mysqladmin是mysql官方的一款执行管理端的客户端程序,可以利用它对MySQL数据库服务进行操作,在MySQL5.5及以前的版本中,最常用的方法是用它来关闭mysql实例:
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。
客户数据库出现假死,导致探测语句下发不下去,出现切换。后来经过排查发现是一个大表drop 导致的数据库产生假死,也参考过类似的数据库假死的案例,这里将测试一下不同版本drop table的影响
IDC发布报告《中国金融行业分布式事务型数据库市场份额,2023:技术验证结束,迎接高速增长》:在金融整体市场和银行细分市场,腾讯云数据库TDSQL斩获“双料”第一!
我们在做数据库性能压力测试、做监控和告警项,或者想要真实地了解业务数据库负载的时候,常常需要使用两个数字化的衡量指标。他们是什么?相信很多数据库从业的读者已经呼之欲出了,那就是 QPS 和 TPS。
最初接触这个工具还是在两年前看《高性能MySQL》的时候,那时候没安装上呀,就没弄了、 我就想起来现在 luasql 也没安装上,会不会过段时间这也不是事儿了。
最近看到一个网友在问(请问一下,每天3~4W次的读写,用什么样子的配置比较好,麻烦推荐一个配置,谢谢 MySQL5.7的.)看着应该是一个比较简单的场景,不过笔者通过这问题在想云MySQL不同的配置他的性能究竟如何?如果推荐了这个用户配置后,他的业务又涨了该如何再选择其他的配置? 所以这里我们可以来测试一下云MySQL的性能,从测试数据上看是否可以更好的解答此用户的问题。
OGG有传统的经典架构,也有最新的微服务,2个都可以远程捕获和应用数据,对数据库服务器是0侵入,而传统的经典架构是纯命令行模式,最新的微服务架构是图形化界面操作,几乎所有操作都可以在界面进行。
客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步,当华为云rds宕机的时候,可以切换到天翼云继续提供服务,而且此时,天翼云的数据也可以自动同步到华为云rds,平时只使用华为云的rds,和双A方案有点差异,需要注意的是rds环境不能安装任何的软件,所以,我目前想到的方案有:
作者介绍: 赵守斌,十年银行业数据库管理经验,熟悉各种Oracle数据库系统方案,对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Backgroun
QPS(Query per second) 每秒查询量 TPS(Transaction per second)每秒事务量 这是Mysql的两个重要性能指标,需要经常查看,和Mysql基准测试的结果
作者介绍: 赵守斌,十年银行业数据库管理经验,熟悉各种Oracle数据库系统方案,对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Background 很多关注数据库技术的IT人士可能记不住去年双十二都剁手买了什么东西,但是一定会有人对当时一篇“Galera将死——MySQL Group Replication正式发布”的文章还有印象。 长期以来MySQL官方都缺少原生的MySQL集群多活方案,所以也给第三方公司提供了发展的机会。Galera就是其中的
离 8.0 正式发布已经有一段时间了,随着小版本的不断迭代,MySQL 8.0 也加入了很多有意思/有价值的特性,例如原子 DDL,WriteSet复制,二级密码等,在专栏中也有非常多的介绍。本文介绍的特性是 Resource Group,即资源组,主要用来调度 MySQL 的资源用,其实是一个兼顾了实用性和技巧性的功能,且刚好能解决 MySQL 8.0 对写入性能的一个“负优化”。
了解一个产品,从性能测试下手是最好的方法,这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
在数据库相关的问题中,经常会遇到并发过高的现象,引发这个现象的原因很多,比如慢查询堆积,业务流量突增等等。通常在面对这一类问题的时候,DBA 会比较被动,常规的手段只有定期批量的 kill 低效查询,直到开发的同学临时调整业务查询或者前端业务限流。
好久没上OSC,上面安排测下Mycat,于是申请服务器,花了两个周做出这个东西,供以借鉴。
环境:CentOS6.5,MySQL5.7.22 1.下载 sysbench下载地址 2.安装
下面就是一篇关于MYSQL 在 ARM 结构和X86结构上不同的性能表现的文字翻译,实话说曾经测试时(PG),ARM结构的VS X86结构的PG 的确X86更有优势。下面我们看看MYSQL 在不同的物理结构上的不同表现。别说和你没有关系,ARM结构的服务器已经渗透到了 云厂商,国家政府,军队,等等部门和机构,谁也保不准就用上了ARM 结构的服务器。
画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里,做性能分析一定先画个图,脑子里就会有路径的概念了。
之前做 MySQL 参数优化的时候,为了寻找瓶颈,我通常是观察 MySQL 的 status ,看哪些计数器有问题,以便确认问题的大致范围和应该调整的参数。虽然这一套屡试不爽,但是玩久了也想换一个新的视角。既然 MySQL 是运行在操作系统之上的,那我们观测操作系统的内核事件,应该也能发现性能问题。
出处:https://www.cnblogs.com/YangJiaXin/p/11234591.html
测试mysql5.7和mysql8.0 分别在读写、只读、只写模式下不同并发时的性能(tps,qps)
IOPS:(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。
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:
测试mysql5.7和mysql8.0分别在读写,选定,只写模式下不同并发时的性能(tps,qps)
前几篇我们介绍了怎么对nGrinder改造成阿里云PTS类似的样子,也给大家举例演示了怎么利用nGrinder测试接口性能,那测试结果出来后,就需要对测试结果进行分析,找出性能瓶颈点,今天给大家介绍怎么分析nGrinder的测试结果。
通常使用QPS(Queries Per Second,每秒查询书)和TPS(Transactions Per Second)来查看数据库的效率。
测试MySQL5.7和mysql8.0 分别在读写、只读、只写模式下不同并发时的性能(tps,qps)
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Performance-Testing/MySQL-benchmark/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
先介绍下背景,应用连接数据数执行任务,报 error 1135: Can't create a new thread (errno 11) 错误日志信息如下:
最近在学习数据库相关知识,经常跟一个在某金融公司做DBA的大学朋友交流问题。听说他们公司最近在使用云数据库,我立马来了兴趣,以前只听说过云主机,没想到数据库这种产品也可以在云上买。正好最近在学习使用sysbench,索性我就买了腾讯云数据库(因为他们家的可以按量付费,用完了就释放掉哈哈),配合自己购买的腾讯云主机进行一个对比测试。下面就贴出测试过程和结果,仅供大家参考。
最近看到一句话是MySQL的TPS是4000,这句话是不严谨的,因为没有说服务器的配置。所以自己买了个服务器做了一个压测。希望自己对数据有一个概念。 注意:服务器不同结果不同,结果不具有普适性。
爱可生 DBA 团队成员,负责项目日常问题处理及公司平台问题排查,对数据库有兴趣,对技术有想法。一入 IT 深似海,从此节操是路人。
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:
在前面的压力测试过程中,主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试,评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说,整个系统的瓶颈在于数据库。
在表的数量很多时,每次查询I_S会从文件系统中读取每个单独的FRM文件,使用更多的CPU周期来打开表并准备相关的内存数据结构
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具,结合一些实际的命令参数,我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数,具体的运行效果需要自己部署一台机器测试,关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果,需要实际测试所以没有进行记录。
一般Mysql主从复制有三个线程参与,都是单线程:Binlog Dump(主) -> IO Thread (从) -> SQL Thread(从)。
如果可以接受一定时间的停写,可以使用mysqldump+binlog的方式迁移数据
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
本文的目的是探索一种在一台MySQL服务器上建立10w个连接的方法。我们要建立的是可以执行查询的连接,而不是10w个空闲连接。
昨天有了第一篇的测试之后,仅仅是一个开始。 我接下来做sysbench压测的主要思路是根据现有的配置作出调整,能够持续性的优化和压力测试达到目的,而不是简单的去对比连接数在不同数量级会有多大的差别,所以你会在里面看到一些问题的排查,一些问题的解决,可能有些又不是压测相关的。 压测连接数300跑不上去 我设置了max_connections为3000,但是压测的时候到了300个线程就跑不上去了。这个问题很有典型性。 sysbench抛出的错误如下: FATAL: mysql_stmt_prep
思考题你能思考一下,为什么 258 响应时间不合理吗?像“业务模型用 28 原则”这些看似常识性的知识点,错在哪里呢?
经过第两轮优化把性能提升到了原来的 12.18 倍(1924 / 158 ~= 12.18) ,下面来看一下这二次优化的过程。
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