过去，TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制，使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
TiDB 在面向这种超大规模数据的批处理场景，其能力也一直在演进，其复杂度也变得越来越低：
○ 从 TiDB 5.0 开始，TiFlash 支持 MPP 并行计算能力，在大批量数据上进行聚合、关联的查询性能有了极大的提升
○ 到了 TiDB 6.1 版本，引入了 BATCH DML ( https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/non-transactional-dml ) 功能，该功能可以将一个大事务自动拆成多个批次去处理，在单表基础上进行大批量更新、删除、写入时能够大幅提升处理效率，同时避免了大事务所产生的一些影响。
○ 而到了 7.1 LTS 版本，正式 GA 了 TiFlash 查询结果物化 ( https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tiflash-results-mater...查询结果物化 ) 的功能，使得 insert/replace into ... select ... 这种操作中的复杂 select 能够利用 TiFlash MPP 并行处理的能力，大幅提升了这种操作的处理性能。
○ 前不久刚发布的 7.5 LTS，正式 GA 了一个 IMPORT INTO ( https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/sql-statement-import-... ) 的功能，该功能将原本 tidb-lightning 的物理导入能力集成到 TiDB 计算节点上，使用一条 SQL 语句就可以完成大批量数据的导入，大幅简化了超大规模数据写入时的复杂度。
TiDB 上之前有哪些批处理方案
- INSERT INTO ... SELECT 完成查询和写入
● 现状：适用于小批量数据处理，性能较高
● 挑战：大批量数据写入时，会产生大事务，消耗内存较高
● 说明：写入+单表查询场景可使用 BATCH DML 功能自动拆批
- 针对 INSERT INTO/INSERT INTO ... ON DUPLICATE .../REPLACE INTO 这些 SQL 使用批量接口执行，降低应用与数据库之间的交互次数，提升批量写入时的性能
● 现状：在合适的拆批方案、表结构设计上，处理性能非常高
● 挑战：编码不合理、表结构设计不合理时，可能会遇到热点问题，导致性能不佳
- 通过 ETL 和调度平台提供的数据读取和写入能力实现大批量数据的处理
● 现状：主流的 ETL 平台，如 datax、spark、kettle 等，在合理表结构设计时，性能也比较高
● 挑战：多线程并行写入时，也有可能会遇到热点问题
- 针对上游传过来的 csv 文件的数据，使用 LOAD DATA 来完成批量数据的写入，提升批量写入时的性能
● 现状：在对文件进行拆分+多线程并行后，处理性能非常高
● 挑战：当 LOAD DATA 一个大文件时此时是大事务，导致性能不佳；多线程处理时也有可能遇到热点问题，导致性能不佳
针对以上几种批处理方案，以及最新推出的 IMPORT INTO 功能，我们开展了一次测试，探索哪种批处理方案效率最高，消耗资源更低，以及使用上更加简单。
TiDB 中不同批处理方案的测试
1 测试环境
- TiDB 资源：3 台 16VC/64GB 虚拟机 + 500GB SSD 云盘（3500 IOPS + 250MB/S 读写带宽）
a. TiDB 版本：TiDB V7.5.0 LTS
b. TiDB 组件：TiDB/PD/TiKV/TiFlash（混合部署）
- 存储资源：8C/64GB 虚拟机 + 500GB SSD 云盘（3500 IOPS + 250MB/S 读写带宽）
● 存储服务：NFS 服务、Minio 对象存储
- 测试资源：8C/64GB 虚拟机 + 500GB SSD 云盘（3500 IOPS + 250MB/S 读写带宽）
● datax + Dolphin 调度/java 程序/dumpling、tidb-lightning 工具以及 MySQL 客户端
2 测试场景
将大批量查询结果快速写入到目标表，既考验查询性能，同时也考验批量写入的性能。
2.1 查询部分：多表关联+聚合
基于 TPCH 100GB 数据，扩展 Q10 查询中的字段和查询范围，返回 8344700 行数据。
select c_custkey,c_name,sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue,
c_acctbal,n_name,c_address,c_phone,c_comment,min(C_MKTSEGMENT),min(L_PARTKEY),
min(L_SUPPKEY,min(L_LINENUMBER),min(L_QUANTITY), max(L_TAX), max(L_LINESTATUS),
min(L_SHIPDATE), min(L_COMMITDATE), min(L_RECEIPTDATE), min(L_SHIPINSTRUCT),
max(L_SHIPMODE), max(O_ORDERSTATUS), min(O_TOTALPRICE), min(O_ORDERDATE),
max(O_ORDERPRIORITY), min(O_CLERK), max(O_SHIPPRIORITY),
@@hostname as etl_host,current_user() as etl_user,current_date() as etl_date
from
tpch.customer,tpch.orders,tpch.lineitem,tpch.nation
where
c_custkey = o_custkey and l_orderkey = o_orderkey
and o_orderdate >= date '1993-10-01' and o_orderdate < date '1994-10-01'
and l_returnflag = 'R' and c_nationkey = n_nationkey
group by
c_custkey,c_name,c_acctbal,c_phone,n_name,c_address,c_comment
order by c_custkey;源表数据量
2.2 写入：29 列，1 个主键+2 个索引
CREATE TABLE `tpch_q10` (
`c_custkey` bigint(20) NOT NULL,
`c_name` varchar(25) DEFAULT NULL,
`revenue` decimal(15,4) DEFAULT NULL,
...
`etl_host` varchar(64) DEFAULT NULL,
`etl_user` varchar(64) DEFAULT NULL,
`etl_date` date DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`c_custkey`) /*T![clustered_index] CLUSTERED */,
KEY `idx_orderdate` (`o_orderdate`),
KEY `idx_phone` (`c_phone`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;3 测试结果
4 测试分析
4.1 JAVA 程序使用 SQL 进行批处理
使用 JAVA 处理时，StreamingResult 流式读取+多并发写入方式能够获得非常好的性能。 强烈不建议使用 limit 分页这种形式拆批 ，这种逻辑数据库将执行 844 条查询 SQL，效率极低，消耗的资源极高。同时 StreamingResult 这种流式读取还可以使用于数据导出的场景，对比使用 limit 分页处理，效率也更高。
在程序 4 中，将原本查询 SQL 里的 order by c_custkey 换成了 order by revenue desc 后，对性能也有一定影响，原因主要是多线程写入时 RPC 开销严重放大。
在程序 5 中，将原本查询 SQL 中的 c_phone 换成 '132-0399-0111' as c_phone，模拟索引热点。
4.2 LOAD DATA 方式
如果使用 LOAD DATA 要获得比较高的性能，建议对单个文件进行拆分，同时 csv 中文件的顺序建议与目标表主键顺序一致，如一个 CSV 文件存储 20000 行，再通过多线程并行来写入，此时写入性能也比较高。
如果仅 LOAD DATA 导入单个大文件，那么性能较低，且消耗内存较高。
4.3 ETL+调度平台方式
● 作业类型：datax(mysqlreader + mysqlwriter)，简单，效率一般
调度平台执行 datax 作业：使用 mysqlreader 方式读取时，默认就使用流式读取，但是对于多表查询的 query 时，写入时无法并发
● 作业类型：shell + datax(txtfileread + mysqlwriter)，较复杂，效率较高
○ 调度平台执行 shell：使用 dumpling 导出成多个 csv 文件
○ 再调度 datax 作业：使用 txtfilereader + mysqlwriter，此时可以多线程并发写入，效率较高
● 作业类型：SQL，简单高效
○ 调度平台执行 SQL：select ... into outfile
○ 调度平台执行 SQL：import into
4.4 SELECT ... INTO OUTFILE 导出查询结果（当前仅支持导出到文件系统）
该功能大家平时可能使用比较少，但该功能非常有价值，它可以高效的将数据一批导出、并且数据是完全一致的状态，可以用于：
a. 批量数据处理：JAVA 程序可直接执行该 SQL 完成结果的导出
b. 在简单的数据导出场景，使用导出 csv 替换原本 limit 处理逻辑，应用将查询结果导出到一个共享 NFS/S3 对象存储中，再读取 NFS/S3 对象存储中的 CSV，进行结果的处理，极大的降低了数据库的压力，同时性能将比之前使用 limit 分批处理更高。
4.5 IMPORT INTO 导入 CSV（当前支持 S3 协议对象存储以及文件系统）
该功能 7.5.0 引入，极大的简化了数据导入的难度，JAVA 程序可直接执行该 SQL 完成 CSV 数据的导入，在进行批处理时应用节点几乎不需要消耗 CPU/内存资源。以下是使用示例：
IMPORT INTO test.tpch_q10 FROM '/mnt/nfs/test.tpch_q10.csv' with FIELDS_TERMINATED_BY='\t',split_file,thread=8;需要注意的是：IMPORT INTO 导入过程中，不会产生日志，所以针对需要 CDC 同步或 Kafka 分发的场景，该方案不适用。
5 测试小结
部分测试代码示例 ： https://github.com/Bowen-Tang/batch-samples
总结与展望
TiDB 7.5.0 引入的 IMPORT INTO 功能，结合 SELECT ... INTO OUTFILE、以及 NFS/对象存储，让 TiDB 上增加了一种更加简单且非常高效的批处理方案，JAVA 应用程序处理时更加简单，ETL 调度也更简单。
以下是 TiDB 使用 IMPORT INTO、SELECT ... INTO OUTFILE 的架构示例：
I MPORT INTO 功能当前仅支持 CSV 导入，未来 TiDB 8.x 版本中 IMPORT INTO 将直接集成 IMPORT INTO ... SELECT ... 功能，极致简化批处理操作，性能也更进一步提升（187 秒），敬请大家期待 ：
