• kettle大数据量读写mysql性能优化


     

     修改kettleDB连接设置

    1. 增加批量写的速度:
    useServerPrepStmts=false  
    rewriteBatchedStatements=true  
    useCompression=true
    2. 增加读的速度:
    useServerPrepStmts=true
    cachePrepStmts=true

    参数说明:

    1)useCompression=true,压缩数据传输,优化客户端和MySQL服务器之间的通信性能。

    2)rewriteBatchedStatements=true  ,开启批量写功能

    将会使大批量单条插入语句:

    INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('One',1);
    INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('Two',2);
    INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('Three',3);

    改写成真正的批量插入语句:

    INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('One',1),('Two',2),('Three',3);

    3)useServerPrepStmts=false  关闭服务器端编译,sql语句在客户端编译好再发送给服务器端,发送语句如上。

    如果为true,sql会采用占位符方式发送到服务器端,在服务器端再组装sql语句。

    占位符方式:INSERT INTO t (c1,c2) VALUES (?,?),(?,?),(?,?);

    此方式就会产生一个问题,当列数*提交记录数>65535

    时就会报错:Prepared statement contains too many placeholders,

    这是由于我把“提交记录数量”设为10000,而要插入记录的表字段有30个,所以要进行批量插入时需要30*10000=300000  > 65535 ,故而报错。

    解决方案:

    方案1:把DB连接中的 rewriteBatchedStatements 给设置为false(或者去掉),不过这个操作会影响数据的插入速度。

    方案2:更改表输出的设计。确保30个输出字段的和提交记录数量的乘积不超过65535。比如把提交记录数量由10000更改为450(30*2000=60000< 65535)

    当然我们的目的是为了提高数据库写速度,所以当rewriteBatchedStatements =true时useServerPrepStmts=false必须配合使用。

     mysql参数调优可以参考如下文档

    https://dev.mysql.com/doc/connectors/en/connector-j-reference-configuration-properties.html


    数据丢失问题

    性能提升后,遇到另外个问题,86万数据丢失了130多条,kettle无报错,各种mysql参数设置之后都无效果,耗时近一天,最终查到是重复数据导致。

    估计是因为重复数据在mysql写不进去导致该批次数据写失败,但是kettle无报错这个就比较坑。

    解决办法就是:1)取消数据表主键或者唯一索引 ,当然这是治标不治本的做法。2)根本的做法就是排查重复数据,从源头杜绝重复数据

    参考文档:

    https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/69389424?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

    http://www.jackieathome.net/archives/169.html

  • 相关阅读:
    OpenCV下载
    ffmpeg.转换示例_处理流程
    调试.pdb&源码
    OpenCV.图片透明
    ffmpeg.用vs2017编译(20200102)
    ffmpeg.视频转码
    ffmpeg.串流_资料(包含一些vlc)
    Qt563x86vs2015.编译错误(TypeError: Property 'asciify' of object Core::Internal::UtilsJsExtension(0x????????) is not a function)
    前端性能优化规则
    前端性能优化 —— reflow(回流)和repaint(重绘)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/pejsidney/p/10385146.html
Copyright © 2020-2023  润新知