其中QPS和TPS自然是重點考察的性能指標。其他指標可以作為每次測試數據的參考數據列出。如果遇到瓶頸，可能還需要考量當時系統的cpu，網絡，磁盤的利用率情況。這個遇到具體問題再具體分析。

工具方面，首選考察的自然是MySQL自帶的測試工具mysqlslap。

./mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --iterations=5 --engine=myisam,innodb --debug-info -uroot -proot

一個簡單的示例即可說明工具的使用情況，

-a 自動生成sql
--concurrency=50,100分別執行50，100并發，
--iterations=5 執行5次，引擎分別選用myisam和innodb引擎測試。

--number-of-queries    Limit each client to this number of queries (this is not
                      exact).（一個客戶端執行的測試SQL數量上限，通過--only-print觀察自動生成的sql的執行情況來看，該條數限制的是準備數據以外的SQL語句的條數）
--engine=myisam,innodb 分別用myisam和innodb引擎進行測試。

當然你也可以通過-q指定你想要測試的sql腳本，測試結束后，mysqlslap會給出你測試的相關數據。

關于mysqlslap的更多參數可參考：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/mysqlslap.html
從目前來看上手還是比較容易的。通過執行的query數量和時間，很容易計算出tps和qps等指標。

SysBench

也是MySQL官網提到的一個benchmark工具。只是在64位系統下安裝困難，限于網絡環境和考慮到其功能和我們即將進行的測試場景，暫時放棄。

性能測試基礎準備其他話題

在思考和驗證怎樣使用mysqlslap規劃測試場景的過程中，收獲到一些離散的細節問題，也在此一并記錄一下。也許哪天，哪一條就會有所幫助。

打開MySQL general_log 記錄執行的sql情況

默認情況下該屬性是關閉的，通過set global general_log=ON 打開后，可在log文件中查看數據庫執行的sql記錄。該需求是OneCoder想要考察JDBC的batch insert的提交方式，究竟是數據庫中是執行的多條insert然后commit還是一個insert values大列表的時候產生的。

對比批量插入數據 多條insert和一條insert 大values列表(values(),(),())方式，性能差別

從目前通過mysqlslap執行測試的效果來看，后者明顯優于前者。前者1000條平均時間大約是0.2ms，而后者在0.1ms左右。該測試想法是在通過mysqldump到處已有數據的時候發現其sql文件的生成方式的時候以及聯想到oracle到mysql的數據遷移工具的處理方式的時候想到的。

寫入性能瓶頸的一個大誤解

曾經極大的錯誤的認為單線程下mysql可處理的批量插入數據量就是該節點的瓶頸，所以只認為多線程并發寫入優化只在NDB的環境下才有效。今天在看MySQL的一些benchmark圖表曲線的時候，猛然驚醒，并發數和tps的曲線是類拋物線的就說明在一定并發數的范圍內，TPS是有明顯提高的。于是用以前的JDBC的代碼，增加了幾個線程，對同一個mysql并發寫入，果然TPS成倍提升。

今天總結的大概就這么多，由于是事后回憶總結，不免有所遺漏，想起來再補充把。熱烈歡迎指導。

原文地址：MySQL性能測試—前期知識儲備, 感謝原作者分享。

聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。TEL:177 7030 7066 E-MAIL:11247931@qq.com