亚马逊红移:批量插入与来自s3的COPYing

我有一个红色群集,我用于一些分析应用程序.我有要添加到clicks表中的传入数据.假设我每秒要存储约10个新的"点击次数".如果可能,我希望我的数据尽快在红移中可用.

根据我的理解,由于柱状存储,插入性能很差,因此您必须按批次插入.我的工作流程是将点击数存储在redis中,每分钟,我都会将redis中的~600次点击作为批量插入红色.

我必须将一批点击插入到redshift中:

Multi-row insert strategy:我使用常规insert查询插入多行.这里有多行插入文档

S3 Copy strategy:我将s3中的行复制为clicks_1408736038.csv.然后我运行一个COPY将其加载到clicks表中.COPY文档在这里

我做了一些测试(这是在clicks已有200万行的表上完成的):

             | multi-row insert stragegy |       S3 Copy strategy    |
             |---------------------------+---------------------------+
             |       insert query        | upload to s3 | COPY query |
-------------+---------------------------+--------------+------------+
1 record     |           0.25s           |     0.20s    |   0.50s    |
1k records   |           0.30s           |     0.20s    |   0.50s    |
10k records  |           1.90s           |     1.29s    |   0.70s    |
100k records |           9.10s           |     7.70s    |   1.50s    |

正如您所看到的,就性能而言,首先在s3中复制数据看起来我什么也得不到.的upload+ copy时间等于insert时间.

问题:

每种方法有哪些优点和缺点？什么是最佳做法？我错过了什么吗？

并提出问题:是否可以COPY通过清单自动从s3 红移到数据？我的意思是一旦将新.csv文件添加到s3中就立即复制数据？文件在这里和这里.或者我是否必须自己创建一个后台工作程序来触发COPY命令？

我的快速分析:

在关于一致性的文档中,没有提到通过多行插入来加载数据.看起来首选的方式是COPY从s3开始使用唯一的对象键(每个.csv在s3上都有自己唯一的名称)...

S3 Copy strategy:

PROS:看起来像是文档中的好习惯.

缺点:更多工作(我必须管理存储桶和清单以及触发COPY命令的cron ......)

Multi-row insert strategy

PROS:减少工作量.我可以insert从我的应用程序代码中调用查询

缺点:看起来不像是导入数据的标准方式.我错过了什么吗？

Guy.. 41

Redshift是一个分析数据库,它经过优化,可以查询数百万条记录.它还经过优化,允许您使用COPY命令快速将这些记录摄取到Redshift中.

COPY命令的设计是将多个文件并行加载到集群的多个节点中.例如,如果您有一个5个小节点(dw2.xl)群集,如果您的数据是多个文件数(例如20个),则可以将数据复制速度提高10倍.文件数和每个文件中的记录数之间存在平衡,因为每个文件都有一些小的开销.

这应该引导您在COPY的频率之间取得平衡,例如每5或15分钟而不是每30秒,以及事件文件的大小和数量.

另一点需要考虑的是你拥有的两种类型的Redshift节点,SSD类型(dw2.xl和dw2.8xl)和磁性节点(dx1.xl和dw1.8xl).SSD在摄取方面也更快.由于您正在寻找非常新的数据,您可能更喜欢使用SSD,这通常是低于500GB压缩数据的低成本.如果随着时间的推移,您拥有超过500GB的压缩数据,您可以考虑运行2个不同的集群,一个用于SSD上的"热"数据,上周或下个月的数据,另一个用于磁盘上的"冷"数据你的历史数据.

最后,您并不需要将数据上传到S3,这是摄取时间的主要部分.您可以使用SSH COPY选项直接从服务器复制数据.请在此处查看有关它的更多信息:http://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/loading-data-from-remote-hosts.html

如果您能够将Redis队列拆分为多个服务器或至少具有不同日志文件的多个队列,则可以获得每秒非常好的记录提取速度.

您可能需要考虑的另一种允许近实时分析的模式是使用Amazon Kinesis(流媒体服务).它允许以秒为延迟对数据进行分析,同时准备数据以更优化的方式复制到Redshift中.