Atualizações do mecanismo de banco de dados do Aurora MySQL: 2016-11-10 (versão 1.9.0, 1.9.1) (obsoleta)

Melhor compilação de índice – A implementação da construção de índices secundários agora funciona criando o índice de baixo para cima, o que elimina as divisões de página desnecessárias. Isso pode reduzir o tempo necessário para criar um índice ou reconstruir uma tabela em até 75% (com base em uma classe de instância de banco de dados db.r3.8xlarge). Esse recurso estava no modo de laboratório no Aurora MySQL versão 1.7 e está habilitado por padrão no Aurora versão 1.9 e posterior. Para obter informações, consulte Modo de laboratório do Amazon Aurora MySQL no Guia do usuário do Amazon Aurora.

Compactação de bloqueio (modo de laboratório) – Essa implementação reduz significativamente a quantidade de memória que o gerenciador de bloqueio consome em até 66%. O gerenciador de bloqueios pode adquirir mais bloqueios de linha sem encontrar uma out-of-memory exceção. Esse recurso está desabilitado por padrão e pode ser ativado habilitando o modo de laboratório Aurora. Para obter informações, consulte Modo de laboratório do Amazon Aurora MySQL no Guia do usuário do Amazon Aurora.

Esquema de performance – o Aurora MySQL agora inclui suporte para o esquema de performance com impacto mínimo sobre a performance. Em nossos testes usando SysBench, habilitar o esquema de desempenho pode degradar o desempenho do MySQL em até 60%.

SysBench o teste de um cluster de banco de dados Aurora mostrou um impacto no desempenho que é 4 vezes menor do que o MySQL. A execução da classe de instância de banco de dados db.r3.8xlarge resultou em 100K gravações SQL/segundo e em mais de 550K leituras SQL/segundo, mesmo com o esquema de performance habilitado.

Melhoria na disputa de linhas dinâmica – esse recurso reduz a utilização da CPU e aumenta o throughput quando um pequeno número de linhas quentes são acessadas por um grande número de conexões. Esse recurso também elimina error 188 quando existe uma disputa de linhas dinâmica.

out-of-memory Tratamento aprimorado — Quando instruções SQL de bloqueio não essenciais são executadas e o pool de memória reservada é violado, o Aurora força a reversão dessas instruções SQL. Esse recurso libera memória e evita falhas no motor devido a out-of-memory exceções.

Seletor de leitura inteligente — Essa implementação melhora a latência de leitura ao escolher o segmento de armazenamento ideal entre diferentes segmentos para cada leitura, resultando em melhor taxa de transferência de leitura. SysBench os testes mostraram um aumento de desempenho de até 27% para cargas de trabalho de gravação.

Correção de um problema em que uma Réplica do Aurora encontra um bloqueio compartilhado durante a inicialização do mecanismo.

Correção de uma possível falha em uma Réplica do Aurora quando o ponteiro de visualização lida no sistema de depuração é NULL.