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：

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

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

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

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。

码农书籍

The Art of Computer Programming, Volume 2

Knuth, Donald E. / Addison-Wesley Professional / 1997-11-04 / USD 79.99

Finally, after a wait of more than thirty-five years, the first part of Volume 4 is at last ready for publication. Check out the boxed set that brings together Volumes 1 - 4A in one elegant case, and ......一起来看看《The Art of Computer Programming, Volume 2》这本书的介绍吧!

码农工具