性能白皮书

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晚岑
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1 关系型数据库性能白皮书文档版本 01 发布日期华为技术有限公司

2 版权所有华为技术有限公司 2018 保留一切权利非经本公司书面许可, 任何单位和个人不得擅自摘抄复制本文档内容的部分或全部, 并不得以任何形式传播商标声明和其他华为商标均为华为技术有限公司的商标本文档提及的其他所有商标或注册商标, 由各自的所有人拥有注意您购买的产品服务或特性等应受华为公司商业合同和条款的约束, 本文档中描述的全部或部分产品服务或特性可能不在您的购买或使用范围之内除非合同另有约定, 华为公司对本文档内容不做任何明示或默示的声明或保证由于产品版本升级或其他原因, 本文档内容会不定期进行更新除非另有约定, 本文档仅作为使用指导, 本文档中的所有陈述信息和建议不构成任何明示或暗示的担保华为技术有限公司地址 : 深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼邮编 : 网址 : 文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 i

4 1 MySQL 1 MySQL MySQL 是全球最受欢迎的开源数据库之一, 性能卓越, 搭配 LAMP, 成为 WEB 开发的高效解决方案主要解决用户高并发场景下, 数据库性能差数据复制延迟突出数据库故障恢复时间长等问题当前,MySQL 主要提供了即开即用备份恢复数据迁移安全防护轻松扩容和高可用六大功能您可通过几步简单的配置, 在几分钟内获得更高性能更具扩展性的生产数据库, 同时保证数据库环境的数据完整性和业务持续可用性 1.1 测试方法测试环境区域 : 华北 - 北京一可用分区 : 可用区 1 弹性云服务器 (Elastic Cloud Server, 简称 ECS): 规格选择通用计算型 c3.2xlarge. 2,8U16GB, 操作系统镜像使用 CentOS 位版本, 详见图 1-1 由于压测工具需要安装额外的编译工具, 建议 ECS 绑定弹性 IP 图 1-1 ECS 配置文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 1

5 1 MySQL 测试工具 Sysbench 是一款基于 LuaJIT 的, 模块化多线程基准测试工具, 常用于数据库基准测试通过内置的数据库测试模型, 采用多线程并发操作来评估数据库的性能了解 Sysbench 更多详情, 请访问本次测试使用的 Sysbench 版本为 , 具体的安装命令如下 : # yum install autoconf libtool mysql mysql-devel vim unzip # unzip sysbench zip # cd sysbench #./autogen.sh #./configure # make # make install 测试步骤请根据实际信息, 替换数据库连接 IP 与用户密码步骤 1 步骤 2 导入数据 1. 使用 mysql 命令登录数据库, 并创建测试数据库 loadtest mysql -u root -P h <host> -p -e "create database loadtest" 2. 使用 sysbench 命令导入测试背景数据到 loadtest 数据库 sysbench --test=/usr/local/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua --dbdriver=mysql --mysql-db=loadtest --mysql-user=root --mysqlpassword=<password> --mysql-port= mysql-host=<host> --oltp-tablescount=64 --oltp-table-size= num-threads=20 prepare 压测数据 sysbench --test=/usr/local/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua --dbdriver=mysql --mysql-db=loadtest --mysql-user=root --mysql-password=<password> -- mysql-port= mysql-host=<host> --oltp-tables-count=64 --oltp-table-size= max-time= max-requests=0 --num-threads=200 --report-interval=3 --forcedshutdown=1 run 步骤 3 清理数据 sysbench --test=/usr/local/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua --dbdriver=mysql --mysql-db=loadtest --mysql-user=root --mysql-password=<password> -- mysql-port= mysql-host=<host> --oltp-tables-count=64 --oltp-table-size= max-time= max-requests=0 --num-threads=200 cleanup ---- 结束测试模型 1. 表结构 CREATE TABLE `sbtest` ( `id` INTEGER UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, 文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 2

6 1 MySQL `k` INTEGER UNSIGNED DEFAULT '0' NOT NULL, `c` CHAR(120) DEFAULT '' NOT NULL, `pad` CHAR(60) DEFAULT '' NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB 2. 读写比 Sysbench 默认提交的事务中包含 18 条 SQL 语句, 具体执行语句和条数如下 : 主键 SELECT 语句,10 条 : SELECT c FROM ${rand_table_name} where id=${rand_id}; 范围 SELECT 语句,4 条 : SELECT c FROM ${rand_table_name} WHERE id BETWEEN $ {rand_id_start} AND ${rand_id_end}; SELECT SUM(K) FROM ${rand_table_name} WHERE id BETWEEN $ {rand_id_start} AND ${rand_id_end}; SELECT c FROM ${rand_table_name} WHERE id BETWEEN $ {rand_id_start} AND ${rand_id_end} ORDER BY c; SELECT DISTINCT c FROM ${rand_table_name} WHERE id BETWEEN $ {rand_id_start} AND ${rand_id_end} ORDER BY c; UPDATE 语句,2 条 : UPDATE ${rand_table_name} SET k=k+1 WHERE id=${rand_id} UPDATE ${rand_table_name} SET c=${rand_str} WHERE id=${rand_id} DELETE 语句,1 条 : DELETE FROM ${rand_table_name} WHERE id=${rand_id} INSERT 语句,1 条 : INSERT INTO ${rand_table_name} (id, k, c, pad) VALUES (${rand_id},$ {rand_k},${rand_str_c},${rand_str_pad}) 测试指标 TPS:Transaction Per Second, 数据库每秒执行的事务数, 每个事务中包含 18 条 SQL 语句 QPS:Query Per Second, 数据库每秒执行的 SQL 数, 包含 insert select update delete 等 1.2 MySQL 5.6 测试数据测试列表表 1-1 标准型规格编号 CPU(Cor e) 内存 (GB) 连接数 IOPS TPS QPS c3.medium 文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 3

7 1 MySQL 规格编号 CPU(Cor e) 内存 (GB) 连接数 IOPS TPS QPS c3.large c3.xlarge c3.2xlarge c3.4xlarge c3.8xlarge 表 1-2 计算型规格编号 CPU(Cor e) 内存 (GB) 连接数 IOPS TPS QPS c3.medium c3.large c3.xlarge c3.2xlarge c3.4xlarge c3.8xlarge 表 1-3 内存型规格编号 CPU(Cor e) 内存 (GB) 连接数 IOPS TPS QPS m3.medium m3.large m3.xlarge m3.2xlarge m3.4xlarge 文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 4

1 MySQL 图 1-6 高并发性能 (16U64G) 图 1-7 高并发性能 (16U128G) 1.3 MySQL 5.

11 1 MySQL 规格编号 CPU(Co re) 内存 (GB) 连接数 IOPS TPS QPS c3.large c3.xlarge c3.2xlarge c3.4xlarge c3.8xlarge 表 1-5 计算型规格编号 CPU(Cor e) 内存 (GB) 连接数 IOPS TPS QPS c3.medium c3.large c3.xlarge c3.2xlarge c3.4xlarge c3.8xlarge 表 1-6 内存型规格编号 CPU(Co re) 内存 (GB) 连接数 IOPS TPS QPS m3.medium m3.large m3.xlarge m3.2xlarge m3.4xlarge 文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 8

1 MySQL 图 1-12 高并发性能 (16U64G) 图 1-13 高并发性能

15 2 SQL Server 2 SQL Server 华为云数据库 SQL Server 是基于华为云平台的, 完全兼容微软 SQL Server 的在线关系型数据库服务相对于开源社区版数据库, 提供更高安全性稳定性和优秀的性能, 默认提供主备架构, 并配备完善的备份恢复监控和迁移等方案支持包年 / 包月和按需两种付费方式, 由于费用已经包含微软正版授权, 您无需额外关心 License 等合规问题 2.1 测试方法测试环境区域 : 华北 - 北京一可用分区 : 可用区 1 ECS 实例 : 规格为高性能计算型 HC2,8 核 16GB, 存储类型为 SSD, 存储空间为 200GB, 操作系统镜像使用 Windows Server 2012 R2 Standard 64bit, 网络类型为 VPC 测试工具 HammerDB 是一款开源的图形化据库负载测试和基准测试工具, 可以测试任意操作系统上运行的多种数据库系统, 目前有 Windows 和 Linux 版本 HammerDB 支持自动化多线程和可扩展的动态脚本您可以使用 HammerDB 创建一个测试 schema, 加载数据, 并针对 OLTP(online transaction processing, 联机事务处理 ) 和 OLAP(online analytical processing, 在线分析处理 ) 场景模拟多个虚拟用户对数据库的工作负载本文使用的 HammerDB 版本为 2.19,HammerDB 最新下载安装后的界面如下文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 12

16 2 SQL Server 测试基准 TPC(Transaction Processing Performance Council) 是一家非营利性公司, 旨在确定交易处理和数据库基准, 并向业界传播客观可验证的 TPC 性能数据 TPC 包含多种测试基准, 常见的有 TPC-A TPC-C 和 TPC-H 等, 详细请参见官方文档 TPC-C 是一种在 OLTP 基准由于 TPC-C 具有多种事务类型, 更复杂的数据库和总体执行结构,TPC-C 与 TPC-A 不同且更为复杂本次采用 TPC-C 测试基准测试步骤步骤 1 打开 HammerDB, 如图 2-1 文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 13

2 SQL Server 图 2-1 打开步骤 2 双击 SQL Server, 在弹出框中选择 MSSQL Server 和

18 2 SQL Server 步骤 3 设置连接信息, 创建对象数据库 tpcc 选择 SQL Server > TPC-C > Schema Build, 双击 Options, 如图 2-3 注意弹出框中 Schema 需选择 Updated 图 2-3 Options 步骤 4 选择 SQL Server > TPC-C > Schema Build > Build, 在弹出框点击是, 创建 schema, 如图 2-4 文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 15

2 SQL Server 图 2-4 Build 等待初始化完成, 如图 2-5 图

2 SQL Server 步骤 5 单击停止执行, 如图 2-6 图 2-6 停止执行步骤 6 选中 SQL Server > TPC-C >

22 2 SQL Server 步骤 8 选中 SQL Server > TPC-C > Virtual User, 双击 Options, 设置虚拟用户数, 可以通过不断调整用户数, 查看 TPM(Transaction Per Minute, 每秒处理事务数的缩写, 它是衡量数据库系统处理能力的重要指标 ) 值, 直到出现稳定最高 TPM 峰值注意建议不要勾选 Show Output 选项, 可能会导致客户端无响应步骤 9 单击是, 完成创建文档版本 01 ( ) 版权所有华为技术有限公司 19

2 SQL Server 步骤 10 选择 Virtual User, 双击 Run, 直到出现稳定 TPM