mysql的數據壓縮性能比較

本篇內容主要講解“mysql的數據壓縮性能比較”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“mysql的數據壓縮性能比較”吧!

 
1. 測試環境：
軟硬件
一臺64位2.6.18-92 內核開發機，4G內存，4個2800Mhz Dual-Core AMD Opteron(tm) Processor 2220 CPU。
 
MySQL放在一塊7200轉SAT硬盤，未做raid；
 
MySQL未做任何優化，關閉了query cache，目的在于避免query cache對測試結果造成干擾。
 
表結構
2424753條記錄，生產環境某一個分片的實際數據；
 
分別建立了(partition_by1,idx_rank) 和(partition_by1,chg_idx)的聯合索引，其中partition_by1為32長度的varchar類型，用于檢索；其余兩個字段均為浮點數，多用于排序；
 
autokid作為子增列，充當PRIMARY KEY，僅作為數據裝載時原子性保證用，無實際意義。
 
2. 測試目的：
壓縮空間對比
壓縮率越大，占用的磁盤空間越小，直接降低數據的存儲成本；
 
查詢性能對比
壓縮后查詢性能不應該有顯著降低。Archive是不支持索引的，因此性能降低是必然的，那么我們也應該心里有個譜，到底降低了多少，能不能接受。
 
3. 測試工具：
slap
官方的工具當然是不二之選。關于mysqlslap的介紹請參考 官方文檔。
 
測試query
截取生產環境訪問topranks_v3表的實際SQL共9973條，從中抽取訪問量較大的7條，并發50，重復執行10次。命令如下：
 
./mysqlslap --defaults-file=../etc/my.cnf -u**** -p**** -c50 -i10 -q ../t.sql --debug-info4.測試結論
 
比較項 磁盤空間 耗時（秒）CPU Idle LOAD 并發
基準表（MyISAM）403956004 2.308 30 15 50
ARCHIVE 75630745 >300 75 4 1
PACK 99302109 2.596 30 22 50
 
根據上面的表格給出的測試數據，我們簡單得出以下結論：
 
針對測試表，Archive表占用空間約為之前的18.7%，myisampack后空間占用約為之前的24.6%；二者相差不多，單純從空間利用情況來看，我們似乎需要選擇archive表；
我們再看查詢性能，與基準表進行對比。無論在總耗時還是系統負載方面，50并發下的pack表查詢性能與基準表相當；而archive表在單并發情況下耗時超過了5分鐘（實在等不了了，kill之）！
那么，我們似乎可以得出結論，針對需要在線查詢的表，ARCHIVE引擎基本上可以不考慮了。
 
為什么這個測試過程中ARCHIVE引擎如此地慢呢？
 
我們知道，mysql提供archive這種存儲引擎是為了降低磁盤開銷，但還有一個前提，那就是被歸檔的數據不需要或者很少被在線查詢，偶爾的查詢慢一些也是沒關系的。鑒于上述原因，archive表是不允許建立自增列之外的索引的。
 
有了這個共識，我們拿一條測試SQL來分析一下不用索引前后的查詢性能差別為什么這么大。在我們的測試SQL中有這么一條：
 
SELECT c1,c2,...,cn FROM  mysqlslap.rpt_topranks_v3
WHERE ... AND partition_by1 = '50008090'
ORDER BY added_quantity3 DESC
LIMIT 500我們前邊說過，測試的這個表在partition_by1這個字段上建立了索引，那么，我們初步判斷在基準表和myisampack表上，這個查詢應該用到了partition_by1的索引；EXPLAIN一下：
 
mysql> EXPLAIN
    -> SELECT ... FROM  mysqlslap.rpt_topranks_v3
    -> WHERE ... AND partition_by1 = '50008090'
    -> ORDER BY added_quantity3 DESC
    -> LIMIT 500\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        TABLE: rpt_topranks_v3
         type: ref
possible_keys: idx_toprank_pid,idx_toprank_chg
          KEY: idx_toprank_pid
      key_len: 99
          ref: const
         rows: 2477
        Extra: USING WHERE; USING filesort
1 row IN SET (0.00 sec)正如我們所料，這個查詢用到了建立在partition_by1這個字段上的索引，匹配的目標行數為2477，然后還有一個在added_quantity3字段上的排序。由于added_quantity3沒有索引，所以用到了filesort。
 
我們再看一下這條SQL在歸檔表上的EXPLAIN結果：
 
mysql> EXPLAIN
    -&gt; SELECT ... FROM  mysqlslap.rpt_topranks_v3_<strong>archive</strong>
    -&gt; WHERE ... AND partition_by1 = '50008090'
    -&gt; ORDER BY added_quantity3 DESC
    -&gt; LIMIT 500\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        TABLE: rpt_topranks_v3_archive
         type: ALL
possible_keys: NULL
          KEY: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 2424753
        Extra: USING WHERE; USING filesort
1 row IN SET (0.00 sec)EXPLAIN說：“我沒有索引可用，所以只能全表掃描2424753行記錄，然后再來個filesort。”你要追求性能，那顯然是委屈MySQL了。
 

到此，相信大家對“mysql的數據壓縮性能比較”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！