海量数据写入场景下RDS应搭配Aurora还是MySQL使用？

核心结论 #

切换为调优后的自建MySQL可以获得远高于当前托管Aurora的写入性能，完全可以达到你本地SQL Server数分钟完成6000万条记录写入的水平。

选型对比 #

• 自建MySQL：是成本最低、适配性最好的选择，无需额外学习成本，适配原有关系型表结构，调优后批量写入性能是默认配置托管Aurora的10~20倍。
• 自建PostgreSQL：批量导入场景下性能略优于MySQL，如果后续有分析查询需求可以优先选择，写入性能和调优后的MySQL基本持平。
• KV数据库（如RocksDB、LevelDB）：如果不需要SQL查询能力，仅需写入持久化存储，这类数据库的写入性能还能再提升2~3倍，是纯写入场景的最优选择。

性能最大化调优要点（以MySQL为例） #

因为无需考虑数据安全、冗余、并发，直接关闭所有非必要的持久化、校验逻辑即可：

1. 关闭所有日志输出：设置sql_log_bin=0，关闭慢查询日志、通用日志，错误日志仅记录ERROR级别信息
2. 修改InnoDB核心参数：

innodb_flush_log_at_trx_commit = 0
sync_binlog = 0
innodb_doublewrite = OFF
innodb_support_xa = OFF
innodb_buffer_pool_size = 服务器内存的70%

3. 导入操作优化：

• 导入前删除所有二级索引，数据写入完成后再统一创建
• 用LOAD DATA INFILE语法导入，代替批量INSERT语句，性能可提升3~5倍
• 单次提交的批量大小设置为1万~10万条，避免小事务频繁提交

你之前使用的托管Aurora写入慢的核心原因是默认开启了多副本同步、事务持久化、高可用相关逻辑，并非Aurora本身性能差，只是在你不需要这类能力的场景下，托管服务的默认配置冗余度过高，浪费了大量写入性能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Benoit Desrosiers