MySQL数据分析怎么解决

本文主要讲解如何解决MySQL数据分析。感兴趣的朋友不妨看看。本文介绍的方法简单、快速、实用。让边肖带你学习“如何解决MySQL数据分析”！

作为最受欢迎的开源数据库，MYSQL正成为越来越多企业的选择。MySQL数据库广泛应用于各种业务系统中。除了在线业务逻辑的读写，还会有一些额外的数据分析需求，比如BI报表、可视化大屏、大数据应用等等。但是由于MySQL架构等问题，在面对数据分析场景时，往往力不从心。

对于这种情况，业内有很多解决方案。这里有一个推荐mdash的新方法；面对低成本场景，湖泊数据分析是一个不错的选择。在推出正式内容之前，先简单介绍一下相对陌生的数据湖概念。

Lake是一个无服务器的交互式联邦查询服务。使用标准的SQL，您可以分析和集成来自对象存储(OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL)等的数据。)和NoSQL(表存储等)。).

01. 方案背景

需求场景1

MySQL数据库广泛应用于各种业务系统中。除了在线业务逻辑的读写，还会有一些额外的数据分析需求，比如BI报表、可视化大屏、大数据应用等等。随着业务的发展，单个MySQL数据库达到一定数据量后，直接使用MySQL进行数据分析的性能较差，会影响在线业务的读写性能。在这种情况下，有必要寻求一种新的数据分析方案。

需求场景2

MySQL中的数据需要和日志数据联合分析。在这种场景下，一些公司会使用开源的大数据系统(比如Hive、Hadoop、Spark等。)来构建数据仓库。这种方法虽然可以解决问题，但需要的人力和服务器等资源成本最高。如何低成本地将MySQL与其他系统的数据结合起来？

需求场景3

当MySQL中的数据量超过单机性能时，为了保证在线业务性能，DBA通常采用子数据库和子表的技术，将一个数据库中单个表的数据拆分为多个数据库中的多个表。因为一个逻辑表被拆分成多个表，所以此时分析数据会非常复杂。需要一种新的分析方法。

02. 案评估因素

在MySQL分析场景中，如果要解决以上三个场景问题，主要考虑哪些因素？如果有多个方案，我该如何选择？你可以参考以下关键因素。

1.成本因素

这里所说的成本是一个综合性的概念，不仅指经济成本，还包括时间、人力、风险成本等。用户在进行方案选择时，应考虑综合“性价比”。

2.能力因素

维度包括功能和性能两个方面。功能上，方案是否提供完整的分析能力和扩展能力。在性能方面，是否满足用户对时效性和并行性的要求，尤其是大规模。

3.可维护性

一个好的产品应该提供良好的可维护性。用户可以非常简洁地使用它。当有问题时，也可以很容易地检查和解决。

4.易用性

产品本身要有良好的可用性。用户只需要很低的门槛就可以使用数据分析服务。

03. 方案选择

MySQL数据分析场景的解决方案有很多，包括对MySQL只读实例的直接分析、自建开源数据仓库和数据湖建设方案。让我们仔细看看这些方案的优缺点。

基于MySQL只读实例分析

通过购买额外的服务器构建一个MySQL只读备用实例，然后基于只读实例进行数据分析。该方案的优点和缺点：

缺点：

功能不能满足场景2和场景3的需求。即使对于需求场景1，当数据量增加时(参考下面的TPC-H 10G SQL，需要时间)，基于只读实例的分析性能也会非常差。

成本更高：额外只读实例的成本也更高。

优点：

方案简单，可以防止对线上业务的影响；良好的可用性和兼容性。

自建开源数据仓库

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使用开源大数据系统（如Hive，Hadoop，Spark等）搭建数据仓库，然后同步MySQL数据到数据仓库，再基于Spark或Hive进行数据分析。

缺点：

•  易用性差：开源大数据系统使用门槛比较高，需要专门的大数据工程师来操作和运维；此外Sqoop同步不支持表结构变更，增加和删除列都会导致同步失败。

•  成本最高：另外还需要额外购买服务器搭建系统，增加了硬件成本，这个方案整体成本最高。

优点：

•  能解决需求场景一和二的问题，分析性能较好。

分析型数据库

使用开源或商用的分析型数据库，通过数据同步工具完成数据同步，再基于SQL进行数据分析。

缺点：

•  可维护性差，需要专门运维人员。

•  成本较高，需额外购买资源。

优点：

•  满足海量规模的数据分析

数据湖构建方案

基于阿里云数据湖分析构建方案，它能完美的解决低成本分析MySQL数据的需求。

优点：

•  方便易用：使用一键建仓可以很轻松把整个数据库同步到数据湖。

•  分析能力强：数据湖分析（Data Lake Analytics）与MySQL体验完全相同，数据量增加对分析性能几乎没有影响。

•  成本极低：不需要购买服务器，按查询量计费，无查询不收费；无维护成本。

•  对源库影响：数据分析对在线业务无影响。

04.  数据湖构建方案评测数据及技术原理

接下来让我们详细看一下数据湖构建方案的评测数据和技术原理。

低成本高性能

•  低成本

下面是成本的对比，额外购买一台高性能RDS（MySQL数据库）包月费用需2344元；以TPC-H 10G为例，如果每天执行一次TPC-H的22条SQL，使用DLA一个月的费用只需要26.64元，平均每天不到1元。只需1%的成本就能获取高性能的分析；此外DLA的列式存储消耗只需要3G，而原生Mysql的存储可能消耗约20G。

•  高性能

数据湖构建把数据从源数据库同步后，使用列式+压缩的方式存储，以TPC-H 10G的数据为例，存储在MySQL将消耗大约20G存储，但使用列式+压缩方式存储只消耗约3G存储。

使用阿里云数据湖分析（DLA）分析，能以极低的成本获得高效的分析，再次以TPC-H 10G的数据为例，TPC-H的22条SQL在DLA执行耗时平均为5.5s，在MySQL中平均耗时为345.5s，且有4条SQL跑不出来。

下图TPC-H 10G 22条SQL在MySQL和DLA的耗时对比。

易用性

•  支持丰富数据源

阿里云数据湖分析构建方案，支持丰富的数据源，包括自建的MySQL、SQLServer、PostgreSQL、Oracle、云数据库RDS、PolarDB、ADB等。与传统的数据仓库相比，它的设计目标是"简单"，让用户通过简单的配置就能实现数据同步到DLA，真正实现"一键"建仓。

•  自动同步保持数据一致

数据湖构建支持自动同步更新的数据，也能自动同步包括创建表，删除表，新增列、修改列、删除列等元数据操作。在分库分表的场景中，数据湖构建能把一张分布在多个数据库的逻辑表合并到一张表中，实现基于一张表做数据分析。此外数据湖构建支持同步的表数量无上限限制。

•  增量构建

数据湖分析（DLA）团队正在研发数据湖增量构建以支持增量模式同步源库数据，能完全消除对源库产生的影响；并且能大大提升数据分析的时效性。增量构建将于近期发布上线，敬请期待。

•  对源库影响

基于数据湖分析查询对源库完全无影响；在数据湖从源库同步数据时，对源库的影响也保证在10%以内。下图是数据湖构建针对不同规格源数据库的CPU消耗：随着机器规格增大，连接数会自动增加，最终源库的平均CPU消耗都在10%以内。

为了尽量减低同步对源数据库的影响，数据湖构建做了大量的优化。包括：

•  数据湖构建会自动根据源数据库的机器规格，动态调整连接数，能保证对源数据库的压力在10%以内。

•  在并发同步一张表时，优先选择索引列做切分，通过索引快速定位一段数据范围，减小同步对源数据库的影响。

•  数据湖构建默认选择业务低谷做数据同步，防止影响线上业务。

最终实现对源库的压力几乎可以忽略。如果用户希望加快同步速度，也可以手动增加连接数加快同步速度。

05.  阿里云数据湖实践

如果你希望试用数据湖分析构建MySQL低成本分析，只需要以下步骤即可开通试用。

1、登录Data Lake Analytics管理控制台。在页面左上角，选择DLA所在地域。（https://datalakeanalytics.console.aliyun.com）

2、在左侧导航栏单击解决方案。在解决方案页面，单击一键建仓中的进入向导。

3、根据页面提示，进行参数配置。

4、完成上述参数配置后，单击创建，就可以开始使用数据湖愉快的分析了。

到此，相信大家对“MySQL数据分析怎么解决”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！