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如何解析mysql pump的性能測試,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
在MySQL 5.7中做邏輯備份恢復有了一個新的工具mysqlpump,如果你掌握了mysqldump,那么使用mysqlpump就是分分鐘的事情,因為很多參數都是很相似的,可以理解它是mysqldump的加強版,一個亮點就是有了并行的選項,使得數據備份的性能更加強大。
有一點值得說明的是,為了保證數據一致性,我們一般備份都會使用--single-transaction的選項,在5.7.11以前,mysqlpump和并行參數是有沖突的,在這個版本之后做了修復。
但是mysqlpump到底怎么樣呢,我在5.7.17的版本中做了一些簡單的測試,可以看出一些性能的差異。
為了盡可能保證導出的數據備份能夠占用少的磁盤空間,我們經常會使用gzip來壓縮,我們就分了幾個場景來對比壓縮,不壓縮,開啟并行后的數據備份的性能差異。
我選取的數據集大小在30G左右。含有5個數據庫,單表數據量在200萬以上,單庫的表數量在10個以上。
得到的一個基本測試結果如下,后續的測試結果會一并補上。
option | real | idle% | dump_size(byte) |
compress=false | 6m52.232s | 85.92 | 26199028017 |
compress=false|gzip | 43m12.574s | 90.72 | 12571701197 |
compress=true | 19m24.541s | 80.48 | 26199028017 |
compress=true |gzip | 43m12.515s | 84.94 | 12571200219 |
parallelism=4 | 5m30.005s | 76.43 | 26199028017 |
parallelism=4 |gzip | 42m41.433s | 90.51 | 12575331504 |
parallelism=8 | 4m44.177s | 66.73 | 26199028017 |
可以看到默認來說,導出一個30G左右的dump需要近7分鐘,而啟用了并行之后,并行度為4的時候,導出時間是5分半,提升了1.5分鐘(20%),并行度為8之后提升了2分鐘左右(30%)。而在系統層面做了壓縮的時候,壓縮率達到了近48%。還是相當不錯的。在compress=true只是在服務端客戶端交互中使用數據包壓縮,最后的備份集大小是沒有任何改變的。后續會測試使用不同的壓縮算法,備份的性能差異。
關于如何解析mysql pump的性能測試問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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