您好,登录后才能下订单哦!
这篇文章给大家分享的是有关mysql中如何进行数据压缩性能对比的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
一台 64位 2.6.18-92
内核Linux
开发机,4G内存,4个2800Mhz Dual-Core AMD Opteron
(tm) Processor
2220 CPU。
MySQL放在一块7200转SAT硬盘,未做raid
;
MySQL未做任何优化, 关闭了query cache
,目的在于避免query cache
对测试结果造成干扰。
2424753条记录,生产环境某一个分片的实际数据;
分别建立了(partition_by1,idx_rank
) 和 (partition_by1,chg_idx
)的联合索引,其中 partition_by1为32长度的varchar类型 ,用于检索;其余两个字段均为浮点数,多用于排序;
autokid
作为子增列,充当PRIMARY KEY
,仅作为数据装载时原子性保证用,无实际意义。
压缩率越大,占用的磁盘空间越小,直接降低数据的存储成本;
压缩后查询性能不应该有显著降低。Archive
是不支持索引的,因此性能降低是必然的,那么我们也应该心里有个谱,到底降低了多少,能不能接受。
官方的工具当然是不二之选。关于mysqlslap
的介绍请参考 官方文档 。
截取生产环境访问topranks_v3
表的实际SQL共9973条,从中抽取访问量较大的7条,并发50,重复执行10次。命令如下:
./mysqlslap --defaults-file=../etc/my.cnf -u**** -p**** -c50 -i10 -q ../t.sql --debug-info
比较项 | 磁盘空间 | 耗时(秒) | CPU Idle | LOAD | 并发 |
基准表(MyISAM) | 403956004 | 2.308 | 30 | 15 | 50 |
ARCHIVE | 75630745 | >300 | 75 | 4 | 1 |
PACK | 99302109 | 2.596 | 30 | 22 | 50 |
根据上面的表格给出的测试数据,我们简单得出以下结论:
针对测试表,Archive
表占用空间约为之前的18.7%
,myisampack
后空间占用约为之前的24.6%;二者相差不多,单纯从空间利用情况来看,我们似乎需要选择archive
表;
我们再看查询性能,与基准表进行对比。无论在总耗时还是系统负载方面,50并发下的pack
表查询性能与基准表相当; 而archive
表在单并发情况下耗时超过了5分钟 (实在等不了了,kill之)!
那么,我们似乎可以得出结论,针对需要在线查询的表,ARCHIVE
引擎基本上可以不考虑了。
为什么这个测试过程中ARCHIVE
引擎如此地慢呢?
我们知道,mysql
提供archive
这种存储引擎是为了降低磁盘开销,但还有一个前提,那就是被归档的数据不需要或者很少被在线查询,偶尔的查询慢一些也是没关系的。鉴于上述原因,archive
表是不允许建立自增列之外的索引的。
有了这个共识,我们拿一条测试SQL来分析一下不用索引前后的查询性能差别为什么这么大。
在我们的测试SQL中有这么一条:
SELECT c1,c2,...,cn FROM mysqlslap.rpt_topranks_v3 WHERE ... AND partition_by1 = '50008090' ORDER BY added_quantity3 DESC LIMIT 500
我们前边说过,测试的这个表在partition_by1
这个字段上建立了索引,那么,我们初步判断在基准表和myisampack
表上,这个查询应该用到了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)
正如我们所料,这个查询用到了建立在partition_by1
这个字段上的索引,匹配的目标行数为2477,然后还有一个在added_quantity3
字段上的排序。由于added_quantity3
没有索引,所以用到了filesort
。
我们再看一下这条SQL在归档表上的 EXPLAIN 结果:
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 说:“我没有索引可用,所以只能全表扫描2424753行记录,然后再来个filesort
。”你要追求性能,那显然是委屈MySQL
了。
感谢各位的阅读!关于“mysql中如何进行数据压缩性能对比”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。