最近测了一下TokuDB6.5与InnoDB1.1.18的性能对比测试,下面分享一下测试过程和测试结果,希望对以后可能需要用的TokuDB的朋友有点
大家对MySQL存储引擎最熟悉的恐怕就是InnoDB了,InnoDB的性能还算不错,尤其适用互联网应用。但是InnoDB也不能称作完美,尤其是单实例MySQL的性能那还真不敢恭维,,现在大多数互联网公司都是通过优秀的架构来弥补这点吧。今天说到的这个MySQL存储引擎单实例性能在特定情况下确实比InnoDB强很多,普通情况下也不差-----TokuDB------完美兼容MySQL。TokuDB是一个比较牛逼的引擎,它不是用常规数据库所用的B+树存储数据,而是采用所谓的分形树来存储,这种特殊的数据结构就使得TokuDB的读写性能很强(尤其是写,是InnoDB的许多倍吧)。最近测了一下TokuDB6.5与InnoDB1.1.18的性能对比测试,下面分享一下测试过程和测试结果,希望对以后可能需要用的TokuDB的朋友有点帮助(TokuDB数据文件在50G以内是免费的,超过就要收费,具体google tokudb既可找到,又是收费!!)。
首先简单介绍一下TokuDB,它是基于MySQL的存储引擎,采用分形数的数据结构做存储,最典型的几个特征就是插入速度极快,压缩效率高。官方给的它与InnoDB对比图如下:
TokuDB支持事务,MVCC等等一系列功能,看上图确实比InnoDB有很多优势,但是似乎在备份工具上面没有很好的支持(不知道是否有较好的收费版本)。关于TokuDB的功能基本上了解了,那接下来看看我们的具体测试结果。
测试工具:sysbench0.5。
测试方法:sysbench初始化一部分数据,然后跑脚本测试,测试过程中记录OS的相关数据。
sysbench测试脚本(没用热点数据模式,随机初始化数据):
sysbench --test=/home/zbs/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/parallel_prepare.lua --oltp_tables_count=1 --oltp-table-size=$records --rand-init=on --num-threads=$thds --oltp-read-only=off --report-interval=10 --rand-type=uniform --mysql-table-engine=$type --max-time=8000 --mysql-host=$host --mysql-port=$port --mysql-user=test --mysql-password=test --mysql-db=test1 --max-requests=0 prepare >$log 2>&1
sysbench --test=/home/zbs/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/oltp.lua --oltp_tables_count=1 --oltp-table-size=$records --rand-init=on --num-threads=$thds --oltp-read-only=off --report-interval=10 --rand-type=uniform --mysql-table-engine=$type --max-time=8000 --mysql-host=$host --mysql-port=$port --mysql-user=test --mysql-password=test --mysql-db=test1 --max-requests=0 run >$log 2>&1
第一次测试出来之后,TPS出乎我们的意料,见下图:
你会发现TokuDB6竟然比InnoDB和TokuDB5.0好这么多倍(测试TokuDB时iostat的%util列10%以下,vmstat的r列较高)。这个结果很吓人,但明眼人都不会相信这个结果(实际上TokuDB官方给的结果也是两者几乎差不多,TokuDB稍好),因为如果世上有一个这么好的存储引擎,那InnoDB就不要混了。带着怀疑的态度进行了第二次测试(第一次测试虽然表的规模很大,但是没有指定--rand-init=on,导致初始化的数据大多数行的内容相同,而此时TokuDB的压缩能力显现出来了,比InnoDB数据文件大概小了20倍左右),第二次测试了好几种数据规模情况(数据随机初始化,非热点数据模式)。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)

MySQL函数可用于数据处理和计算。1.基本用法包括字符串处理、日期计算和数学运算。2.高级用法涉及结合多个函数实现复杂操作。3.性能优化需避免在WHERE子句中使用函数,并使用GROUPBY和临时表。

MySQL批量插入数据的高效方法包括:1.使用INSERTINTO...VALUES语法,2.利用LOADDATAINFILE命令,3.使用事务处理,4.调整批量大小,5.禁用索引,6.使用INSERTIGNORE或INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE,这些方法能显着提升数据库操作效率。

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,删除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段时,需指定位置以优化查询性能和数据结构;删除字段前需确认操作不可逆;使用在线DDL、备份数据、测试环境和低负载时间段修改表结构是性能优化和最佳实践。


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