测试的过程需要生成测试表,插入测试数据,这个mysqlslap可以自动生成,默认生成一个mysqlslap的schema,如果已经存在则先删除。
使用语法如下:
# mysqlslap [options]
常用参数 [options] 详细说明:
--auto-generate-sql, -a 自动生成测试表和数据,表示用mysqlslap工具自己生成的SQL脚本来测试并发压力。
--auto-generate-sql-load-type=type 测试语句的类型。代表要测试的环境是读操作还是写操作还是两者混合的。取值包括:read,key,write,update和mixed(默认)。
--auto-generate-sql-add-auto-increment 代表对生成的表自动添加auto_increment列,从5.1.18版本开始支持。
--number-char-cols=N, -x N 自动生成的测试表中包含多少个字符类型的列,默认1
--number-int-cols=N, -y N 自动生成的测试表中包含多少个数字类型的列,,默认1
--number-of-queries=N 总的测试查询次数(并发客户数×每客户查询次数)
--query=name,-q 使用自定义脚本执行测试,例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。
--create-schema 代表自定义的测试库名称,测试的schema,MySQL中schema也就是database。
--commint=N 多少条DML后提交一次。
--compress, -C 如果服务器和客户端支持都压缩,则压缩信息传递。
--concurrency=N, -c N 表示并发量,也就是模拟多少个客户端同时执行select。可指定多个值,以逗号或者--delimiter参数指定的值做为分隔符。例如:--concurrency=100,200,500。
--engine=engine_name, -e engine_name 代表要测试的引擎,可以有多个,用分隔符隔开。例如:--engines=myisam,innodb。
--iterations=N, -i N 测试执行的迭代次数,代表要在不同并发环境下,各自运行测试多少次。
--only-print 只打印测试语句而不实际执行。
--detach=N 执行N条语句后断开重连。
--debug-info, -T 打印内存和CPU的相关信息。
说明:
测试的过程需要生成测试表,插入测试数据,这个mysqlslap可以自动生成,默认生成一个mysqlslap的schema,如果已经存在则先删除。可以用--only-print来打印实际的测试过程,整个测试完成后不会在数据库中留下痕迹。
各种测试参数实例(-p后面跟的是mysql的root密码):
单线程测试。测试做了什么。
# mysqlslap -a -uroot -p123456
多线程测试。使用–concurrency来模拟并发连接。
# mysqlslap -a -c 100 -uroot -p123456
迭代测试。用于需要多次执行测试得到平均值。
# mysqlslap -a -i 10 -uroot -p123456
# mysqlslap ---auto-generate-sql-add-autoincrement -a -uroot -p123456
# mysqlslap -a --auto-generate-sql-load-type=read -uroot -p123456
# mysqlslap -a --auto-generate-secondary-indexes=3 -uroot -p123456
# mysqlslap -a --auto-generate-sql-write-number=1000-uroot -p123456
# mysqlslap --create-schema world -q "select count(*) from City" -uroot -p123456
# mysqlslap -a -e innodb -uroot -p123456
# mysqlslap -a --number-of-queries=10 -uroot -p123456
测试同时不同的存储引擎的性能进行对比:
# mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --iterations=5 --engine=myisam,innodb --debug-info -uroot -p123456
执行一次测试,分别50和100个并发,执行1000次总查询:
# mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --debug-info -uroot -p123456
50和100个并发分别得到一次测试结果(Benchmark),并发数越多,执行完所有查询的时间越长。为了准确起见,可以多迭代测试几次:
# mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --iterations=5 --debug-info -uroot -p123456

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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