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本篇内容主要讲解“MySQL 数据分析怎么解决”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让丸趣 TV 小编来带大家学习“MySQL 数据分析怎么解决”吧!
作为最为流行的开源数据库，MYSQL 正成为越来越多企业的选择。MySQL 数据库大量应用在各种业务系统，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，如 BI 报表、可视化大屏、大数据应用等。但受限于 MySQL 架构等问题，在面对数据分析场景时，其往往力不从心。
针对这种情况，业内有很多种解决方案。这里特推荐一种新的方式 mdash; 数据湖分析，在面对低成本场景时是个不错的选择。在展开正式内容之前，对数据湖这个还较为陌生的概念做个简单介绍。
数据湖，是一种 Serverless 化的交互式联邦查询服务。使用标准 SQL 即可分析与集成对象存储 (OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL 等)、NoSQL(TableStore 等) 数据源的数据。
01. 方案背景
需求场景一
MySQL 数据库大量应用在各种业务系统，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，如 BI 报表、可视化大屏、大数据应用等。随着业务的发展，单机 MySQL 数据库达到一定的数据量后，直接使用 MySQL 做数据分析性能比较差，而且会影响在线业务的读写性能。这种情况下就需要寻求新的数据分析方案。
需求场景二
MySQL 中的数据需要和日志数据做联合分析，这种场景下有些公司会使用开源的大数据系统（如 Hive，Hadoop，Spark 等）搭建数据仓库，这个方法虽然能解决问题，但它所需的人力成本和服务器等资源成本却是最高的。如何才能低成本的把 MySQL 与其他系统的数据做联合分析？
需求场景三
当 MySQL 中数据量超过单机性能后，为了保证在线业务性能，DBA 通常会采用分库分表技术，将一个数据库中的单张表数据拆分到多个数据库的多张表中。由于一个逻辑表被拆成多张表，这时候如果要进行数据分析，将会变得十分复杂。需要新的分析方案来解决。
02. 案评估因素
MySQL 分析场景中，如果要解决上述三个场景问题，主要考虑的因素有哪些？如果有多种解决方案，应该如何选择？可以参考以下几个关键因素。
1. 成本因素
这里谈到的成本，是个综合的概念，不单指经济成本，还包括时间、人力、风险成本等。用户做方案选择时，要考虑综合的“性价比”。
2. 能力因素
能力维度包括两个方面，即功能和性能。功能上，方案是否提供了完备的分析能力及扩展能力。性能上，是否满足用户的对时效性、并行性的要求，特别是在海量规模下。
3. 可维护性
好的产品，应该是提供良好的可维护性。用户可通过很简洁的方式使用它。当出现问题的时候，也可以很容易排查解决。
4. 易用性
产品自身应具有良好的易用性。用户只需要很低的门槛即可使用到数据分析服务。
03. 方案选择
针对 MySQL 数据的分析场景，有多种解决方案，包括直接在 MySQL 只读实例上分析、自建开源数据仓库和数据湖构建方案。下面让我们详细看看这些方案的优缺点。
基于 MySQL 只读实例分析
通过额外购买服务器搭建 MySQL 只读备库实例，然后基于只读实例做数据分析。这个方案的优缺点：
缺点：
功能不能无法满足需求场景二和场景三，即使针对需求场景一，当数据量增大时（参考下文 TPC-H 10G SQL 耗时），基于只读实例的分析性能会非常差。
成本较高：额外购买的只读实例成本也比较高。
优点：
方案简单，能防止对在线业务产生影响；易用性、兼容性好。
自建开源数据仓库
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！这里是丸趣 TV 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！
