提高 MySQLdb 加载数据文件性能

Question

我有一个table，在InnoDB中大致定义如下：

create table `my_table` (
  `time` int(10) unsigned not null,
  `key1` int(10) unsigned not null,
  `key3` char(3) unsigned not null,
  `key2` char(2) unsigned not null,
  `value1` float default null,
  `value2` float default null,
  primary key (`key1`, `key2`, `key3`, `time`),
  key (`key3`, `key2`, `key1`, `time`)
) engine=InnoDB default character set ascii
partition by range(time) (
  partition start        values less than (0),
  partition from20180101 values less than (unix_timestamp('2018-02-01')),
  partition from20180201 values less than (unix_timestamp('2018-03-01')),
  ...,
  partition future       values less than MAX_VALUE
)

是的，列顺序与键顺序不匹配。

在 Python 中，我用 500,000 行填充了一个 DataFrame（这可能不是最有效的方法，但可以作为数据的示例）：

import random
import pandas as pd
key2_values = ["aaa", "bbb", ..., "ttt"]  # 20 distinct values
key3_values = ["aa", "ab", "ac", ..., "az", "bb", "bc", ..., "by"]  # 50 distinct values
df = pd.DataFrame([], columns=["key1", "key2", "key3", "value2", "value1"])
idx = 0
for x in range(0, 500):
    for y in range(0, 20):
        for z in range(0, 50):
            df.loc[idx] = [x, key2_values[y], key3_values[z], random.random(), random.random()]
            idx += 1
df.set_index(["key1", "key2", "key3"], inplace=True)

（实际上，这个 DataFrame 是由几个 API 调用和大量数学运算填充的，但最终结果是相同的：一个巨大的 DataFrame，包含约 500,000 行和与 InnoDB table)

要将此 DataFrame 导入 table，我目前正在执行以下操作：

import time
import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect(local_infile=1, **connection_params)
cur = conn.cursor()
# Disable data integrity checks -- I know the data is good
cur.execute("SET foreign_key_checks=0;")
cur.execute("SET unique_checks=0;")
# Append current time to the DataFrame
df["time"] = time.time()
df.set_index(["time"], append=True, inplace=True)
# Sort data in primary key order
df.sort_index(inplace=True)
# Dump the data to a CSV
with open("dump.csv", "w") as csv:
    df.to_csv(csv)
# Load the data
cur.execute(
    """
        load data local infile 'dump.csv'
        into table `my_table`
        fields terminated by ','
        enclosed by '"'
        lines terminated by '\n'
        ignore 1 lines
        (`key1`, `key2`, `key3`, `time`, `value`)
    """
)
# Clean up
cur.execute("SET foreign_key_checks=1;")
cur.execute("SET unique_checks=1;")
conn.commit()

总的来说这方面的表现还不错。我可以在大约 2 分钟内导入 500,000 行。如果可能的话，我想更快地得到这个。

是否有我遗漏的任何技巧或我可以进行的任何更改以将其缩短到 30-45 秒？

一些注意事项：

我不知道重新排序 DataFrame 中的列是否会影响性能。当前 DataFrame 中列的顺序与数据库不匹配
我不知道改变数据库中列的顺序以匹配主键的顺序是否会影响性能（目前"time"排在第一位，即使它是索引的第四个键)
更改数据库配置可能很困难，因为我无法直接访问数据库服务器。我坚持使用任何已经存在的硬件和配置选项。任何性能改进都必须来自我的 Python 代码
我可以更改table定义（包括更改分区）但是我想尽可能避免这种情况，因为已经有大量的历史数据并将其复制到另一个 table 会花费很长时间。丢失这些数据是一种选择，但我宁愿避免这种情况
我不能使用 set sql_log_bin=0; 因为我没有数据库的 SUPER 权限

Answer 1

我做了三处更改，我没有停下来衡量每次更改之间的性能，所以我无法 100% 确定每次更改的确切影响，但是我可以合理地确定我知道什么产生了更大的影响。

更改 1（很确定这影响最大）-- 修改主键

看看我的脚本是如何运行的，您可以看到我批量插入的所有 500k 行都具有与 time:

完全相同的值

# Append current time to the DataFrame
df["time"] = time.time

通过使 time 为主键的 left-most 列意味着我插入的所有行都将聚集在一起，而不必将它们拆分到 table .

当然，这个问题是它使索引对我最常见的查询无用：为给定的 key1、key2 和 [=17 返回所有 "times" =]组合（例如：SELECT * FROM my_table WHERE key1 = ... AND key2 = ... AND key3 = ...）

要解决这个问题，我必须添加另一个密钥：

PRIMARY KEY (`time`, `key1`, `key2`, `key3`),
KEY (`key1`, `key2`, `key3`)

更改 2（可能有影响）-- 修改列顺序

我调整了 table 以便列的顺序与主键的顺序匹配（time、key1、key2、key3)

我不知道这是否有影响，但可能有

更改 3（可能有影响）-- 调整了 CSV 中列的顺序

我运行我的 DataFrame 上有以下内容：

df.reindex(columns=["value1", "value2"], inplace=True)

这对列进行排序以匹配它们在数据库中出现的顺序。在此和更改 2 之间，可以完全按原样导入行，而无需交换列的顺序。不知道对导入性能有没有影响

结果

通过这三项更改，我的导入时间从 2 分钟减少到 9 秒！ 太不可思议了

我担心向 table 添加额外的键，因为额外的索引意味着更长的写入时间和更多的磁盘 space，但效果几乎可以忽略不计——尤其是与大量节省相比我从正确地聚类我的密钥中得到。

提高 MySQLdb 加载数据文件性能

Improving MySQLdb load data infile performance

python

innodb

mysql-python

pandas

更改 1（很确定这影响最大）-- 修改主键

更改 2（可能有影响）-- 修改列顺序

更改 3（可能有影响）-- 调整了 CSV 中列的顺序

结果