mysql的数据压缩性能对比详情

本篇文章给大家分享《mysql的数据压缩性能对比详情》，覆盖了数据库的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

数据魔方需要的数据，一旦写入就很少或者根本不会更新。这种数据非常适合压缩以降低磁盘占用。MySQL本身提供了两种压缩方式――archive引擎以及针对MyISAM引擎的myisampack方式。今天对这两种方式分别进行了测试，对比了二者在磁盘占用以及查询性能方面各自的优劣。至于为什么做这个，你们应该懂的，我后文还会介绍。且看正文：

1. 测试环境

1.1 软硬件

一台 64位 2.6.18-92 内核Linux开发机，4G内存，4个2800Mhz Dual-Core AMD Opteron(tm) Processor 2220 CPU。

MySQL放在一块7200转SAT硬盘，未做raid；

MySQL未做任何优化， 关闭了query cache ，目的在于避免query cache对测试结果造成干扰。

1.2 表结构

2424753条记录，生产环境某一个分片的实际数据；

分别建立了(partition_by1,idx_rank) 和 (partition_by1,chg_idx)的联合索引，其中 partition_by1为32长度的varchar类型 ，用于检索；其余两个字段均为浮点数，多用于排序；

autokid作为子增列，充当PRIMARY KEY，仅作为数据装载时原子性保证用，无实际意义。

2. 测试目的

2.1 压缩空间对比

压缩率越大，占用的磁盘空间越小，直接降低数据的存储成本；

2.2 查询性能对比

压缩后查询性能不应该有显著降低。Archive是不支持索引的，因此性能降低是必然的，那么我们也应该心里有个谱，到底降低了多少，能不能接受。

3. 测试工具

3.1 mysqlslap

官方的工具当然是不二之选。关于mysqlslap的介绍请参考 官方文档 。

3.2 测试query

截取生产环境访问topranks_v3表的实际SQL共9973条，从中抽取访问量较大的7条，并发50，重复执行10次。命令如下：

./mysqlslap --defaults-file=../etc/my.cnf -u**** -p**** -c50 -i10 -q ../t.sql --debug-info

4.测试结论

根据上面的表格给出的测试数据，我们简单得出以下结论：

• 针对测试表，Archive表占用空间约为之前的18.7%，myisampack后空间占用约为之前的24.6%；二者相差不多，单纯从空间利用情况来看，我们似乎需要选择archive表；
• 我们再看查询性能，与基准表进行对比。无论在总耗时还是系统负载方面，50并发下的pack表查询性能与基准表相当； 而archive表在单并发情况下耗时超过了5分钟 （实在等不了了，kill之）！

那么，我们似乎可以得出结论，针对需要在线查询的表，ARCHIVE引擎基本上可以不考虑了。

为什么这个测试过程中ARCHIVE引擎如此地慢呢？

我们知道，mysql提供archive这种存储引擎是为了降低磁盘开销，但还有一个前提，那就是被归档的数据不需要或者很少被在线查询，偶尔的查询慢一些也是没关系的。鉴于上述原因，archive表是不允许建立自增列之外的索引的。

有了这个共识，我们拿一条测试SQL来分析一下不用索引前后的查询性能差别为什么这么大。

在我们的测试SQL中有这么一条：

SELECT c1,c2,...,cn FROM  mysqlslap.rpt_topranks_v3
WHERE ... AND partition_by1 = '50008090'
ORDER BY added_quantity3 DESC
LIMIT 500

我们前边说过，测试的这个表在partition_by1这个字段上建立了索引，那么，我们初步判断在基准表和myisampack表上，这个查询应该用到了partition_by1的索引； EXPLAIN 一下：

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT ... FROM  mysqlslap.rpt_topranks_v3
    -> WHERE ... AND partition_by1 = '50008090'
    -> ORDER BY added_quantity3 DESC
    -> LIMIT 500\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        TABLE: rpt_topranks_v3
         type: ref
possible_keys: idx_toprank_pid,idx_toprank_chg
          KEY: idx_toprank_pid
      key_len: 99
          ref: const
         rows: 2477
        Extra: USING WHERE; USING filesort
1 row IN SET (0.00 sec)

正如我们所料，这个查询用到了建立在partition_by1这个字段上的索引，匹配的目标行数为2477，然后还有一个在added_quantity3字段上的排序。由于added_quantity3没有索引，所以用到了filesort。

我们再看一下这条SQL在归档表上的 EXPLAIN 结果：

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT ... FROM  mysqlslap.rpt_topranks_v3_archive
    -> WHERE ... AND partition_by1 = '50008090'
    -> ORDER BY added_quantity3 DESC
    -> LIMIT 500\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        TABLE: rpt_topranks_v3_archive
         type: ALL
possible_keys: NULL
          KEY: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 2424753
        Extra: USING WHERE; USING filesort
1 row IN SET (0.00 sec)

EXPLAIN 说：“我没有索引可用，所以只能全表扫描2424753行记录，然后再来个filesort。”你要追求性能，那显然是委屈MySQL了。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《mysql的数据压缩性能对比详情》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识，快来关注吧！