• GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。
  • GreatSQL是MySQL的国产分支版本，使用上与MySQL一致。

1.结论先行

  1. 无论ibp（innodb_buffer_pool_size）是否充足，MySQL的性能都远不如GreatSQL。

  2. MySQL的性能平均约为GreatSQL的70%（最高84.5%，最低61.7%）。

  3. 在ibp充分的情况下，随着并发数的增加，MySQL并没有表现出该有的性能提升，反倒掉头向下，可见还是不够稳定。

  4. 在ibp不够的情况下，GreatSQL开启thread pool性能有所提升；当ibp充足的情况下，区别就不大了。

MySQL vs GreatSQL性能数据对比

48G 96G 144G 192G avg
MySQL vs GreatSQL 0.6173 0.735 0.721 0.8449 0.7295

各数据库版本分别为

  • MySQL 8.0.30 MySQL Community Server - GPL

  • GreatSQL 8.0.25-16 GreatSQL, Release 16, Revision 8bb0e5af297

2.测试结果数据

2.1 ibp=48G

TPS 8th 16th 32th 64th 128th
GreatSQL-thdpool 969.16 1324.21 1661.57 2007.98 2331.4
GreatSQL 873.06 1146.85 1371.34 1509.8 1699.19
MySQL 686.14 846.5 915.15 1073.95 1439.29

P.S，后缀加上 thdpool 表示启用了thread pool。

QPS 8th 16th 32th 64th 128th
GreatSQL-thdpool 19383.2 26484.14 33231.49 40159.56 46627.89
GreatSQL 17461.16 22937.14 27426.87 30196.02 33983.78
MySQL 13722.8 16929.94 18303.03 21479 28785.7

2.2 ibp=96G

TPS 8th 16th 32th 64th 128th
GreatSQL-thdpool 1074.57 1407.54 1706.35 2206.06 2810.39
GreatSQL 1013.2 1198.5 1546.53 2033.04 2419.47
MySQL 751.7 986.11 1218.87 1778.67 2065.69
QPS 8th 16th 32th 64th 128th
GreatSQL-thdpool 21491.46 28150.73 34127 44121.2 56207.88
GreatSQL 20264.04 23969.97 30930.56 40660.83 48389.42
MySQL 15034.11 19722.27 24377.47 35573.39 41313.8

2.3 ibp=144G

TPS 8th 16th 32th 64th 128th
GreatSQL-thdpool 1059.46 1422.72 1853.24 2710.31 3481.66
GreatSQL 857.28 1327.67 1767.78 2660.8 3148.06
MySQL 857.05 1149.79 2038.3 2516.41 2510.15
QPS 8th 16th 32th 64th 128th
GreatSQL-thdpool 21189.17 28454.3 37064.79 54206.13 69633.25
GreatSQL 17145.52 26553.48 35355.47 53215.89 62961.17
MySQL 17140.96 22995.73 40765.95 50328.29 50202.93

2.4 ibp=192G

TPS 8th 16th 32th 64th 128th
GreatSQL 1406.86 1316.02 2144.17 4114.55 3310.67
GreatSQL-thdpool 1391.2 1247.93 2085.81 4053.76 3113.97
MySQL 1367.31 2629.75 2940.51 2687.48 2797.06
QPS 8th 16th 32th 64th 128th
GreatSQL 28137.19 26320.43 42883.45 82291 66213.47
GreatSQL-thdpool 27823.9 24958.68 41716.16 81075.21 62279.48
MySQL 27346.18 52595.01 58810.18 53749.63 55941.29

2.5 GreatSQL不同ibp下的数据

GreatSQL
TPS 8th 16th 32th 64th 128th QPS 8th 16th 32th 64th 128th
GreatSQL-thdpool(48G) 969.16 1324.21 1661.57 2007.98 2331.4 GreatSQL-thdpool(48G) 19383.2 26484.14 33231.49 40159.56 46627.89
GreatSQL(48G) 873.06 1146.85 1371.34 1509.8 1699.19 GreatSQL(48G) 17461.16 22937.14 27426.87 30196.02 33983.78
GreatSQL-thdpool(96G) 1074.57 1407.54 1706.35 2206.06 2810.39 GreatSQL-thdpool(96G) 21491.46 28150.73 34127 44121.2 56207.88
GreatSQL(96G) 1013.2 1198.5 1546.53 2033.04 2419.47 GreatSQL(96G) 20264.04 23969.97 30930.56 40660.83 48389.42
GreatSQL-thdpool(144G) 1059.46 1422.72 1853.24 2710.31 3481.66 GreatSQL-thdpool(144G) 21189.17 28454.3 37064.79 54206.13 69633.25
GreatSQL(144G) 857.28 1327.67 1767.78 2660.8 3148.06 GreatSQL(144G) 17145.52 26553.48 35355.47 53215.89 62961.17
GreatSQL(192G) 1406.86 1316.02 2144.17 4114.55 3310.67 GreatSQL(192G) 28137.19 26320.43 42883.45 82291 66213.47
GreatSQL-thdpool(192G) 1391.2 1247.93 2085.81 4053.76 3113.97 GreatSQL-thdpool(192G) 27823.9 24958.68 41716.16 81075.21 62279.48

2.6 MySQL不同ibp下的数据

MySQL
TPS 8th 16th 32th 64th 128th QPS 8th 16th 32th 64th 128th
MySQL(48G) 686.14 846.5 915.15 1073.95 1439.29 MySQL(48G) 13722.8 16929.94 18303.03 21479 28785.7
MySQL(96G) 751.7 986.11 1218.87 1778.67 2065.69 MySQL(96G) 15034.11 19722.27 24377.47 35573.39 41313.8
MySQL(144G) 857.05 1149.79 2038.3 2516.41 2510.15 MySQL(144G) 17140.96 22995.73 40765.95 50328.29 50202.93
MySQL(192G) 1367.31 2629.75 2940.51 2687.48 2797.06 MySQL(192G) 27346.18 52595.01 58810.18 53749.63 55941.29

测试环境&测试模式

3.1 测试工具

sysbench

/usr/local/bin/sysbench --version

sysbench 1.1.0

P.S，该版本是楼方鑫修改后的，增加了99.9%的RT统计值，例如：

[ 1s ] thds: 128 tps: 10285.06 qps: 208112.71 (r/w/o: 145769.21/41646.36/20697.15) lat (ms,99%,99%,99.9%): 24.83/24.83/28.67 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00

[ 2s ] thds: 128 tps: 9968.88 qps: 199013.18 (r/w/o: 139399.13/39676.28/19937.76) lat (ms,99%,99%,99.9%): 20.00/20.00/24.38 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00

[ 3s ] thds: 128 tps: 10214.11 qps: 204613.28 (r/w/o: 143162.59/41022.47/20428.22) lat (ms,99%,99%,99.9%): 19.29/19.29/23.10 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00

[ 4s ] thds: 128 tps: 10227.68 qps: 204402.77 (r/w/o: 143127.62/40819.79/20455.37) lat (ms,99%,99%,99.9%): 17.95/17.95/20.00 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00

[ 5s ] thds: 128 tps: 10466.08 qps: 209233.51 (r/w/o: 146497.06/41804.30/20932.15) lat (ms,99%,99%,99.9%): 19.29/19.29/21.11 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00

3.2 测试模式

  • 利用sysbench生成64个表，每个表1250万条记录。
  • 数据库总大小约191G。
  • sysbench采用 oltp_read_write 模式。
  • innodb_flush_method = O_DIRECT_NO_FSYNC。
  • GreatSQL在需要时才开启thread pool，MySQL不支持thread pool。
  • 默认关闭InnoDB PQ。
  • 因为没有额外测试机，所以采用本地socket方式连接，顺便关闭网络监听设置。
  • 测试资源有限，所以只测试单机模式，没有开启MGR。

3.3 测试机硬件配置

  • 最大物理内存：376G，但数据库分配IBP时分别为48G、96G、144G、192G，没有将物理内存全部耗尽。
  • 磁盘：Dell NVMe SSD
$ nvme list | grep nvme1

/dev/nvme1n1          90L0A019TAHR

Dell Express Flash CD5 3.84T SFF         1

2.86  TB /   3.84  TB    512   B +  0 B   1.1.1
  • 文件系统、ioscheduler
$ df -hT | grep nvme1

/dev/nvme1n1p1 xfs       3.5T  2.9T  706G  81% /data_nvme1n1p1

$ cat /sys/block/nvme1n1/queue/scheduler

[none] mq-deadline kyber bfq
  • CPU
Architecture:        x86_64

CPU op-mode(s):      32-bit, 64-bit

Byte Order:          Little Endian

CPU(s):              176

On-line CPU(s) list: 0-175

Thread(s) per core:  2

Core(s) per socket:  22

Socket(s):           4

NUMA node(s):        4

Vendor ID:           GenuineIntel

BIOS Vendor ID:      Intel

CPU family:          6

Model:               85

Model name:          Intel(R) Xeon(R) Gold 6238 CPU @ 2.10GHz

BIOS Model name:     Intel(R) Xeon(R) Gold 6238 CPU @ 2.10GHz

Stepping:            7

CPU MHz:             2800.924

CPU max MHz:         3700.0000

CPU min MHz:         1000.0000

BogoMIPS:            4200.00

L1d cache:           32K

L1i cache:           32K

L2 cache:            1024K

L3 cache:            30976K

NUMA node0 CPU(s):   0,4,8,12,16,20,24,28,32,36,40,44,48,52,56,60,64,68,72,76,80,84,88,92,96,100,104,108,112,116,120,124,128,132,136,140,144,148,152,156,160,164,168,172

NUMA node1 CPU(s):   1,5,9,13,17,21,25,29,33,37,41,45,49,53,57,61,65,69,73,77,81,85,89,93,97,101,105,109,113,117,121,125,129,133,137,141,145,149,153,157,161,165,169,173

NUMA node2 CPU(s):   2,6,10,14,18,22,26,30,34,38,42,46,50,54,58,62,66,70,74,78,82,86,90,94,98,102,106,110,114,118,122,126,130,134,138,142,146,150,154,158,162,166,170,174

NUMA node3 CPU(s):   3,7,11,15,19,23,27,31,35,39,43,47,51,55,59,63,67,71,75,79,83,87,91,95,99,103,107,111,115,119,123,127,131,135,139,143,147,151,155,159,163,167,171,175

Flags:               fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc art arch_perfmon pebs bts rep_good nopl xtopology nonstop_tsc cpuid aperfmperf pni pclmulqdq dtes64 monitor ds_cpl smx est tm2 ssse3 sdbg fma cx16 xtpr pdcm pcid dca sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand lahf_lm abm 3dnowprefetch cpuid_fault epb cat_l3 cdp_l3 invpcid_single intel_ppin ssbd mba ibrs ibpb stibp ibrs_enhanced fsgsbase tsc_adjust bmi1 avx2 smep bmi2 erms invpcid cqm mpx rdt_a avx512f avx512dq rdseed adx smap clflushopt clwb intel_pt avx512cd avx512bw avx512vl xsaveopt xsavec xgetbv1 xsaves cqm_llc cqm_occup_llc cqm_mbm_total cqm_mbm_local dtherm ida arat pln pts pku ospke avx512_vnni md_clear flush_l1d arch_capabilities

3.4 数据库配置选项参数

[mysqld]

skip-networking

lower_case_table_names = 1

character-set-server = UTF8MB4

skip_name_resolve = 1

default_time_zone = "+8:00"

#performance setttings

lock_wait_timeout = 3600

open_files_limit    = 65535

back_log = 1024

max_connections = 1024

max_connect_errors = 1000000

table_open_cache = 1024

table_definition_cache = 1024

thread_stack = 512K

sort_buffer_size = 4M

join_buffer_size = 4M

read_buffer_size = 8M

read_rnd_buffer_size = 4M

bulk_insert_buffer_size = 64M

thread_cache_size = 768

interactive_timeout = 600

wait_timeout = 600

tmp_table_size = 32M

max_heap_table_size = 32M

#log settings

log_timestamps = SYSTEM

log_error = error.log

log_error_verbosity = 3

slow_query_log = 1

log_slow_extra = 1

#log_slow_verbosity = FULL

slow_query_log_file = slow.log

long_query_time = 0.01

log_queries_not_using_indexes = 1

log_throttle_queries_not_using_indexes = 60

min_examined_row_limit = 0

log_slow_admin_statements = 1

log_slow_slave_statements = 1

log_bin = binlog

binlog_format = ROW

sync_binlog = 1

binlog_cache_size = 4M

max_binlog_cache_size = 2G

max_binlog_size = 1G

binlog_rows_query_log_events = 1

binlog_expire_logs_seconds = 604800

#binlog_expire_logs_auto_purge = 1

binlog_checksum = CRC32

gtid_mode = ON

enforce_gtid_consistency = TRUE

#myisam settings

key_buffer_size = 32M

myisam_sort_buffer_size = 128M

#replication settings

#master_info_repository = TABLE

#relay_log_info_repository = TABLE

relay_log_recovery = 1

slave_parallel_type = LOGICAL_CLOCK

slave_parallel_workers = 2

binlog_transaction_dependency_tracking = WRITESET

slave_preserve_commit_order = 1

slave_checkpoint_period = 2

#innodb settings

transaction_isolation = REPEATABLE-READ

innodb_buffer_pool_size = 2G

innodb_buffer_pool_instances = 8

innodb_data_file_path = ibdata1:12M:autoextend

innodb_flush_log_at_trx_commit = 1

innodb_log_buffer_size = 32M

innodb_log_file_size = 2G

innodb_log_files_in_group = 3

innodb_doublewrite_files = 2

innodb_max_undo_log_size = 4G

innodb_io_capacity = 400000

innodb_io_capacity_max = 800000

innodb_open_files = 65534

#本次测试采用O_DIRECT_NO_FSYNC模式

innodb_flush_method = O_DIRECT_NO_FSYNC

innodb_lru_scan_depth = 4000

innodb_lock_wait_timeout = 10

innodb_rollback_on_timeout = 1

innodb_print_all_deadlocks = 1

innodb_online_alter_log_max_size = 4G

innodb_print_ddl_logs = 0

innodb_status_file = 1

innodb_status_output = 0

innodb_status_output_locks = 1

innodb_sort_buffer_size = 67108864

#innodb_thread_concurrency = 176

#innodb_spin_wait_delay = 3

#innodb_sync_spin_loops = 10

#innodb monitor settings

innodb_monitor_enable = "module_innodb"

innodb_monitor_enable = "module_server"

innodb_monitor_enable = "module_dml"

innodb_monitor_enable = "module_ddl"

innodb_monitor_enable = "module_trx"

innodb_monitor_enable = "module_os"

innodb_monitor_enable = "module_purge"

innodb_monitor_enable = "module_log"

innodb_monitor_enable = "module_lock"

innodb_monitor_enable = "module_buffer"

innodb_monitor_enable = "module_index"

innodb_monitor_enable = "module_ibuf_system"

innodb_monitor_enable = "module_buffer_page"

innodb_monitor_enable = "module_adaptive_hash"

#pfs settings

performance_schema = 1

#performance_schema_instrument = '%memory%=on'

performance_schema_instrument = '%lock%=on'

#thread pool，需要开启thread pool时才取消下面两行注释

#thread_handling = 'pool-of-thread'

#thread_pool_stall_limit = 50

GreatSQL vs MySQL性能测试来了，速围观~的更多相关文章

  1. paip.mysql 性能测试 报告 home right

    paip.mysql  性能测试 报告 home right 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog ...

  2. paip.mysql 性能测试by mysqlslap

    paip.mysql 性能测试by mysqlslap   作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog. ...

  3. mysql性能测试--sysbench实践

    mysql性能测试--sysbench实践 Sysbench   业界较为出名的性能测试工具 可以测试磁盘,CPU,数据库 支持多种数据库:oracle,DB2,MYSQL 需要自己下载编译安装 建议 ...

  4. mysql性能测试-tpcc

    mysql性能测试-tpcc Tpcc-mysql TPC-C是专门针对联机交易处理系统(OLTP系统)的规范 Tpcc-mysql由percona根据规范实现 TPCC流程  更能模拟线上业务   ...

  5. MySQL性能测试工具之mysqlslap

    MySQL性能测试工具之mysqlslap [日期:2014-10-05] 来源:Linux社区  作者:tongcheng [字体:大 中 小]   --转自Linux社区:http://www.l ...

  6. mysql性能测试-------重要！！！

    我们在做性能测试的目的是什么,就是要测出一个系统的瓶颈在哪里,到底是哪里影响了我们系统的性能,找到问题,然后解决它.当然一个系统由很多东西一起组合到一起,应用程序.数据库.服务器.中中间件等等很多东西 ...

  7. MySQL性能测试调优

    MySQL性能测试调优 操作系统 基本操作 查看磁盘分区mount选项 $ mount 永久修改分区mount选项(系统重启后生效) 修改文件 /etc/fstab 中对应分区的mount optio ...

  8. 一文了解MySQL性能测试及调优中的死锁处理方法，你还看不明白？

    一文了解MySQL性能测试及调优中的死锁处理方法,你还看不明白? 以下从死锁检测.死锁避免.死锁解决3个方面来探讨如何对MySQL死锁问题进行性能调优. 死锁检测 通过SQL语句查询锁表相关信息: ( ...

  9. 关于网络上的各种mysql性能测试结论

    关于网上的各种性能测试帖子,我想说以下几点: 1.为了使性能测试更加的客观.实际,应该说明针对什么场景进行测试,查询.还是修改,是否包含了主键,包含了几个索引,各自的差别是什么.因为不同的mysql分 ...

随机推荐

  1. RPA应用场景-营业收入核对

    场景概述营业收入核对 所涉系统名称 SAP ,Excel,门店业务系统 人工操作(时间/次) 4 小时 所涉人工数量 6 操作频率每日 场景流程 1.每日13点起进入SAP查询前一日营业收入记账情况: ...

  2. 告别单调，Django后台主页改造 - 使用AdminLTE组件

    前言 之前我做了个Django的项目,为了让管理后台更加美观,我对Django(应该说是SimpleUI的)默认的Admin后台主页进行改造,具体可以看这篇文章:项目完成 - 基于Django3.x版 ...

  3. NC20806 区区区间间间

    NC20806 区区区间间间 题目 题目描述 给出长度为n的序列a,其中第i个元素为 \(a_i\),定义区间(l,r)的价值为 \(v_{l,r} = max(a_i - a_j | l \leqs ...

  4. labview从入门到出家2--将“加法程序”制作成“exe应用程序”

    1.上一章主要讲了如何跑我们的第一个加法程序(这里向第一个程序的鼻祖"hello world"致敬),这一章我们直接进入主题,将我们写的程序生成exe文件放桌面运行. 2.要生成e ...

  5. 2019 CSP-S 初赛解析

    因为我不会设置用博客园显示Markdown语法,所以在洛谷也写了一份:传送门 一起讨论的这套卷.题干 然后还有一些可以借鉴一下的解析 选择: T1. 注意运算顺序: a%3=1 --> (int ...

  6. 今天介绍一下自己的开源项目，一款以spring cloud alibaba为核心的微服务架构项目，为给企业与个人提供一个零开发基础的微服务架构。

    LaoCat-Spring-Cloud-Scaffold 一款以spring cloud alibab 为核心的微服务框架,主要目标为了提升自己的相关技术,也为了给企业与个人提供一个零开发基础的微服务 ...

  7. 5-11 Redis缓存 | 持久化 | 集群_哨兵_主从复制_读写分离

    Redis 强化 缓存淘汰策略 Redis服务器繁忙时,有大量信息要保存 如果Redis服务器内存全满,再要往Redis中保存新的数据,就需要淘汰老数据,才能保存新数据 noeviction:返回错误 ...

  8. 数据结构(C语言版)严蔚敏-＞排序

    @ 目录 1. 插入排序 1.1 直接插入排序 1.2 折半插入排序 1.3 希尔排序(Shell Sort) 2.交换排序 2.1 冒泡排序 2.2 快速排序 3. 选择排序 3.1 简单选择排序 ...

  9. 内网渗透之Windows认证（二）

    title: 内网渗透之Windows认证(二) categories: 内网渗透 id: 6 key: 域渗透基础 description: Windows认证协议 abbrlink: d6b7 d ...

  10. 【JAVA UI】HarmonyOS 如何使用TinyPinyin类库

    ​  参考资料 前言:TinyPinYin是一个适用于Java和Android.HarmonyOS的快速,低内存的汉字转拼音库.码云地址TinyPinYin,其使用方法已在API讲解中有详细介绍,本文 ...