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Aurora MySQL 資料庫引擎更新:2016-11-10 (1.9.0、1.9.1 版) (已棄用)
版本:1.9.0、1.9.1
新功能
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改善索引建置作業 – 利用由下而上的方式建立索引,消除不必要的頁面分割,讓建立次要索引的實作現在得以正常運作。此作法可以減少建立索引或重建資料表所需的時間,縮減幅度最多可達 75% (依
db.r3.8xlarge
資料庫執行個體類別而有所不同)。此功能由 Aurora MySQL 1.7 版的實驗室模式推出,Aurora 1.9 版和更新版本已預設啟用這項功能。如需相關資訊,請參閱《Amazon Aurora 使用者指南》中的 Amazon Aurora MySQL 實驗室模式。 -
鎖定壓縮 (實驗室模式) – 此實作可大幅減少鎖定管理程式所耗用的記憶體量,減少幅度最多可達 66%。鎖定管理員可以取得更多資料列鎖定而不會遇到 out-of-memory 例外狀況 此功能預設為停用,可透過啟用 Aurora 實驗室模式加以啟動。如需相關資訊,請參閱《Amazon Aurora 使用者指南》中的 Amazon Aurora MySQL 實驗室模式。
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效能結構描述 – Aurora MySQL 現在包括效能結構描述支援,將對效能的影響降至最低。在我們使用的測試中 SysBench,啟用性能模式可能會降低多達 60% 的 MySQL 性能。
SysBench 對 Aurora 資料庫叢集的測試顯示對效能的影響比 MySQL 少 4 倍。即使啟用效能結構描述,執行
db.r3.8xlarge
資料庫執行個體仍會產生每秒 100K 的 SQL 寫入次數,以及超過每秒 550K 的 SQL 讀取次數。 -
改進熱門資料列爭用情形– 當有大量連線存取少數熱門資料列內容時,此功能可減少 CPU 使用率,並增加傳輸量。若有熱門資料列爭用情形,此功能亦可避免
error 188
發生。 -
改進的 out-of-memory 處理 — 當執行非必要的鎖定 SQL 敘述句且違反保留的記憶體集區時,Aurora 會強制回復這些 SQL 敘述句。此功能可釋放記憶體並防止因 out-of-memory例外引擎損毀。
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智慧讀取選擇器 — 此實作可針對每次讀取選擇不同區段之間的最佳儲存區段,進而改善讀取輸送量,藉此改善讀取延遲。 SysBench 測試顯示,寫入工作負載的效能提高了 27%。
改善項目
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修正 Aurora 複本在引擎啟動期間遭遇共用鎖定的問題。
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清除系統中的讀取檢視指標為 NULL 時,Aurora 複本可能當機。現在,此問題已獲得修正。