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

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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