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TokuDB6.5与InnoDB(1.1.18)性能对比测试

WBOY
Release: 2016-06-07 17:23:13
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最近测了一下TokuDB6.5与InnoDB1.1.18的性能对比测试,下面分享一下测试过程和测试结果,希望对以后可能需要用的TokuDB的朋友有点

大家对MySQL存储引擎最熟悉的恐怕就是InnoDB了,InnoDB的性能还算不错,尤其适用互联网应用。但是InnoDB也不能称作完美,尤其是单实例MySQL的性能那还真不敢恭维,,现在大多数互联网公司都是通过优秀的架构来弥补这点吧。今天说到的这个MySQL存储引擎单实例性能在特定情况下确实比InnoDB强很多,普通情况下也不差-----TokuDB------完美兼容MySQL。TokuDB是一个比较牛逼的引擎,它不是用常规数据库所用的B+树存储数据,而是采用所谓的分形树来存储,这种特殊的数据结构就使得TokuDB的读写性能很强(尤其是写,是InnoDB的许多倍吧)。最近测了一下TokuDB6.5与InnoDB1.1.18的性能对比测试,下面分享一下测试过程和测试结果,希望对以后可能需要用的TokuDB的朋友有点帮助(TokuDB数据文件在50G以内是免费的,超过就要收费,具体google tokudb既可找到,又是收费!!)。

首先简单介绍一下TokuDB,它是基于MySQL的存储引擎,采用分形数的数据结构做存储,最典型的几个特征就是插入速度极快,压缩效率高。官方给的它与InnoDB对比图如下:

TokuDB6.5与InnoDB(1.1.18)性能对比测试

TokuDB支持事务,MVCC等等一系列功能,看上图确实比InnoDB有很多优势,但是似乎在备份工具上面没有很好的支持(不知道是否有较好的收费版本)。关于TokuDB的功能基本上了解了,那接下来看看我们的具体测试结果。

测试工具:sysbench0.5。

测试方法:sysbench初始化一部分数据,然后跑脚本测试,测试过程中记录OS的相关数据。

sysbench测试脚本(没用热点数据模式,随机初始化数据):

sysbench --test=/home/zbs/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/parallel_prepare.lua  --oltp_tables_count=1  --oltp-table-size=$records --rand-init=on --num-threads=$thds --oltp-read-only=off --report-interval=10 --rand-type=uniform  --mysql-table-engine=$type --max-time=8000 --mysql-host=$host --mysql-port=$port  --mysql-user=test --mysql-password=test --mysql-db=test1 --max-requests=0  prepare  >$log 2>&1 
 
sysbench --test=/home/zbs/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/oltp.lua  --oltp_tables_count=1  --oltp-table-size=$records --rand-init=on --num-threads=$thds --oltp-read-only=off --report-interval=10 --rand-type=uniform  --mysql-table-engine=$type --max-time=8000 --mysql-host=$host --mysql-port=$port  --mysql-user=test --mysql-password=test --mysql-db=test1 --max-requests=0  run  >$log 2>&1 

第一次测试出来之后,TPS出乎我们的意料,见下图:

TokuDB6.5与InnoDB(1.1.18)性能对比测试

你会发现TokuDB6竟然比InnoDB和TokuDB5.0好这么多倍(测试TokuDB时iostat的%util列10%以下,vmstat的r列较高)。这个结果很吓人,但明眼人都不会相信这个结果(实际上TokuDB官方给的结果也是两者几乎差不多,TokuDB稍好),因为如果世上有一个这么好的存储引擎,那InnoDB就不要混了。带着怀疑的态度进行了第二次测试(第一次测试虽然表的规模很大,但是没有指定--rand-init=on,导致初始化的数据大多数行的内容相同,而此时TokuDB的压缩能力显现出来了,比InnoDB数据文件大概小了20倍左右),第二次测试了好几种数据规模情况(数据随机初始化,非热点数据模式)。

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