MapReduce Online: Can We Implement Online DDL Without Compromising Performance?

MapReduce在线DDL

MapReduce服务（MapReduce Service）是华为云提供的一项企业级大数据集群云服务，支持用户完全自主控制Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件的运行，在数据操作过程中，DDL（Data Definition Language，数据定义语言）操作是不可避免的，而在线DDL功能则允许在不中断业务的情况下进行DDL操作，从而提高服务的可用性和稳定性。

在线DDL的定义与优势

在线DDL（Online DDL）是指在数据库管理系统中，允许在执行DDL操作的同时，继续处理DML（Data Manipulation Language，数据操纵语言）操作，如插入、更新和删除数据，传统的DDL操作往往会阻塞表，导致业务中断，影响用户体验，在线DDL通过特定的算法和机制，避免了这种情况。

在线DDL的主要优势包括：

1、减少业务中断：在线DDL允许在执行DDL操作时继续处理DML操作，减少了对业务的影响。

2、提高系统可用性：通过减少业务中断，提高了系统的可用性和稳定性。

3、灵活性：支持多种DDL操作，如增加字段、删除字段、修改字段类型等，同时允许用户选择不同的算法和锁策略。

在线DDL的实现原理

在线DDL的实现主要依赖于以下几种算法：

1、COPY算法：COPY算法会创建一个新的临时表，将原表的数据逐行拷贝到临时表，然后在临时表上执行DDL操作，这种方法虽然简单，但需要额外的存储空间，并且在拷贝数据期间会阻塞DML操作。

2、INPLACE算法：INPLACE算法直接在原表上进行更改，不需要生成临时表，根据是否需要重建表，分为REBUILD和NOREBUILD两类，REBUILD类操作需要重建表，如添加/删除主键；NOREBUILD类操作只需要修改元数据，如修改列名。

3、INSTANT算法：INSTANT算法是MySQL 8.0引入的新特性，只需修改数据字典中的元数据，无需拷贝数据或重建表，整个DDL过程几乎是瞬间完成的，也不会阻塞DML。

在线DDL的操作与示例

在MapReduce服务中，使用在线DDL功能可以极大地简化数据操作流程，以下是一些常见的在线DDL操作及其示例：

1、增加字段：

“`sql

ALTER TABLE tbl_name ADD COLUMN col_name col_type, ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;

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2、删除字段：

“`sql

ALTER TABLE tbl_name DROP COLUMN col_name, ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;

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3、修改字段类型：

“`sql

ALTER TABLE tbl_name MODIFY COLUMN col_name new_col_type, ALGORITHM=COPY, LOCK=SHARE;

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4、设置字段默认值：

“`sql

ALTER TABLE tbl_name MODIFY COLUMN col_name SET DEFAULT ‘default_value’, ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;

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常见问题与注意事项

1、锁表问题：虽然在线DDL的目标是减少锁表时间，但在准备阶段和提交阶段仍然可能会锁表，建议在非业务高峰期执行DDL操作。

2、选择合适的算法：不同的DDL操作适合不同的算法，增加字段和删除字段适合使用INPLACE算法，而修改字段类型可能适合使用COPY算法。

3、第三方工具：对于不支持的DDL操作，可以使用ghost和ptosc等第三方工具来实现在线DDL。

MapReduce服务的在线DDL功能通过先进的算法和机制，实现了在不中断业务的情况下进行DDL操作，显著提高了系统的可用性和稳定性，了解并正确使用在线DDL功能，对于优化数据操作流程、提升系统性能具有重要意义。