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Facebook 在 MySQL 裡存時間的型態

MySQL at Facebook這邊說明提到了,Facebook 內部是使用 INT UNSIGNED 儲存時間:

Which gets us to the point that it is no different than storing INT (hello 2038?) or UNSIGNED INT (a bit later) or BIGINT (till the end of time) and possibly passing binary values in efficient protocols eventually.

If you got that far of this post, your likes in Facebook graph are stored with 'INT UNSIGNED' time field.

順道一提,INT 是 2038 年問題,INT UNSIGNED 是 2106 年問題。

而 Facebook 在 MySQL 上會選擇不使用 DATETIMETIMESTAMP 的原因其實跟技術搭不上太多關係,主因是因為 MySQL 根本沒打算修 XDDD

It is my favorite MySQL bug, simply because it forces any reasonable mind not to use TIMESTAMP, and MySQL is never going to fix it (nor will ever understand time). I lost my temper a bit on that bug: https://bugs.mysql.com/bug.php?id=38455

我的猜測是已經爛成一團了,而且大家都有 workaround (呃,其實就是 Facebook 推薦用 INT UNSIGNED 的方法),再考慮到有一票現有程式,在上面狂用 side effect 讓執行結果正確,不如就不要修這種吃力不討好的東西了 XDDD

另外一方面 timezone 資訊其實常常變化,常常需要更新 MySQL 的 timezone database (而這對於維運來說不是什麼開心的事情):

There're few ways around that. One of them is side-load and maintain timezone data inside MySQL itself - it has support for internal timezone database and tracks obscure time shifts like ones for "Pacific War Time" and "Pacific Peace Time". That is operationally feasible (you have to remind yourself to update the database whenever time rules change, and they do change a lot, if you consider every timezone in the world), but has limited value.

這就是為什麼大家遇到 MySQL 時都會推薦用 INT UNSIGNED 了...

另外可以參考三年前的文章「MySQL 裡儲存時間的方式...」,裡面引用了 Baron Schwartz 的說明:

All date and time columns shall be INT UNSIGNED NOT NULL, and shall store a Unix timestamp in UTC.

其實這已經是個 best practice 了...

Heimdall Data:自動 Cache RDBMS 資料增加效能

看到 AWS 的「Automating SQL Caching for Amazon ElastiCache and Amazon RDS」這篇裡面介紹了 Heimdall Data – SQL caching and performance optimization 這個產品。

從官網的介紹也可以看出來是另外疊一層 proxy,但自動幫你處理 cache invalidation 的問題:

But what makes Heimdall Data unique in industry is its auto-cache AND auto-invalidation capability. Our machine learning algorithms determine what queries to cache while invalidating to ensure maximum performance and data integrity.

看起來支援了四個蠻常見的 RDBMS:

Heimdall Data supports most all relational database (e.g. MySQL, Postgres, Amazon RDS, Oracle, SQL Server, MariaDB).

看起來是一個花錢直接買效能的方案... 不過 cache invalidation 的部分不知道要怎麼跨機器做,在 FAQ 沒看到 cluster 情況下會怎麼解決。

MySQL 8.0 的功能

之前陸陸續續寫了一些關於 MySQL 8.0 的新改善 (參考「MySQL 8.0 的 performance_schema 加上 index 了...」、「MySQL 8.0 將會實作「真正的」Descending Indexes」、「MySQL 8.0 對 4 bytes UTF-8 的效能改善」),官方在 RC1 的時候整理了一篇出來:「MySQL 8.0 RC1 – Highlights」。

我覺得比較值得看的是「Better Handling of Hot Rows」、「Invisible Indexes」這兩個吧,前面這點對於效能可以有些幫助 (針對某些情境不要 waiting,直接 skip lock),後面這點對於維運應該也有不錯的幫助 (像是拔掉 index 的過渡驗證階段)。

當 MySQL 8.0 真的出了之後,Percona 應該也會出文章,到時候可以看出從不同面向的觀察與想法...

Facebook 把 InnoDB 換成 MyRocks 的計畫

在「Migrating a database from InnoDB to MyRocks」這邊講到了 FacebookMySQL 的 InnoDB 換成 MyRocks 的計畫。

Facebook 已經大量導入全 Flash 的環境,於是現在 InnoDB (Compressed) 的情況類似於這樣:

可以看到空間是最大的問題 (Space-bound),而非 CPU 或是 I/O,這在純 Flash 的機器上還蠻有可能的,因為純 Flash 能提供的 I/O capacity 超高,加上 Facebook 把 MySQL 當作後端儲存設備而已,CPU 的使用量可以預期不高...

然後他們估算 MyRocks 可以省下一半的空間,於是有可能變成:

不過對於一般單位來說,這些前提就未必成立了... 但還是可以看到 Mark Callaghan 花不少力氣在調校一般性的效能,希望讓使用者多一點...

MySQL 的 XA Transaction

Percona 的「How to Deal with XA Transactions Recovery」這篇提到 MySQLXA Transaction 的復原問題。

XA Transaction 主要拿來做分散式上的事物交易,在官方文件上就有提到對應的標準:

The MySQL XA implementation is based on the X/Open CAE document Distributed Transaction Processing: The XA Specification. This document is published by The Open Group and available at http://www.opengroup.org/public/pubs/catalog/c193.htm.

不過我覺得比較有趣的是這點,Percona 直接建議不要用 5.6 的 XA:

But there is a limitation in 5.6: you can only XA commit/rollback transactions that belong to your session. That means after a crash you are out of luck. To get rid of these you need to promote a slave or perform a logical dump and restore. The best plan is to avoid the use of XA transactions with 5.6.

不過翻了 bug report,Oracle 官方的 5.7 還是沒解決,看起來是 Percona 自己 patch 掉 XDDD

InnoDB 與 MyRocks 之間的取捨

MyRocks 的主要作者 Mark Callaghan 整理了一篇關於大台機器下,資料可以放到記憶體內的效能比較:「In-memory sysbench, a larger server and contention - part 1」。

這其實才是一般會遇到的情況:當事業夠大時,直接花錢買 1TB RAM + 數片 PCI-E SSD 的機器用錢換效能... (主要應該會在記憶體花不少錢,剛剛查了一下,現在白牌的 server 一台大約七十萬就可以擺平?兩台做 HA 也才一百四十萬,對有這個規模的單位來說通常不是大問題...)

而三種不同的 case 裡面,最後這個應該是最接近真實情況的:

可以看到 InnoDB 在幾乎所有項目都還是超越 MyRocks (只有 random-points 與 insert-only 輸)。

不知道後續的開發能量還會有多少... (因為 Facebook 的用法跟一般情況不一樣)

Amazon Aurora 支援快速複製

Amazon Aurora 宣佈支援快速複製:「Amazon Aurora Fast Database Cloning」。

對於 2TB 的資料大約五分鐘就完成了:

This means my 2TB snapshot restore job that used to take an hour is now ready in about 5 minutes – and most of that time is spent provisioning a new RDS instance.

主要是得力於後端 storage 的部份可以實做 copy-on-write 架構:

By taking advantage of Aurora’s underlying distributed storage engine you’re able to quickly and cheaply create a copy-on-write clone of your database.

可以快速複製就可以很快的驗證一些事情,像是可以直接測試 ALTER TABLE 需要的時間,或是事前演練...

MySQL 上不同 Isolation Level 對效能的影響

目前看到的結論都是:MySQL (InnoDB) 上因為高度對 RR (REPEATABLE-READ) 最佳化,使得 RR 的效能反而比 RC (READ-COMMITTED) 以及 RU (READ-UNCOMMITTED) 都好。

不清楚 RR/RC/RU 差異的可以參考維基百科上「Isolation (database systems)」的解釋...

從 2010 年在測 5.0 的「Repeatable read versus read committed for InnoDB」到 2015 年測 5.7 的「MySQL Performance : Impact of InnoDB Transaction Isolation Modes in MySQL 5.7」都測出 RR 的效能比 RC/RU 好... 三段分別是 RR/RC/RU:

所以在 MySQL 上沒有使用 RC/RU 的必要... (抱頭)

Pinboard 放出使用的 Database Schema

Twitter 上看到 Pinboard 放出他們的 DB Schema,可以看出他怎麼設計一個 bookmark site 的:

檔案在 Pinboard Database Schema 這邊可以看到。

比較好奇的是沒有用 utf8mb4,這代表 4 bytes 的 UTF-8 資料存不進去。另外是 user_tags 這個表格的設計方式,當初在使用 MySQL 設計 tag 架構也有類似的作法...

然後有些 index key 是多餘的 XDDD

小台機器上的 innodb_purge_threads 對效能的影響

雖然「MyISAM, small servers and sysbench at low concurrency」這篇標題是在講 MySQL 上的 MyISAM,但還是有提到一些 InnoDB 的東西...

其中提到了 innodb_purge_threads 對效能的影響:

the default value for innodb_purge_threads, which is 4, can cause too much mutex contention and a loss in QPS on small servers. For sysbench update-only I lose 25% of updates/second with 5.7.17 and 15% with 8.0.1 when going from innodb_purge_threads=1 to =4.

當機器不大的時候,innodb_purge_threads 對於效能帶來的影響其實頗大的?

另外從作者最近的一系列測試看起來,5.7 在小機器的效能比 5.6 差不少... 這點在考慮 RDS 的時候也許要注意 (因為 t2.* 應該不算大 XD)。

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