本篇是关于Drupal7下Field Storage的测试结果,以及不同情况下对 drupal 性能的影响,主要是MySQL和MongoDB以及在调优参数情况和不调优情况下的对比。 本篇翻译自 《Field Storage Tests with Drupal 7》 链接地址: http://posulliv.github.io/2013/01/07/b
本篇是关于Drupal7下Field Storage的测试结果,以及不同情况下对drupal性能的影响,主要是MySQL和MongoDB以及在调优参数情况和不调优情况下的对比。
本篇翻译自 《Field Storage Tests with Drupal 7》
链接地址: http://posulliv.github.io/2013/01/07/bench-field-storage/
测试环境
EC2 EBS backed Large instance (8GB of memory) in the US-EAST availability zone
Ubuntu 12.04 (ami-fd20ad94 as listed in official ubuntu AMI’s)
MySQL 5.5.28
PostgreSQL 9.2
MongoDB 2.0.4
Drupal 7.17
Drush 5.1
Migrate 2.5
测试的case是分别对MySQL和PostgreSQL进行调优和没有调优,以及配合MongoDB下进行的,具体的优化参数这里先列举一下。
MySQL的优化参数如下:
innodb_flush_log_at_trx_commit=0 innodb_doublewrite=0 log-bin=0 innodb_support_xa=0 innodb_buffer_pool_size=6G innodb_log_file_size=512M
PostgreSQL的优化参数如下:
fsync = off synchronous_commit = off wal_writer_delay = 10000ms wal_buffers = 16MB checkpoint_segments = 64 shared_buffers = 6GB
测试数据集(Dataset)
测试数据集来自于migrate_example_baseball,现在已经是migrate模块(Drupal官网地址: http://www.drupal.org/project/migrate)的一部分了,这些数据包括了美国职业棒球大联盟2000到2009年的数据,每年的数据在一个CSV文件里面。
测试结果
测试环境 | 平均吞吐率 |
---|---|
Default MySQL | 1932 nodes / minute |
Default PostgreSQL | 1649 nodes / minute |
Tuned MySQL | 3024 nodes / minute |
Tuned PostgreSQL | 1772 nodes / minute |
Default MySQL with MongoDB | 4609 nodes / minute |
Default PostgreSQL with MongoDB | 4810 nodes / minute |
Tuned MySQL with MongoDB | 7671 nodes / minute |
Tuned PostgreSQL with MongoDB | 5911 nodes / minute |
结论
一目了然,结果自然不必说,MongoDB的性能肯定比默认数据库的Field Storage要好很多,优化过的数据库肯定比没有优化过的数据库性能要好很多。
不过比较有意思的是,PostgreSQL的测试数据,我们发现,在Drupal7的Field Storage机制里,每个字段都会新建表的机制,对PostgreSQL的影响还是非常大的。因此,用不用MongoDB,对PostgreSQL数据库的影响更大一些。
接下一篇关于Field Storage的测试,请点击查看:
《Drupal7 Field Storage性能之Field SQL Norevisions》
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原文地址:Drupal7的Field Storage性能测试报告(译), 感谢原作者分享。

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.


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