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Mysql压力测试shell脚本
Mysql自带了压力测试工具mysqlslap,所以我们可以不用自己编写程序来测试Mysql读取的压力。压力测试shell脚本如下: www.bitsCN.com
[plain]
#!/bin/sh
while true
do
mysqlslap --concurrency=100 --iterations=10 --create-schema='test' --query="insert into test(c1,c2,c3,c4) values(1,1,1,'a')" --number-of-queries=200 --debug-info -uroot -p123456
usleep 100
done
上面脚本的意思是每隔100ms循环做这样的事:模拟100个mysql客户端,对数据库test的表test执行200次插入(number-of-queries = concurrency * 每个mysql客户端的查询次数,所以这里的每个mysql客户端的查询次数是2次),迭代10次。--debug-info是打印内存和CPU的相关信息。
接着我们可以编写shell脚本来输出指定时间间隔(比如1秒)内的mysql操作次数,shell脚本如下:
[plain]
#!/bin/sh
lastTimes="0"
while true
do
currentTimes=$(mysql -uroot -p'123456' -e "show global status like 'Com_insert'" | sed '1d' | awk '{print $2}')
times=$(expr ${currentTimes} - ${lastTimes})
lastTimes="${currentTimes}"
echo "${times}"
sleep 1
done
查看mysql各种操作的次数,可以通过查看global status里的'Com_'开头的变量,它们就是mysql的操作命令,比如Com_insert就是插入命令、Com_update就是更新命令,等等,具体可以查看文档说明。将相邻两次的次数相减,就得到这个时间间隔内执行的次数。
PS:除了iostat等命令外,也可以通过top命令来查看io的负载(看wait的百分比,如果大于等于 1 / cpu核数,则说明硬盘IO有问题)。请参考英文文章:Understanding Disk I/O - when should you be worried?
来源 http://blog.csdn.net/skyman_2001
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MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)

MySQL関数は、データ処理と計算に使用できます。 1.基本的な使用には、文字列処理、日付計算、数学操作が含まれます。 2。高度な使用法には、複数の関数を組み合わせて複雑な操作を実装することが含まれます。 3.パフォーマンスの最適化では、Where句での機能の使用を回避し、GroupByおよび一時テーブルを使用する必要があります。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。


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