Aurora-MySQL-Datenbank-Engine-Updates 10.11.2016 (Versionen 1.9.0, 1.9.1) (veraltet) - Amazon Aurora
Neue FunktionenVerbesserungen

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Aurora-MySQL-Datenbank-Engine-Updates 10.11.2016 (Versionen 1.9.0, 1.9.1) (veraltet)

Version: 1.9.0, 1.9.1

Neue Funktionen

  • Verbesserter Index-Build – Die Implementierung für das Aufbauen von sekundären Indizes funktioniert jetzt durch das Aufbauen des Index in einem Bottom-up-Ansatz (von unten nach oben), was eine unnötige Spaltung von Seiten verhindert. Dies kann den erforderlichen Zeitaufwand für das Erstellen eines Index oder Wiederaufbauen einer Tabelle um bis zu 75 % reduzieren (basierend auf der db.r3.8xlarge-DB-Instance-Klasse). Diese Funktion befand sich in Aurora MySQL-Version 1.7 im Labor-Modus und ist jetzt standardmäßig aktiviert in Aurora-Version 1.9 und höher. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon-Aurora-MySQL-Labor-Modus im Amazon-Aurora-Benutzerhandbuch.

  • Sperren-Kompression (Labor-Modus) – Diese Anwendung reduziert signifikant die Menge an verbrauchtem Arbeitsspeicher durch Lock Manager um bis zu 66 %. Der Sperrmanager kann mehr Zeilensperren erwerben, ohne dass eine Ausnahme auftritt. out-of-memory Diese Funktion ist standardmäßig deaktiviert und kann aktiviert werden, indem der Aurora-Labor-Modus aktiviert wird. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon-Aurora-MySQL-Labor-Modus im Amazon-Aurora-Benutzerhandbuch.

  • Performance-Schema – Aurora MySQL bietet jetzt Unterstützung für Performance-Schema mit minimaler Auswirkung auf die Performance. In unseren Tests konnte die Aktivierung des Leistungsschemas die MySQL-Leistung um bis zu 60% beeinträchtigen. SysBench

    SysBench Tests eines Aurora-DB-Clusters ergaben eine viermal geringere Auswirkung auf die Leistung als bei MySQL. Das Ausführen der db.r3.8xlarge-DB-Instance-Klasse ergab 100.000 SQL-Schreibvorgänge/Sek. und sogar über 550.000 SQL-Schreibvorgänge/Sek., wenn das Leistungsschema aktiviert war.

  • Verbesserung von Hot Row Contention – Diese Funktion reduziert die CPU-Verwendung und erhöht den Durchsatz, wenn eine große Anzahl an Verbindungen auf eine kleine Anzahl an Hot Rows zugreift. Diese Funktion behebt auch error 188, wenn Hot Row Contention besteht.

  • Verbesserte out-of-memory Handhabung — Wenn unwichtige, sperrende SQL-Anweisungen ausgeführt werden und der reservierte Speicherpool verletzt wird, erzwingt Aurora ein Rollback dieser SQL-Anweisungen. Diese Funktion gibt Speicherplatz frei und verhindert Engine-Abstürze aufgrund von Ausnahmen. out-of-memory

  • Intelligenter Leseselektor — Diese Implementierung verbessert die Leselatenz, indem für jeden Lesevorgang das optimale Speichersegment aus verschiedenen Segmenten ausgewählt wird, was zu einem verbesserten Lesedurchsatz führt. SysBench Tests haben eine Leistungssteigerung von bis zu 27% bei Schreib-Workloads ergeben.

Verbesserungen

  • Behebung eines Fehlers, bei dem in einem Aurora Replica eine Lesesperre während des Hochfahrens der Engine auftritt.

  • Behebung eines potenziellen Absturzes eines Aurora Replicas, wenn der Adressenverweis für die Leseansicht im Bereinigungssystem NULL ist.