Aurora MySQL 데이터베이스 엔진 업데이트: 2016년 11월 10일(버전 1.9.0, 1.9.1)(사용되지 않음)

버전: 1.9.0, 1.9.1

새로운 기능

• 향상된 인덱스 빌드 – 이제 상향식으로 인덱스를 빌드하여 보조 인덱스를 빌드하므로 불필요한 페이지 분할이 방지됩니다. 따라서 인덱스를 만들거나 테이블을 다시 빌드하는 데 필요한 시간을 75%까지 줄일 수 있습니다.(db.r3.8xlarge DB 인스턴스 클래스 기준). 이 기능은 Aurora MySQL 버전 1.7의 랩 모드에 있었으며 Aurora 버전 1.9 이상에서는 기본값으로 활성화되어 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Aurora 사용 설명서의 Amazon Aurora MySQL 랩 모드를 참조하세요.

• 압축 잠금(랩 모드) – 실행 시 잠금 관리자가 소모하는 메모리 양이 66%까지 대폭 감소합니다. 메모리 부족 예외가 발생하는 일 없이 더 많은 행 잠금을 얻을 수 있습니다. 이 기능은 기본적으로 비활성화되며 Aurora 랩 모드를 설정하여 활성화할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Aurora 사용 설명서의 Amazon Aurora MySQL 랩 모드를 참조하세요.

• 성능 스키마 – Aurora MySQL에 이제 성능 영향을 최소화한 성능 스키마 지원이 포함됩니다. SysBench를 이용한 자사 테스트에서 성능 스키마 이용 시 MySQL 성능이 60%까지 저하될 수 있습니다.

  Aurora DB 클러스터의 SysBench 테스트에서는 MySQL보다 4배 적은 성능 영향을 보여주었습니다. db.r3.8xlarge DB 인스턴스 클래스를 실행한 결과 성능 스키마를 활성화했음에도 100K SQL 쓰기/초, 550K 이상의 SQL 읽기/초였습니다.

• 핫 행 경합 개선 – 이 기능은 다량의 연결에 의해 핫 행이 소량 액세스할 때 CPU 활용을 떨어뜨리고 처리량을 늘립니다. 또한 핫 행 경합이 있을 때 error 188을 제거합니다.

• 메모리 부족 취급 개선 – 필수적이지 않은 잠금 SQL 명령문을 실행하고 예약된 메모리 풀을 넘어갈 때, Aurora가 해당 SQL 명령문을 강제로 롤백합니다. 이 기능은 메모리를 비우고 메모리 부족 예외로 인한 엔진 충돌을 예방합니다.

• 스마트 읽기 선택기 – 실행 시 모든 읽기 작업에 대하여 각기 다른 세그먼트 중에서 최적의 스토리지 세그먼트를 선택함으로써 읽기 지연을 개선하며, 이로써 읽기 처리량이 개선됩니다. SysBench 테스트 결과 쓰기 워크로드 성능이 27%까지 올라갔습니다.

개선 사항

• 엔진 시동 시 Aurora 복제본이 잠금이 공유된 곳을 발견한 경우의 문제를 수정했습니다.

• 제거 시스템에서 뷰 포인터 읽기가 NULL인 경우 Aurora 복제본에서 잠재적 충돌을 수정했습니다.