Aurora MySQL 資料庫引擎更新：2016-11-10 (1.9.0、1.9.1 版) (已棄用)

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%。鎖定管理程式可鎖定更多資料列，而不會遭遇記憶體不足的例外狀況。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。

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 SysBench 的測試中，啟用效能結構描述可能會降低 MySQL 效能達 60%。

Aurora 資料庫叢集的 SysBench 測試顯示，對效能的影響比 MySQL 減少四倍。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。

改善記憶體不足時的處理方式 – 當執行非必要的鎖定 SQL 陳述式，且超出保留的記憶體集區時，Aurora 會將這些 SQL 陳述式強制轉返。此功能可釋放記憶體，並避免記憶體不足而導致引擎當機。

智慧讀取選擇器 – 此實作會在每次讀取的不同區段間，選擇最佳的儲存區段，藉此改善讀取延遲的情形。SysBench 測試結果顯示，這最多可提升寫入工作負載效能達 27%。

修正 Aurora 複本在引擎啟動期間遭遇共用鎖定的問題。

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。