云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版提供的多种数据导入方法，满足不同场景下的数据导入需求。然而数据导入性能依然受各种各样的因素影响，如表的建模不合理导致长尾、导入配置低无法有效利用资源等。本文介绍不同场景下的数据导入调优方法。
通用外表导入数据调优
检查分布键
分布键决定着数据导入的一级分区，每个表在导入时以一级分区为粒度并发导入。当数据分布不均匀时，导入数据较多的一级分区将成为长尾节点，影响整个导入任务的性能，因此要求导入时数据均匀分布。如何选择分布键，请参见选择分布键。
判断分布键合理性：
导入前，根据导入数据所选分布键的业务意义判断是否合理。以表Lineitem为例，当选择l_discount列为分布键，订单折扣值区分度很低，仅有11个不同值，l_discount值相同的数据会分布到同一分区，造成严重倾斜，导入会有长尾，影响性能。选择l_orderkey列则更为合适，订单ID互不相同，数据分布相对较为均匀。
导入后，数据建模诊断中如有分布字段倾斜，则说明选择的分布键不均匀。如何查看分布键诊断信息，请参见分布字段合理性诊断。
检查分区键
INSERT OVERWRITE SELECT导入数据的基本特性为分区覆盖，即导入的二级分区会覆盖原表的同名二级分区。每个一级分区内的数据会再按二级分区定义导入各个二级分区。导入时需要避免一次性导入过多二级分区，多个二级分区同时导入可能引入外排序过程，影响导入性能。如何选择分区键，请参见选择分区键。
判断分区键合理性：
导入前，根据业务数据需求及数据分布判断分区键是否合理。如Lineitem表按l_shipdate列做二级分区，数据范围横跨7年，按年做分区有7个分区，按日做分区有2000多个分区，单分区约3000万条记录，选择按月或者按年做分区则更合适。
导入后，数据建模诊断中如有不合理的二级分区，则选择的分区键不合适。如何查看分区键诊断信息，请参见分区字段合理性诊断。
检查索引
AnalyticDB MySQL建表时默认全列索引，而构建宽表的全列索引会消耗部分资源。导入数据到宽表时，建议使用主键索引。主键索引用于去重，主键列数过多影响去重性能。如何选择主键索引，请参见选择主键。
判断索引合理性：
离线导入场景通常已经通过离线计算进行去重，无需指定主键索引。
在页签，查看表数据量、索引数据量和主键索引数据量。当索引数据量超过表数据量时，需要检查表中是否有较长的字符串列，这种索引列不仅构建耗时，还占用存储空间，可以删除索引，请参见删除索引。
说明主键索引无法删除。需要重建表。
增加Hint加速导入
在导入任务前增加Hint（direct_batch_load=true）可以加速导入任务。
该Hint仅数仓版（3.0）弹性模式集群3.1.5版本支持，若使用后导入性能无明显提升，请提交工单。
示例如下：
SUBMIT JOB /*+ direct_batch_load=true*/INSERT OVERWRITE adb_table
SELECT * FROM adb_external_table;使用弹性导入功能加速导入
仅内核版本3.1.10.0及以上的集群支持使用弹性导入功能。
已创建Job型资源组的湖仓版（3.0）集群支持使用弹性导入功能。
弹性导入仅支持导入MaxCompute数据和以CSV、Parquet、ORC格式存储的OSS数据。
使用弹性导入功能加速导入时，需确保Job型资源组中可用资源充足，避免资源不足导致任务长时间等待、耗时长、任务失败等问题。
弹性导入支持同时运行多个弹性导入任务，也支持通过增大单个弹性导入任务使用的资源加速导入。更多信息，请参见数据导入方式的区别。
示例如下：
/*+ elastic_load=true, elastic_load_configs=[adb.load.resource.group.name=resource_group]*/
submit job insert overwrite adb_table select * from adb_external_table;参数说明，请参见Hint参数说明。
通过DataWorks导入数据调优
优化任务配置
优化批量插入条数
表示单次导入的批大小，默认为2048，一般不建议修改。
如果单条数据量过大达到数百KB，如高达512 KB，则建议修改此配置为16，保证单次导入量不超过8 MB，防止占用过多前端节点内存。
优化通道控制
数据同步性能与任务期望最大并发数配置项大小成正比，建议尽可能增加任务期望最大并发数。
重要任务期望最大并发数越高，占用DataWorks资源会越多，请合理选择。
建议打开分布式处理能力，以取得更好的同步性能。
常见问题及解决方法
当客户端导入压力不足时，会导致集群CPU使用率、磁盘IO使用率及写入响应时间处于较低水位。数据库服务器端虽然能够及时消费客户端发送的数据，但由于总发送量较小，导致写入TPS不满足预期。
解决方法：调大单次导入的批量插入条数及增加任务期望最大并发数，数据导入性能会随着导入压力的增加而线性增加。
当导入的目标表存在数据倾斜时，集群部分节点负载过高，影响导入性能。此时，集群CPU使用率、磁盘IO使用率处于较低水位，但写入响应时间较高，同时您可以在页面的倾斜诊断表中发现目标表。
解决方法：重新设计表结构后再导入数据，详情请参见表结构设计。
通过JDBC使用程序导入数据调优
客户端优化
应用端攒批，多条批量导入
在通过JDBC使用程序导入数据过程中，为减少网络和链路上的开销，建议攒批导入。无特殊要求，请避免单条导入。
批量导入条数建议为2048条。如果单条数据量过大达到数百KB，建议攒批数据大小不超过8 MB，可通过8 MB/单条数据量得到攒批条数。否则单批过大容易占用过多前端节点内存，影响导入性能。
应用端并发配置
应用端导入数据时，建议多个并发同时导入数据。单进程无法完全利用系统资源，且一般客户端需要处理数据、攒批等操作，难以跟上数据库的导入速度，通过多并发导入可以加快导入速度。
导入并发受攒批、数据源、客户端机器负载等影响，没有最合适的数值，建议通过测试逐步计算合适的并发能力。如导入不达预期，请翻倍加大并发，导入速度下降再逐步降低并发，寻找最合适的并发数。
常见问题及解决方法
当通过程序导入数据到AnalyticDB MySQL性能不佳时，首先排查客户端性能是否存在瓶颈。
保证数据源的数据生产速度足够大，如果数据源来自其他系统或文件，排查客户端是否有输出瓶颈。
保证数据处理速度，排查数据生产消费是否同步，保证有足够的数据等待导入AnalyticDB MySQL。
保证客户端机器负载，检查CPU使用率或磁盘IO使用率等系统资源是否充足。