sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。
目前sysbench代码托管在launchpad上,项目地址:https://launchpad.net/sysbench(原来的官网 http://sysbench.sourceforge.net 已经不可用),源码采用bazaar管理。
一、 下载源码包
安装epel包后以便安装bzr客户端:
rpm -Uvh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm
然后就可以开始安装bzr客户端了:
yum install bzr
之后,就可以开始用bzr客户端下载tpcc-mysql源码了。
cd /tmp bzr branch lp:sysbench
MySQL中文网便捷下载地址:
http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/sysbench-0.4.12-1.1.tgz
sysbench支持以下几种测试模式:
1、CPU运算性能
2、磁盘IO性能
3、调度程序性能
4、内存分配及传输速度
5、POSIX线程性能
6、数据库性能(OLTP基准测试)
目前sysbench主要支持 mysql,drizzle,pgsql,oracle 等几种数据库。
二、编译安装
编译非常简单,可参考 README 文档,简单步骤如下:
cd /tmp/sysbench-0.4.12-1.1 ./autogen.sh ./configure --with-mysql-includes=/usr/local/mysql/include --with-mysql-libs=/usr/local/mysql/lib && make
# 如果 make 没有报错,就会在 sysbench 目录下生成二进制命令行工具 sysbench ls -l sysbench -rwxr-xr-x 1 root root 3293186 Sep 21 16:24 sysbench
三、OLTP测试前准备
初始化测试库环境(总共10个测试表,每个表 100000 条记录,填充随机生成的数据):
cd /tmp/sysbench-0.4.12-1.1/sysbench mysqladmin create sbtest ./sysbench --mysql-host=1.2.3.4 --mysql-port=3317 --mysql-user=tpcc --mysql-password=tpcc \ --test=tests/db/oltp.lua --oltp_tables_count=10 --oltp-table-size=100000 --rand-init=on prepare
关于这几个参数的解释:
--test=tests/db/oltp.lua 表示调用 tests/db/oltp.lua 脚本进行 oltp 模式测试
--oltp_tables_count=10 表示会生成 10 个测试表
--oltp-table-size=100000 表示每个测试表填充数据量为 100000
--rand-init=on 表示每个测试表都是用随机数据来填充的
如果在本机,也可以使用 –mysql-socket 指定 socket 文件来连接。加载测试数据时长视数据量而定,若过程比较久需要稍加耐心等待。
真实测试场景中,数据表建议不低于10个,单表数据量不低于500万行,当然了,要视服务器硬件配置而定。如果是配备了SSD或者PCIE SSD这种高IOPS设备的话,则建议单表数据量最少不低于1亿行。
四、进行OLTP测试
在上面初始化数据参数的基础上,再增加一些参数,即可开始进行测试了:
./sysbench --mysql-host=1.2.3.4. --mysql-port=3306 --mysql-user=tpcc \ --mysql-password=tpcc --test=tests/db/oltp.lua --oltp_tables_count=10 \ --oltp-table-size=10000000 --num-threads=8 --oltp-read-only=off \ --report-interval=10 --rand-type=uniform --max-time=3600 \ --max-requests=0 --percentile=99 run >> ./log/sysbench_oltpX_8_20140921.log
几个选项稍微解释下
--num-threads=8 表示发起 8个并发连接
--oltp-read-only=off 表示不要进行只读测试,也就是会采用读写混合模式测试
--report-interval=10 表示每10秒输出一次测试进度报告
--rand-type=uniform 表示随机类型为固定模式,其他几个可选随机模式:uniform(固定),gaussian(高斯),special(特定的),pareto(帕累托)
--max-time=120 表示最大执行时长为 120秒
--max-requests=0 表示总请求数为 0,因为上面已经定义了总执行时长,所以总请求数可以设定为 0;也可以只设定总请求数,不设定最大执行时长
--percentile=99 表示设定采样比例,默认是 95%,即丢弃1%的长请求,在剩余的99%里取最大值
即:模拟 对10个表并发OLTP测试,每个表1000万行记录,持续压测时间为 1小时。
真实测试场景中,建议持续压测时长不小于30分钟,否则测试数据可能不具参考意义。
五、测试结果解读:
测试结果解读如下:
代码如下:
sysbench 0.5: multi-threaded system evaluation benchmark
Running the test with following options:
Number of threads: 8
Report intermediate results every 10 second(s)
Random number generator seed is 0 and will be ignored
Threads started!
-- 每10秒钟报告一次测试结果,tps、每秒读、每秒写、99%以上的响应时长统计
[ 10s] threads: 8, tps: 1111.51, reads/s: 15568.42, writes/s: 4446.13, response time: 9.95ms (99%)
[ 20s] threads: 8, tps: 1121.90, reads/s: 15709.62, writes/s: 4487.80, response time: 9.78ms (99%)
[ 30s] threads: 8, tps: 1120.00, reads/s: 15679.10, writes/s: 4480.20, response time: 9.84ms (99%)
[ 40s] threads: 8, tps: 1114.20, reads/s: 15599.39, writes/s: 4456.30, response time: 9.90ms (99%)
[ 50s] threads: 8, tps: 1114.00, reads/s: 15593.60, writes/s: 4456.70, response time: 9.84ms (99%)
[ 60s] threads: 8, tps: 1119.30, reads/s: 15671.60, writes/s: 4476.50, response time: 9.99ms (99%)
OLTP test statistics:
queries performed:
read: 938224 -- 读总数
write: 268064 -- 写总数
other: 134032 -- 其他操作总数(SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE之外的操作,例如COMMIT等)
total: 1340320 -- 全部总数
transactions: 67016 (1116.83 per sec.) -- 总事务数(每秒事务数)
deadlocks: 0 (0.00 per sec.) -- 发生死锁总数
read/write requests: 1206288 (20103.01 per sec.) -- 读写总数(每秒读写次数)
other operations: 134032 (2233.67 per sec.) -- 其他操作总数(每秒其他操作次数)
General statistics: -- 一些统计结果
total time: 60.0053s -- 总耗时
total number of events: 67016 -- 共发生多少事务数
total time taken by event execution: 479.8171s -- 所有事务耗时相加(不考虑并行因素)
response time: -- 响应时长统计
min: 4.27ms -- 最小耗时
avg: 7.16ms -- 平均耗时
max: 13.80ms -- 最长耗时
approx. 99 percentile: 9.88ms -- 超过99%平均耗时
Threads fairness:
events (avg/stddev): 8377.0000/44.33
execution time (avg/stddev): 59.9771/0.00

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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