这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
TPC 是事务处理性能委员会组织,该委员会致力于制定和维护一系列标准化的基准测试,以评估商业计算系统的性能。其中最著名的是一系列用于评估计算机系统性能的基准测试。
在做一些技术规划的时候,会发现有一些事情需要前置,比如说MySQL里面的工具,如果等到实际碰到了各色的问题再来统一,就比较难了。有沟通成本,人力成本,技术沉淀和持续交付等等的成本,这些最好提前和团队有一个基本的沟通,达成一个共识。内部统一了以后,和开发同学规范统一就有了一个基线。 大体来说,我考虑了以下几个方面,内容适当做了删减。 运维管理工具 数据备份恢复工具 数据库优化工具 客户端工具 性能测试工具 数据库版本管理工具 数据库审计工具 我来逐个说一下,有更好的工具也欢迎各位拍砖。 运维管
一、测试背景: TokuDB一直被传说有着较高压缩比、较高insert性能、以及在线添加索引和字段速度较快等等优点,对此进行了相关的调研,针对压缩比、写入性能以及DDL速率进行了相关测试;根据相关资料以及测试报告得出相关结论,了解实用场景以及对应优势。 二、测试环境: CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz * 32 内存:128G 操作系统:CentOS release 6.6 Mysql版本:5.6 Mysql版本:5.5 Tokudb版本:7.5.1
TPCC-MYSQL是由percona发布一个用来测试数据库的压力工具,模拟一个电商的业务,
Tpcc-mysql是percona基于tpcc衍生出来的产品,专用于mysql基准测试,可运行于 Windows、GNU/Linux、UNIX 以及 Mac OS 系统之上。
本篇使用tpcc-mysql压测工具对实验环境的三节点Galera集群进行一系列性能测试。
TPC-C是专门测试OLTP系统的规范,tpcc-mysql是percona基于TPC-C(下面简写成TPCC)衍生出来的产品,专用于MySQL基准测试。
背 景 服务器配置:960G sandisk单盘SSD,32 core,128G内存; 数据库关键参数:innodb_buffer_pool_size=72G,双一,innodb_log_file_size=4G,innodb_log_buffer_size=128M,innodb_buffer_pool_instances=32; 1、HammerDB安装与配置 1.1. 什么是hammerdb HammerDB是针对Oracle,Microsoft SQL Server,IBM DB2,TimesTen
如何快速入门数据库?以我个人经验来看,数据库功能和性能测试是一条不错的捷径。当然从公司层面,数据库测试还有更多实用的功能。这方面,美团点评使用的是知名工具sysbench,主要是用来解决以下几个问题: 统一测试方法,以便测试结果的可重复和可对比。 结合美团点评的业务特点和硬件特性,得到最优的参数配置。 扩展sysbench的测试能力,比如增加对JSON测试的支持。 数据库测试虽然入门简单,但是却能在测试中获得对数据库、操作系统等的感性认识,为日后深入的研究数据库和性能调优打下很好的基础。如果你不满足于仅仅使
在说明如何基准测试之前,我想聊聊我为什么要做这个事儿,话说最近做某后台的时候需要一个 ID 生成器,我不太想用 snowflake 等复杂的解决方案,也不太想用 redis 来实现,因为我手头只有 mysql,所以我琢磨着就用 mysql 实现吧。
可以为MySQL/Percona/MariaDB,以及MySQL协议的国产数据库选型,做性能参考。
gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
MySQL作为最流行的关系型数据库之一,基本上每个开发人员都使用过,在平时工作中难免会遇到性能的问题,本篇从多个角度详细的介绍了,关于MySQL最常用的优化方法,包括字段类型,索引使用,SQL语句,参数调优,分库,分表,分片,缓存,以及通过中间件,NoSQL等。相信你认真读完之后一定会受益匪浅。
Bootstrapping: Kickstart、Cobbler、rpmbuild/xen、kvm、lxc、Openstack、 Cloudstack、Opennebula、Eucalyplus、RHEV
运维精简工具箱 Bootstrapping: Kickstart、Cobbler、rpmbuild/xen、kvm、lxc、 Openstack、 Cloudstack、Opennebula、Eucalyplus、RHEV 配置类工具: Capistrano、Chef、puppet、func、salstack、Ansible、 rundeck、CFengine、Rudder 自动化构建和测试: Ant、Maven、Selenium、PyUnit、QUnit、JMeter、Gradle、 PHPUni
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当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,所以我们本文会提供一些优化参考,大家可以参考以下步骤来优化:
区别在于TPCC测试的业务流程,sysbench测试的单语句执行性能。按照自需选择测试工具。
概述:在评测各个云厂商的云数据库的时候,我们经常被各种复杂的数据迷惑,不知道该怎么看数据库的性能,怎么评比价格,怎么选出性价比超高的产品,对于大部分没法试用(原因你知道的,费用太高)的产品,就只能听厂商宣传了,今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类,一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server,这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有:AWS(国际),AW
构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据,即ETL过程中的Extract部分。我们要以全量加增量的方式,实时捕获源系统中所需的所有数据及其变化,而这一切都要在不影响对业务数据库正常操作的前提下进行,目标是要满足高负载、低延迟,难点正在于此,所以需要完全不同于批处理的技术加以实现。当操作型数据进入数据仓库过渡区或ODS以后,就可以利用数据仓库系统软件提供的功能特性进行后续处理,不论是Greenplum、Hive或是其他软件,这些处理往往只需要使用其中一种,相对来说简单一些。
1、MySQL 被设计成一个单进程多线程架构的数据库,MySQL 数据库实例在系统上的表现就是一个进程。
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况,正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素:
可以在任意个主从库之间建立复杂的复制拓扑结构,如普通的一主一(多)从、双(多)主复制、级联复制,MySQL 5.7.2后新增的多源复制,特殊场景下使用的Blackhole引擎与日志服务器等等。复制中的MySQL服务器须要遵循以下基本原则:
简介:本文部分 TPC 观点,使用 ChatGPT 生成。拉到最后,可扫码入群体验与 ChatGPT 机器人对话
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186
MySQL版本:5.7.34 ShardingSphere-Proxy:5.1.2
组复制的基本保证是,只有在组中的大多数节点接收到事务并且就并发事务的相对顺序达成一致之后,才会提交事务。其对事务的基本处理流程为:
当 MySQL 单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED; VARCHAR的
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在 千万级以下,字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
对于企业级和云数据库,除了性能、可用性和功能等常规维度外,一个重要维度就是可管理性,可管理性维度会很深地影响用户实际使用数据库的隐性成本。在最新版本中,TiDB 引入了数据放置框架(Placement Rules In SQL),增加了企业级集群管理组件 TiDB Enterprise Manager ,开放了智能诊断服务 PingCAP Clinic 的预览,大幅度加强了作为企业级产品的可管理性,与此同时也加入了诸多云原生数据库所需的基础设施。
用 tpcc-mysql 工具生成 50个仓库 的测试数据,表 order_line 共有 37970973 条记录。
在【rainbowzhou 面试8/101】技术提问--如何进行大数据基准测试?中,我介绍了如何进行大数据基准测试。本篇来说说常见的一些大数据基准测试工具,希望对大家有所帮助。
作为十一期间数据库圈的一条刷屏新闻,“中国自研数据库超越Oracle登顶全球第一”,确实很吸引眼球。近几天来,又不断有后续消息放出。有热捧的、有唱衰的、有不以为然的,等等不一而足。这里也谈谈我的一点看法。以下材料,引自于TPC官方及蚂蚁金服公开信息。
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。关于这个项目的详细介绍请看:https://github.com/akopytov/sysbench 。 它主要包括以下几种方式的测试:
MySQL 作为最流行的开源数据库,在各个领域都有相当广泛的应用,作为一个 MySQL DBA,经常会对数据库进行一些性能测试来主动(或者是被动的)对业务压力做一个评估,来判断数据库当前的负载以及最高的性能容量。
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
BenchmarkSQL是一款经典的开源数据库测试工具,其包含 TPCC 测试脚本,支持MySQL、Oracle 、EnterpriseDB、PostgreSQL以及SQL Server 等数据库的性能压力测试。本文介绍 基于 Linux 系统安装 benchmark-5.1 版本 并且测试 postgresql。
该文章主要从多个方面介绍了TokuDB的写入性能和存储压缩比,包括使用TokuDB存储引擎的MySQL数据库、压测工具、不同压缩算法、不同配置文件以及不同线程数等多个方面。通过对比测试,得出了在大多数情况下,TokuDB的写入性能和存储压缩比都优于InnoDB。同时,也指出了TokuDB在成熟度方面还有待提高,需要持续关注其后续进展。
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/12/how-to-benchmark-performance-of-citus-and-postgres-with-hammerdb/
Mycat 自身提供了一套基准性能测试工具,这套工具可以用于性能测试、疲劳测试等,包括分片表插入性能测试、分片表查询性能测试、更新性能测试、全局表插入性能测试等基准测试工具。
obd里面已经集成了tpcc测试工具,需要联网更新一下插件即可。如果机器不具备外网环境,需要提前下载BenchmarkSQL上传到测试机中。
从业务角度考虑,分为直连、单路由、主从、分库分表四个基本应用场景,对 ShardingSphere-Proxy 和 MySQL 进行性能对比。ShardingSphere官方文档中说明支持Sysbench和BenchmarkSQL 5.0,但是BenchmarkSQL 5.0本身不支持MySQL数据库(需要自行修改源码重新编译),因此别无选择只能使用Sysbench进行性能基准测试。
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