在云化場(chǎng)景下，還有一個(gè)主要場(chǎng)景對(duì)客戶的體驗(yàn)非常重要 。我們知道客戶的業(yè)務(wù)要遷移上云，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的遷移（華為云提供了數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)DRS工具支持各類數(shù)據(jù)遷移場(chǎng)景），數(shù)據(jù)遷移比較高效的方式為：
1)邏輯導(dǎo)出源端數(shù)據(jù)
2)在目標(biāo)端建表（注意，表不含二級(jí)索引）
3)將源端導(dǎo)出的數(shù)據(jù)插入到目標(biāo)端
4)對(duì)目標(biāo)端的表建立二級(jí)索引
如果涉及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)同步，相關(guān)步驟會(huì)更復(fù)雜一些，由于和該主題無關(guān)，這里不展開 。以上步驟中，需要重點(diǎn)注意的是步驟2和4，在目標(biāo)端創(chuàng)建表的時(shí)候先不創(chuàng)建二級(jí)索引 。這個(gè)優(yōu)化對(duì)性能影響很大，尤其是一個(gè)表有很多二級(jí)索引的場(chǎng)景 。我們知道Btree索引的插入如果是有序的，對(duì)插入性能和結(jié)果的空間利用率是最好的，因?yàn)锽tree索引的分裂會(huì)在插入?yún)^(qū)域的尾部產(chǎn)生，同時(shí)由于分裂算法的優(yōu)化，分裂產(chǎn)生的頁面填充率會(huì)比較高；相反地，如果是隨機(jī)插入，尤其是并發(fā)地隨機(jī)插入，很容易導(dǎo)致Btree索引在不同的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分裂，并且分裂后的頁面填充率都處于一個(gè)半滿的狀態(tài)，導(dǎo)致Btree最終的一個(gè)膨脹 。
有了這個(gè)背景之后，我們就容易理解上面的問題，插入表數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們屏蔽了二級(jí)索引，等所有數(shù)據(jù)都準(zhǔn)備好了，再采用批量建立索引的方式創(chuàng)建二級(jí)索引，這對(duì)于二級(jí)索引創(chuàng)建效率是最高的 。如果不這么做，每插入一條記錄，就要去插入相應(yīng)的二級(jí)索引，那么二級(jí)索引就是一個(gè)無序的隨機(jī)插入，并發(fā)起來性能會(huì)變差很多 。
雖然在數(shù)據(jù)同步準(zhǔn)備好后，批量創(chuàng)建二級(jí)索引是一個(gè)有效的方案，但是如果數(shù)據(jù)量很大，這么創(chuàng)建二級(jí)索引還是非常耗時(shí)，導(dǎo)致客戶在數(shù)據(jù)遷移完之后需要等待很長時(shí)間才能開展業(yè)務(wù)，這個(gè)等待周期可能是小時(shí)甚至天級(jí)別的 。雖然可以考慮表級(jí)別的并發(fā)創(chuàng)建索引，但是這個(gè)方法也有明顯的缺點(diǎn)：應(yīng)用場(chǎng)景有限，要求有多表；以及表和表之間的并發(fā)其實(shí)不是一個(gè)最有效的并發(fā)形式，相互影響比較大 。
GaussDB(for MySQL)如何快速創(chuàng)建索引？綜上所述，在創(chuàng)建索引這個(gè)點(diǎn)上存在兩個(gè)性能瓶頸點(diǎn)：一個(gè)是用戶遷移數(shù)據(jù)之后的批量索引創(chuàng)建；第二個(gè)是用戶臨時(shí)需要添加一個(gè)二級(jí)索引 。無論哪個(gè)點(diǎn)，我們都需要更快的建立好索引，提升用戶的使用體驗(yàn) 。
華為云GaussDB(for MySQL)引入了并行創(chuàng)建索引的技術(shù)，它改進(jìn)了社區(qū)版MySQL創(chuàng)建索引只用單線程的問題，以此提高創(chuàng)建索引的效率，并一起解決了前述兩個(gè)痛點(diǎn) 。前面提到的社區(qū)版創(chuàng)建索引邏輯是單線程的，首先存在資源利用率不夠飽滿的問題；其次創(chuàng)建索引過程是CPU和IO開銷交替進(jìn)行的過程，在做一個(gè)操作的時(shí)候，即使不是資源競(jìng)爭(zhēng)的操作也只有等待 。多線程創(chuàng)建索引可以充分利用CPU和IO資源，同時(shí)有的線程在做CPU計(jì)算時(shí)，別的線程可以并發(fā)的做IO操作 。
GaussDB(for MySQL)使用的并行創(chuàng)建索引，是一個(gè)全鏈路的并行技術(shù) 。前面提到，創(chuàng)建索引包含了若干個(gè)階段，我們的并行創(chuàng)建算法，對(duì)這里的每個(gè)階段都做并行處理，從讀取數(shù)據(jù)、排序、到創(chuàng)建索引，都是并行操作，每一步都由指定的N個(gè)線程并發(fā)處理 。它的邏輯如下圖所示：

文章插圖
GaussDB(for MySQL)尤其對(duì)數(shù)據(jù)的歸并排序做了多種優(yōu)化，使得我們常規(guī)的歸并排序能夠充分的并行，充分利用CPU、內(nèi)存和IO的資源 。在并行創(chuàng)建索引之后的合并步驟，也使用了一套簡(jiǎn)化的算法，正確處理各種索引結(jié)構(gòu)的場(chǎng)景 。
支持的索引和場(chǎng)景GaussDB(for MySQL)的并行創(chuàng)建索引功能，目前支持的索引為Btree二級(jí)索引 。對(duì)于virtual index二級(jí)索引，將會(huì)在不久的將來提供全面的支持，而MySQL的spatial index和fulltext index不在該并行創(chuàng)建索引覆蓋范圍內(nèi) 。

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