Background: If you did not read my first blog post about why I am sharing my thoughts on the benchmarks published by Mark Callaghan on Small Datum you may want to skim through it now for a little context:“Thoughts on Small Datum – Part 1”
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Last time, in“Thoughts on Small Datum – Part 2”I shared my cliff notes and a graph onMark Callaghan’s (@markcallaghan) March 11th insertion rate benchmarks using flash storage media. In those tests he comparesMySQL outfitted with theInnoDBstorage engine against two distributions ofMongoDB: basic MongoDB fromMongoDB, Inc.andTokuMX(the high-performance distribution of MongoDB from Tokutek).
Later, in his March 24th“TokuMX, MongoDB and InnoDB Versus the Insert Benchmark with Disks”Mark presents similar benchmark findings for a new set of insertion rate tests using a different benchmark and the same DBMS products. This time however he uses servers configured with traditional disk storage media instead of flash. In addition he does a number of things to configure the products and tests differently than he did in the flash storage benchmarks.
As the saying goes, a picture is worth a thousand words. The X-axis here is the number of rows being inserted at each stage of the test. The Y-axis is the insertion rate recorded at those levels (and in this case,biggeris better).
As you can see, Mark found that TokuMX outperforms MySQL/InnoDB as well as basic MongoDB. He also found that shortly after 500M rows it became impractical to test MongoDB (it was taking unreasonably long time to let the test run to completion). The same thing happened with MySQL/InnoDB after 1.6B rows. TokuMX was still running strong at 2B rows.
Note: Mark tests several different configurations of MongoDB, trying to find the optimum configuration. For the purposes of my visual aid I selected the fastest / best MongoDB configuration at each level of 100M rows. That’s not very scientific of me but I wanted to be as fair as possible in the visual comparison.
Bottom Line:Like the flash storage test covered last time, the tests with traditional disk storage show that both MySQL with InnoDB and TokuMX significantly outperform basic MongoDB in benchmarks testing for write-intensive applications. Both MongoDB (540M rows) and MySQL/InnoDB (1.6B rows) become unresponsive in these tests as the database gets large.
This suggests that if your application is a write-intensive NoSQL one, and your servers are outfitted with traditional disk storage, it will perform significantly better on the TokuMX high-performance distribution of MongoDB. And that, with TokuMX performance will not degrade significantly as the database grows. It also shows basic MongoDB may not even be suitable for write-intensive applications that are expected to grow beyond 500M rows.
One footnote: TokuDB (the Tokutek high-performance MySQL storage engine alternative to InnoDB that employees the same underlying technology as TokuMX) isnotcovered in Mark’s benchmark. That’s too bad because it delivers better performance and scalability than InnoDB for your NewSQL applications.
You can read all the gory details on Mark’sMarch 24th insertion rate benchmark here. And, you can download and tryTokuMX for yourself (for free) here.
As always, your thoughts and comments are welcome below. You can also reach me on Twitter via@dcrosenlund.
Next time, in Thoughts on Small Datum – Part 4, this marketer’s summary and graphs for Mark’sIO-bound point queries tests using sysbench.

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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