一、需求
二、实现再分析
对于单表20亿， 在MySQL运维，说真的这块目前涉及得比较少，也基本没什么经验，但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下，可以维持在10万-15万行写入。 但很多时间我们接受的项目还是数据超过内存的。 这里使用XeLabs TokuDB做一个测试。
三、XeLabs TokuDB介绍
项目地址： https://github.com/XeLabs/tokudb
相对官方TokuDB的优化：
内置了jemalloc 内存分配；
引入更多的内置的TokuDB性能指标；
支持Xtrabackup备份；
引入ZSTD压缩算法；
支持TokuDB的binlog_group_commit特性；
四、测试表
TokuDB核心配置：
表结构：
利用load data写入数据：
计算一下每秒写入速度：
文件大小：
实际文件8.5G，写入TokuDB大小3.5G，只是接近于一半多点的压缩量。 对于20亿数据写入，实际测试在58分钟多点就可以完成。可以满足实际需求，另外对于磁盘IO比较好的机器（SSD类盘，云上的云盘），如果内存和数据差不多情况，这量级数据量测试在Innodb里需要添加自增列，可以在3个小多一点完成。 从最佳实战上来看，Innodb和TokuDB都写入同样的数据，InnoDB需要花大概是TokuDB3-4倍时间。文件大小区别，同样20亿数据：
文件大小在5倍大小的区别。
测试结论：
利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。
另外测试几种场景也供大家参考： 如果在TokuDB中使用带自增的主键，主键无值让MySQL内部产生写入速度，下降比较明显，同样写入2亿数据，带有自建主键：
同样的数据写入在主键自增无值产生时，不能使用TokuDB的 Bulk loader data特性，相当于转换为了单条的Insert实现，所以效果上慢太多。
关于TokuDB Bulk Loader前提要求，这个表是空表，对于自增列，如自增列有值的情况下，也可以使用。 建议实际使用中，如果自增列有值的情况下，可以考虑去除自增属性，改成唯一索引，这样减少自增的一些处理逻辑，让TokuDB能跑地更快一点。 另外在Bulk Loader处理中为了追求更快速的写入，压缩方面并不是很好。
关于TokuDB Bulk Loader :
五、测试环境说明
测试使用CentOS7环境，编译的XeLabs TokuDB版本百度云地址：
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