TiDB入门(三):简单测试

栏目: 数据库 · 发布时间: 5年前

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:

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

TiDB入门(三):简单测试

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

TiDB入门(三):简单测试

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

TiDB入门(三):简单测试

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

TiDB入门(三):简单测试

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

TiDB入门(三):简单测试

小结

  1. 由于硬件所限,无法发挥 TiDB 比较好的性能。
  2. 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
  3. 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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