库可在普通硬件上满足金融级应用场景具有高可用、高性能、高兼容、高安全等特性可作为MySQL或Percona Server for MySQL的理想可选替换。项目地址: https://gitcode.com/GreatSQL/GreatSQL创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 GreatSQL并行LOAD DATA：大数据量导入性能提升20倍的秘诀
GreatSQL并行LOAD DATA大数据量导入性能提升20倍的秘诀【免费下载链接】GreatSQLGreatSQL是一款开源免费数据库可在普通硬件上满足金融级应用场景具有高可用、高性能、高兼容、高安全等特性可作为MySQL或Percona Server for MySQL的理想可选替换。项目地址: https://gitcode.com/GreatSQL/GreatSQL数据导入慢是每个DBA都绕不开的痛。面对动辄几十GB甚至上百GB的文本数据文件传统LOAD DATA单线程导入往往要跑几个小时让人望眼欲穿。GreatSQL作为一款开源免费数据库在普通硬件上即可满足金融级应用场景其独创的并行LOAD DATA功能能让大数据量导入性能提升约20 多倍堪称数据迁移、批量导入场景下的加速神器。本文将带你快速掌握这一秘诀让海量数据导入从此不再是难题。传统LOAD DATA导入大数据的痛点 在讲解并行LOAD DATA之前我们先看看传统导入为什么慢单线程串行执行无论文件多大始终只有一个线程逐行解析、逐行写入CPU 和 IO 资源严重浪费。无法利用多核优势现代服务器动辄几十核传统导入只能干瞪眼。导入时间随数据量线性增长10GB 数据要 1 小时100GB 就要 10 小时完全扛不住业务节奏。什么是GreatSQL并行LOAD DATA并行LOAD DATA 是 GreatSQL 针对大批量数据导入场景推出的高性能特性其核心思路非常简单把一个大文件切成多个小分块交给多个工作线程并行导入就像把一车货物拆分成多辆卡车同时运输效率自然成倍提升。该功能专为频繁导入大批量数据的应用场景设计实测性能可提升约20多倍对于无显式定义主键的场景同样有优化提升适用性非常广。如何开启并行LOAD DATA三步配置法 ⚙️开启并行LOAD DATA非常简单只需配置 3 个系统变量系统变量作用示例值gdb_parallel_load是否启用并行LOAD DATA会话级ONgdb_parallel_load_workers并行工作线程数量8gdb_parallel_load_chunk_size每个worker负责的文件分块大小字节6710886464MB第一步启用并行LOAD DATA开关SET SESSION gdb_parallel_load ON;第二步设置并行工作线程数SET SESSION gdb_parallel_load_workers 8;建议按服务器 CPU 核数的一半到全部来设置例如 16 核机器可设置为 8~16。第三步设置分块大小SET SESSION gdb_parallel_load_chunk_size 67108864;分块大小建议设置为 64MB 起步文件越大、块越大切分和调度开销占比越低性能越好。配置完成后直接执行普通的LOAD DATA语句即可GreatSQL 会自动启用并行模式无需修改SQLLOAD DATA INFILE /data/orders_1e8.csv INTO TABLE orders FIELDS TERMINATED BY , ENCLOSED BY LINES TERMINATED BY \n;并行LOAD DATA的工作原理 从源码层面看并行LOAD DATA的实现非常精巧核心流程如下主线程读取并切分主会话线程按gdb_parallel_load_chunk_size大小将数据文件持续读取并切分成多个文件分块chunk。动态分发子任务每个分块作为一个子任务subtask由任务管理器Gdb_load_jobs_mgr动态分发给空闲的 worker 线程。worker子会话并行执行每个 worker 通过内部命令服务cmd_service模拟独立子会话执行基于分块的 LOAD DATA 语句实现真正的多线程并行导入。汇总统计结果所有 worker 完成后主线程统一汇总导入的行数等统计信息返回最终结果。相关实现代码位于 sql/sql_load.cc如prepare_parallel_load()、do_parallel_load()等核心函数系统变量定义位于 sql/sys_vars.cc。使用并行LOAD DATA的注意事项 ⚠️虽然并行LOAD DATA很强大但使用时也要注意以下几点不支持 REPLACE 语义当使用REPLACE INTO即DUP_REPLACE时GreatSQL 会自动禁用并行模式退回传统单线程导入因为并行场景下无法安全处理重复主键替换。自动附加 IGNORE并行模式会自动为 worker 语句附加IGNORE重复主键的行会被忽略而非报错。支持 SKIP n LINES可以正常使用IGNORE n LINES跳过文件头并行模式会正确处理。会话参数自动继承主会话的sql_mode、time_zone、auto_increment_increment等参数会自动传递给各个 worker 子会话保证导入行为一致。集群复制友好并行导入会自动将会话的group_replication_consistency设为EVENTUAL并设置合理的lock_wait_timeout避免影响组复制集群的稳定性。总结 GreatSQL 的并行LOAD DATA通过文件分块 多线程并行 子会话调度三大设计将大数据量导入性能提升约 20 多倍是数据迁移、批量初始化、数仓灌数等场景的利器。只需三个简单的系统变量配置即可轻松开启无需改造任何业务SQL真正做到开箱即用。如果你想亲自体验这一特性可以通过以下命令获取 GreatSQL 源码一探究竟git clone https://gitcode.com/GreatSQL/GreatSQL还在为海量数据导入发愁赶快试试 GreatSQL 并行LOAD DATA让导入速度起飞吧【免费下载链接】GreatSQLGreatSQL是一款开源免费数据库可在普通硬件上满足金融级应用场景具有高可用、高性能、高兼容、高安全等特性可作为MySQL或Percona Server for MySQL的理想可选替换。项目地址: https://gitcode.com/GreatSQL/GreatSQL创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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