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這篇文章給大家分享的是有關mysql中如何進行數據壓縮性能對比的內容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
一臺 64位 2.6.18-92
內核Linux
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。
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。
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;
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。
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 。
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-info
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 -> SELECT ... FROM mysqlslap.rpt_topranks_v3_<strong>archive</strong> -> WHERE ... AND partition_by1 = '50008090' -> ORDER BY added_quantity3 DESC -> 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。
感謝各位的閱讀!關于“mysql中如何進行數據壓縮性能對比”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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