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》
其他问题,请到Drupal大学提问 >
原文地址:Drupal7的Field Storage性能测试报告(译), 感谢原作者分享。

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.


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