本篇文章给大家带来的内容是关于mysql集群压测的详细介绍,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
mysql压测
mysql自带就有一个叫mysqlslap的压力测试工具,通过模拟多个并发客户端访问MySQL来执行压力测试,并且能很好的对比多个存储引擎在相同环境下的并发压力性能差别。通过mysqlslap –help可以获得可用的选项,这里列一些主要的参数,更详细的说明参考官方手册。如果是系统自带或者使用rpm包安装的mysql,安装了MySQL-client端的包就有mysqlslap这个工具。(推荐课程:MySQL教程)
测试环境介绍:
虚拟机2台2Gmysql读写分离
使用语法如下:
# mysqlslap [options]
常用参数 [options] 详细说明:
--auto-generate-sql, -a 自动生成测试表和数据,表示用mysqlslap工具自己生成的SQL脚本来测试并发压力。
--auto-generate-sql-load-type=type 测试语句的类型。代表要测试的环境是读操作还是写操作还是两者混合的。取值包括:read,key,write,update和mixed(默认)。
--auto-generate-sql-add-auto-increment 代表对生成的表自动添加auto_increment列,从5.1.18版本开始支持。
--number-char-cols=N, -x N 自动生成的测试表中包含多少个字符类型的列,默认1
--number-int-cols=N, -y N 自动生成的测试表中包含多少个数字类型的列,默认1
--number-of-queries=N 总的测试查询次数(并发客户数×每客户查询次数)
--query=name,-q 使用自定义脚本执行测试,例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。
--create-schema 代表自定义的测试库名称,测试的schema,MySQL中schema也就是database。
--commint=N 多少条DML后提交一次。
--compress, -C 如果服务器和客户端支持都压缩,则压缩信息传递。
--concurrency=N, -c N 表示并发量,也就是模拟多少个客户端同时执行select。可指定多个值,以逗号或者--delimiter参数指定的值做为分隔符。例如:--concurrency=100,200,500。
--engine=engine_name, -e engine_name 代表要测试的引擎,可以有多个,用分隔符隔开。例如:--engines=myisam,innodb。
--iterations=N, -i N 测试执行的迭代次数,代表要在不同并发环境下,各自运行测试多少次。
--only-print 只打印测试语句而不实际执行。
--detach=N 执行N条语句后断开重连。
--debug-info, -T 打印内存和CPU的相关信息。
说明:
测试的过程需要生成测试表,插入测试数据,这个mysqlslap可以自动生成,默认生成一个mysqlslap的schema,如果已经存在则先删除。可以用--only-print来打印实际的测试过程,整个测试完成后不会在数据库中留下痕迹。
mysqlslap -a -c 150 -i 10 -uroot -proot1234测试mysql连接数150时
压测并发数到200连接崩了
测试实例:
单线程测试。
# mysqlslap -a -uroot -proot1234
多线程测试,测试并发。
# mysqlslap -a -c 100 -uroot -proot1234
并发数达到100时,搜索查询时间在1s多
迭代测试。用于需要多次执行测试得到平均值。
# mysqlslap -a -i 10 -uroot -proot1234
测试同时不同的存储引擎的性能进行对比:
# mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --iterations=5 --engine=myisam,innodb -uroot -proot1234
执行一次测试,分别50和100个并发,执行1000次总查询:
明显发现innodb性能查询较优
# mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 -uroot -proot1234
50和100个并发分别得到一次测试结果(Benchmark),并发数越多,执行完所有查询的时间越长。为了准确起见,可以多迭代测试几次:
# mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --iterations=5 -uroot -proot1234
以上是mysql集群压测的详细介绍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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