内容简介：上一次我们搭建了TiDB 环境，那么现在我想用跑跑数据，看看 TiDB 和 传统 MySQL 相比到底优越在哪里。由虚拟机搭建集群，共享 CPU 和内存配置暂时缺失…
上一次我们搭建了TiDB 环境，那么现在我想用跑跑数据，看看 TiDB 和 传统 MySQL 相比到底优越在哪里。
数据库配置
TiDB 集群
由虚拟机搭建集群，共享 CPU 和内存
- CPU：Xeon(R) X5650 * 2 （两个物理 CPU，逻辑 24 核）
- 内存：64G DDR3 1333MHz
- 主硬盘： 5.45 TB raid5 （DELL 服务器磁盘 7200 转）
- 固态：120GB * 3 (非服务器 SSD)
MySQL 单例
配置暂时缺失…
数据准备
下载测试数据
所有数据均来自于 Stack Exchange Data Dump 。
当然下载的数据都是 xml 格式，方便大家使用，已经转化成 MySQL 能使用的 sql 文件了。
下载：
- 小数据： math_stackchange
- 大数据： stackoverflow
插入数据
把对应的数据库建立好，导入数据即可。由于数据大概有 15G 左右，导入时间过长，可以看部电影耐性等待。
注： 导入数据到 TiDB 集群明显比传统 MySQL 数据库慢，这里我暂时还没有找到原因。
$ mysql -uroot -h192.168.13.157 -P 4000 math_stackexchange < math_stackexchange.sql $ mysql -uroot -h192.168.13.157 -P 4000 stackoverflow < stackoverflow.sql
测试
测试表信息
- comments 表
CREATE TABLE `comments` ( `Id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `PostId` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL, `Score` INT(11) NULL DEFAULT NULL, `Text` TEXT NULL, `CreationDate` DATETIME NULL DEFAULT NULL, `UserId` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL, `UserDisplayName` VARCHAR(100) NULL, PRIMARY KEY (`Id`), INDEX `CreationDate` (`CreationDate`) ) COLLATE='utf8mb4_bin' ENGINE=InnoDB ;
- users 表
CREATE TABLE `users` ( `Id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `Reputation` INT(11) NULL DEFAULT NULL, `CreationDate` DATETIME NULL DEFAULT NULL, `DisplayName` VARCHAR(100) NULL, `LastAccessDate` DATETIME NULL DEFAULT NULL, `WebsiteUrl` VARCHAR(255) NULL, `Location` VARCHAR(100) NULL, `AboutMe` TEXT NULL, `Views` INT(11) NULL DEFAULT NULL, `UpVotes` INT(11) NULL DEFAULT NULL, `DownVotes` INT(11) NULL DEFAULT NULL, `AccountId` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL, `ProfileImageUrl` VARCHAR(255) NULL, PRIMARY KEY (`Id`), INDEX `CreationDate` (`CreationDate`) ) COLLATE='utf8mb4_bin' ENGINE=InnoDB ;
| 数据库 | 表名 | 数量 | 量级 |
|---|---|---|---|
| math_stackexchange | users | 497023 | 十万级别 |
| math_stackexchange | comments | 4463392 | 百万级别 |
| stackoverflow | users | 9737247 | 接近千万级别 |
| stackoverflow | comments | 60915000 | 5 千万级别 |
单表查询
单表 Count
$ SELECT COUNT(0) FROM [表名]
| MySQL | TiDB | |
|---|---|---|
| math_stackexchange.users | 0.234 sec | 0.359 sec |
| math_stackexchange.comments | 1.031 sec | 0.625 sec |
| stackoverflow.users | 3.719 sec | 0.953 sec |
| stackoverflow.comments | 15.359 sec | 4.922 sec |
带索引
$ select count(0) from [表名] where CreationDate > '2017-01-01'
| MySQL | TiDB | |
|---|---|---|
| math_stackexchange.users | 0.063 sec | 0.219 sec |
| math_stackexchange.comments | 0.422 sec | 0.813 sec |
| stackoverflow.users | 0.922 sec | 1.312 sec |
| stackoverflow.comments | 2.891 sec | 1.437 sec |
无索引
$ select count(0) from math_stackexchange.users where views > 10 $ select count(0) from math_stackexchange.comments where score > 3 $ select count(0) from stackoverflow.users where views > 10 $ select count(0) from stackoverflow.comments where score > 3
| MySQL | TiDB | |
|---|---|---|
| math_stackexchange.users | 0.203 sec | 0.484 sec |
| math_stackexchange.comments | 2.219 sec | 1.297 sec |
| stackoverflow.users | 4.312 sec | 2.297 sec |
| stackoverflow.comments | 61.42 sec | 11.313 sec |
连表查询
$ select count(0) from math_stackexchange.comments as a join math_stackexchange.users as b on a.UserId = b.Id where a.CreationDate > '2017-01-01' and b.views > 10 $ select count(0) from stackoverflow.comments as a join stackoverflow.users as b on a.UserId = b.Id where a.CreationDate > '2017-01-01' and b.views > 10
| MySQL | TiDB | |
|---|---|---|
| math_stackexchange | 5.297 sec | 4.468 sec |
| stackoverflow | 180.55 sec | 27.515 sec |
小结
- 由于硬件所限，无法发挥 TiDB 比较好的性能。
- 在表数据量比较小的时候 MySQL 的速度其实是好于 TiDB 的。
- 因为 TiDB 组件之间需要网络传输 （这也是 TiDB 生产环境需要万兆网卡的原因）
- 对于小表数据 MySQL 会保存在缓存中
- TiDB 在大数据量上基本是是好于 MySQL （官方推荐表数据在 5000w 以上）
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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