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Amazon Aurora (MySQL) 提供 Parallel Query 讓人申請使用

AWS 宣佈了 Amazon Aurora (MySQL) 支援 Parallel Query:「Amazon Aurora Parallel Query is Available for Preview」。

這邊提到的 Parallel Query 比較像是 Amazon Athena,直接把單一 Query 打散到多台機器上跑:

Amazon Aurora Parallel Query improves the performance of large analytic queries by pushing processing down to the Aurora storage layer, spreading processing across hundreds of nodes.

也就是說,這算是單一 SQL Query 平行運算的進階版本。

在這之前,AWS 都已經支援單一 Query 在單台機器上利用多 CPU 平行運算。其中 PostgreSQL 是 9.6+ 本身就有支援。Amazon Aurora (MySQL) 則是在 2016 時透過 Parallel Read Ahead 支援某些情境下的的單一 Query 多 CPU 運算了 (發現之前沒寫到...):「Amazon Aurora Update – Parallel Read Ahead, Faster Indexing, NUMA Awareness」。

這個功能目前是 Preview 階段,然後開在這些地區讓大家測試使用:

The preview is available for the MySQL-compatible edition of Amazon Aurora, and is currently available in the US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), and Europe (Ireland) Regions. Sign up to get access.

這個功能提供了想要提昇效能,但懶得改架構的人可以用錢直接硬換出來...

Percona 版本的 MySQL 對於 Meltdown/Spectre 漏洞修復造成的效能損失 (Intel 平台)

而且這還不是完全修復,只是大幅降低被攻擊的機率...

PerconaUbuntu 16.04 上測試 MeltdownSpectre 這兩個安全漏洞的修正對於效能的影響。在原文標題就講了結論,為了修正 Meltdown 與 Spectre 兩個安全漏洞,效能的損失很明顯:「20-30% Performance Hit from the Spectre Bug Fix on Ubuntu」。

這邊測的結果發現,在 CPU bound 時的損失大約是 20%~25% (甚至到 30%),而 I/O bound 會輕一些,大約是 15%~20%:

We can see that in CPU-bound workloads the overhead is 20-25%, reaching up to 30% in point select queries. In IO-bound (25G buffer pool) workloads, the observed overhead is 15-20%.

在 comment 的地方 Percona 的人被問到 AMD 平台上效能會損失多少的問題,但因為他們手上目前沒有 AMD 平台的新機器所以不知道會有多少:

I do not have modern AMD servers on my hands right now

理論上 AMD 平台不需要處理 Meltdown 問題,損失應該會少一些,但沒測過也不曉得會是什麼情況... (像是 Spectre 的修正損失會不會比 Intel 還重,這之類的...)

另外補上早些時候的文章,當時 Ubuntu 上的 kernel 只有對 Meltdown 攻擊的修正,當時 Percona 的人也測了一次:「Does the Meltdown Fix Affect Performance for MySQL on Bare Metal?」,看起來對 Meltdown 攻擊的修正對效能的影響不太大,不過文裡有測試到 syscall 的效率的確如同預期掉很多。

Amazon Aurora (MySQL) 的 Stored Procedure 可以跑 AWS Lambda...

查了資料才發現去年十月 Amazon Aurora (MySQL-Compatible Edition) 就支援用 AWS Lambda 當 stored procedure 了,只是當時只支援 async mode,能做的事情比較有限:「Amazon Aurora New Features: AWS Lambda Integration and Data Load from Amazon S3 to Aurora Tables」。

Now you can invoke Lambda functions directly from within an Aurora database via stored procedures or user-defined functions. Lambda integration allows you to extend the capabilities of the database and invoke external applications to act upon data changes. For example, you can create a Lambda function that sends emails to customers whenever their address in the database is updated.

前幾天發表的則是支援 sync mode,可以等到:「Amazon Aurora with MySQL Compatibility Natively Supports Synchronous Invocation of AWS Lambda Functions」。

Starting with version 1.16, we are extending this feature to be able to able to synchronously invoke Lambda functions.

Use the native function lambda_sync when you must know the result of the execution before moving on to another action.

這解掉了 MySQL 的 stored procedure 一直很殘的問題...

Amazon Aurora 的 MySQL-Compatible Edition 開始提供相容於 MySQL 5.7 的服務

Amazon AuroraMySQL-Compatible Edition 開始支援相容 MySQL 5.7 的服務:「Announcing Preview of Amazon Aurora with MySQL 5.7 Compatibility」。

Amazon Aurora with MySQL 5.7 compatibility offers enhancements such as JSON support, spatial indexes, generated columns and performance improvement of 5x over MySQL 5.7, and up to 10x for spatial datasets.

雖然目前還在 Preview (需要申請才能用),而且開放區域有限,但總算是有消息了:

The preview is currently available in US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), and Canada (Montreal).

會一定要 5.7 的,主要的需求應該是在 spatial index 上吧... JSON 反倒還好。

Percona 分析在 AWS 上跑 Percona XtraDB Cluster 的效能 (I/O bound)

Percona 的人分析了在 Amazon EC2 上跑 Percona XtraDB Cluster (PXC) 效能 (I/O bound):「Best Practices for Percona XtraDB Cluster on AWS」。

先看他們做出來的圖:

直接跳到結論的地方。如果資料可以掉,用 i3 本地 storage 的效能是最好的,如果要資料不能掉,用 EBS 的 Provisioned IOPS SSD (io1) 的效能會比 General Purpose (gp2) 好很多。

另外 instance type 的選擇上,避免用 {i3,r4}.large,因為測試出來發現 {i3,r4}.xlarge 的效能好不只一倍。

不過 Aurora 的 Multi-master 已經在 Preview 了啊,如果 Percona 的人拿到帳號的話,應該會有單位成本的效能比較可以看...

Amazon Aurora 的 Serverless 與 Multi-master

Amazon Aurora 推出了兩包玩意,第一包是 Serverless,讓需要人介入的情況更少:「In The Works – Amazon Aurora Serverless」。

在 Serverless 的第一個重點是支援以秒計費:

Today we are launching a preview (sign up now) of Amazon Aurora Serverless. Designed for workloads that are highly variable and subject to rapid change, this new configuration allows you to pay for the database resources you use, on a second-by-second basis.

然後是極為快速的 auto-scaling:

The endpoint is a simple proxy that routes your queries to a rapidly scaled fleet of database resources. This allows your connections to remain intact even as scaling operations take place behind the scenes. Scaling is rapid, with new resources coming online within 5 seconds

這兩個組合起來,讓使用端可以除了在 Amazon EC2 上可以快速 scale 外,後端的資料庫也能 scale 了...

第二個是 Multi-master 架構:「Sign Up for the Preview of Amazon Aurora Multi-Master」。

Amazon Aurora Multi-Master allows you to create multiple read/write master instances across multiple Availability Zones. This enables applications to read and write data to multiple database instances in a cluster, just as you can read across Read Replicas today.

(話說我一直都誤以為 Aurora 是 R/W master...)

Anyway,這個功能不知道怎麼疊上去的... 不笑得會不會有嚴重的 distributed lock issue,反而推薦大家平常都寫到同一台 (像是 PXC 就會這樣)。

Amazon RDS 支援更大的硬碟空間與更多的 IOPS

Amazon RDS 的升級:「Amazon RDS Now Supports Database Storage Size up to 16TB and Faster Scaling for MySQL, MariaDB, Oracle, and PostgreSQL Engines」。

空間上限從 6TB 變成 16TB,而且可以無痛升。另外 IOPS 上限從 30K 變成 40K:

Starting today, you can create Amazon RDS database instances for MySQL, MariaDB, Oracle, and PostgreSQL database engines with up to 16TB of storage. Existing database instances can also be scaled up to 16TB storage without any downtime.

The new storage limit is an increase from 6TB and is supported for Provisioned IOPS and General Purpose SSD storage types. You can also provision up to 40,000 IOPS for Provisioned IOPS storage volumes, an increase from 30,000 IOPS.

不過隔壁的 Amazon Aurora 還是大很多啊 (64TB),而且實際上不用管劃多大,他會自己長大:

Q: What are the minimum and maximum storage limits of an Amazon Aurora database?

The minimum storage is 10GB. Based on your database usage, your Amazon Aurora storage will automatically grow, up to 64 TB, in 10GB increments with no impact to database performance. There is no need to provision storage in advance.

RDS (MySQL/MariaDB) 支援 t2、r4 以及 m4 的新機種

這個大家等好久了,尤其 MySQL 常遇到需要用記憶體換效能的情境:「Amazon RDS for MySQL and MariaDB Supports R4, T2 and M4 Instance Types」。

先前 t2 最大只能開到 t2.large (8GB RAM),對於需要大量記憶體運算的 SQL query,就有機會被 MySQL 使用 filesort 寫到硬碟裡面暫存了。這次支援這些 instance type,開發環境至少有選擇可以開到 t2.2xlarge (32GB RAM) 跟他拼。

r4 應該是正式環境期待已久的 instance type 了。r3 最大是 r3.8xlarge (244GB),跟 r4 最大的 r4.16xlarge (488GB) 剛好差了一倍。

m4 就比較微妙了,順便補上去的感覺... 不過應該還是會有應用會剛好用到。

不過還是期待前陣子出來的 c5,對於寫出很驚人的 SQL query,在 MySQL 內跑大量運算的應用會有幫助,就繼續等吧... :o

用 Percona Toolkit 備份的 MySQL 可以直接還原到 Amazon RDS 上

AWS 宣佈 Amazon RDS for MySQL 支援從 Percona Toolkit 備份出來的檔案還原了:「Easily restore an Amazon RDS MySQL database from your MySQL backup」。

Starting today you can easily restore a new Amazon RDS for MySQL database instance from a backup of your existing MySQL database, including MySQL databases running on Amazon EC2 or outside of AWS. This is done by creating a backup using the Percona XtraBackup tool and uploading the resulting files to an Amazon S3 bucket. You then create a new Amazon RDS DB Instance from the backup files in Amazon S3, directly through the RDS Console or AWS Command Line Interface.

備份出來後放到 Amazon S3 上,然後就可以讓 RDS 拉進去了...

This feature is available in all AWS Commercial regions for databases using MySQL version 5.6.

目前在 commercial region 都可以用了,所以代表 GovCloud (US) 還沒 (不過一般情況也沒權限碰到)。

不過他只說 5.6,代表 5.7 還不支援嗎?反正最差的情況就是再升一次 5.6 到 5.7?

MySQL 上的全文搜尋引擎:Mroonga

算是無意間翻到的資料,MySQL 上的全文搜尋引擎:「Mroonga」。

看起來後面主要是日本社群?從 2010 年就開始發展了,號稱 CJK 都支援,而且各大作業系統也都有預先包好的版本 (像是 Ubuntu 上有 PPA)。

雖然現在社群音量最大的應該還是 Elasticsearch,但看起來頗有趣的,對於只是想要架個小東西玩的專案,說不定是個有趣的方案?

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