今天进行了InfluxDB和MySQL的对比测试,这里记录下结果,也方便我以后查阅. 操作系统: CentOS6.5_x64InfluxDB版本 : v1.1.0MySQL版本:v5.1.73CPU : Intel(R) Core(TM) i5-2320 CPU @ 3.00GHz内存 :12G硬盘 :SSD MySQL读写测试 测试准备 初始化SQL语句: CREATE DATABASE testMysql; CREATE TABLE `monitorStatus` ( `system_nam

对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久.因此,优化数据库插入性能是很有意义的.经过对MySQL innodb的一些性能测试,发现一些可以提高insert效率的方法,供大家参考参考. 1. 一条SQL语句插入多条数据.常用的插入语句如:   1 2 3 4 INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `ty

目录 MySQL插入性能优化 代码优化 values 多个 一个事务 插入字段尽量少,尽量用默认值 关闭 unique_checks bulk_insert_buffer_size 配置优化 innodb_buffer_pool_size 缓冲区配置 什么是 innodb_buffer_pool_size 设置多大的 innodb_buffer_pool_size 合适? 相关参数设置 innodb_buffer_pool_size 注意事项 事务日志配置 innodb_log_file_siz

原文:http://tech.uc.cn/?p=634 对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久.因此,优化数据库插入性能是很有意义的. 经过对MySQL innodb的一些性能测试,发现一些可以提高insert效率的方法,供大家参考参考. 1. 一条SQL语句插入多条数据. 常用的插入语句如: INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `

paip.提升性能---mysql 性能 测试以及 参数调整.txt 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax /////////环境 xpsp3   cpu2.1g  单核.  mem :2g ----------1000>1   1.8s "D:\MySQL56\bin\mysqlslap.exe"     --concurrency=1 --au

influxDB1.6版安装与配置(windows环境).Jmeter+influxDB+Grafana性能监控 来源:https://blog.csdn.net/SwTesting/article/details/82700023   influxDB 1.介绍 influxDB是一个开源的时间序列数据库,同时也属于关系型数据库,因为influxDB主要是针对一次插入的数据,没有类似更新的操作,所以插入和读出数据显示速度比较快,我主要用来保存Jmeter运行的测试结果. 2.安装 2.1 下载

转自 https://blog.csdn.net/asdfsadfasdfsa/article/details/60872180 MongoDB与MySQL的插入.查询性能测试     7.1  平均每条数据的插入时间 先上张图,来点直观感受: 图上数据横坐标是平均每插入1000条数据所需要的时间,单位是秒.记住,是每1000条数据,不是每条数据哦. 总结: 1.       数据库的平均插入速率:MongoDB不指定_id插入 > MySQL不指定主键插入 > MySQL指定主键插入 >

Grafana+Influxdb+Telegraf监控mysql 一.安装 1.1安装Grafana+influxdb+telegraf 1.2启动服务,添加开机启动 1.3查看grafana界面 二.数据采集之telegraf 三.数据存储之InfluxDB 四.数据展示之Grafana 4.1通过官网模板轻松实现Grafana的可视化界面配置(以MySQL监控项为例) 五.配置监控主机状态及mysql运行状态 5.1.创建数据库 5.2.配置本机的influxdb数据库为期望的输出源-out

paip.提升性能---mysql 优化cpu多核以及lan性能的关系. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax //////环境 双核2.9g , 内存2g  ,XPSP2 mysql5.6 ,myisam 50W数据insert,需要50s...平均1w/s的速度了.呵. /////cpu多核大幅提升mysql性能 传输myisam,10w数据.20连接.. 在

paip.提升性能--- mysql 建立索引 删除索引 很慢的解决. 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 目前情况 建立索引非常慢,需8分钟... 目前环境: ---------------- table行: 30W 版本5.0.45-community-nt 系统XP  CPU2.11G  MEM2G 测试语句: ---------------------- CR

参考资料: -CSV文件插入到mysql表中指定列

一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

引言: 大家在使用HBase的过程中,总是面临性能优化的问题,本文从HBase客户端参数设置的角度,研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题.事实胜于雄辩,数据比理论更有说服力,基于此,作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验,希望大家用自己的服务器跑出的结果,给自己一个值得信服的结论. 一.客户单优化参数 1.Put List Size HBase的Put支持单条插入,也支持批量插入. 2. AutoFlush AutoFlush指的是在每次调用HBase的Put操作,是否提

园友莱布尼茨写了一篇<Entity Framework数据插入性能追踪>的文章,我感觉不错,至少他提出了问题,写了出来,引起了大家的讨论,这就是一个氛围.读完文章+评论,于是我自己也写了个简单的程序试了试. 先晒一下代码: 两个简单的类: 1: /// <summary> 2: /// 消费者 3: /// </summary> 4: public class Consumer 5: { 6: public int CId { get; set; } 7: public

当做网站有一个站要用到WEB网页采集器功能,当一个PHP脚本在请求URL的时候,可能这个被请求的网页非常慢慢,超过了mysql的 wait-timeout时间,然后当网页内容被抓回来后,准备插入到MySQL的时候,发现MySQL的连接超时关闭了,于是就出现了“MySQL server has gone away”这样的错误提示,解决这个问题,我的经验有以下两点,或许对大家有用处:         1).第 一种方法: 当然是增加你的 wait-timeout值,这个参数是在my.cnf(在Win

Mysql复制一条或多条记录并插入表|mysql从某表复制一条记录到另一张表 一.复制表里面的一条记录并插入表里面    ① insert into article(title,keywords,desc,contents) select title,keywords,desc,contents from article where article_id = 100; 二.复制表里的多条数据/记录,并插入到表里面    ① INSERT INTO `power_node`(title,type,

1,新表默认会在主键上建立聚集索引.对于非专业DBA, 默认配置在大多数情况下够用. 2,当初为了优化查询速度. 把聚集索引建立在非自增主键的唯一索引列. 数据量上千万后,插入性能开始显现不足. 随着数据量进一步增加,并发情况下甚至会偶发死锁现象. 改善方案: 在自增ID主键列重建聚集索引, 让新数据行始终在表尾插入. 牺牲轻微的查询性能(单条预计增加不到20ms),是可接受的. 3,建议: 使用聚集索引不应当频繁引起重新排序

前言 今天在网上看到一篇文章(后文中的文章指的就是它) https://www.jianshu.com/p/cce617be9f9e 发现了一种有关于mybatis批量插入的新方法,而且看了文章发现我原来的方法好像有点问题,但是由于文章中使用的环境是sqlserver而我经常使用的是mysql所以还是需要亲自来试试. 环境说明 项目使用springboot mybatis 数据库mysql5.7 使用本地mysql所以网络可以忽略不计 插入对象完全相同,只有id自增 表结构如下: CREATE

参考地址:http://blog.jobbole.com/29432/ 参数优化: 1. SQL语句是有长度限制,在进行数据合并在同一SQL中务必不能超过SQL长度限制,通过max_allowed_packet配置可以修改,默认是1M. 2. 事务需要控制大小,事务太大可能会影响执行的效率.MySQL有innodb_log_buffer_size配置项,超过这个值会日志会使用磁盘数据,这时,效率会有所下降.所以比较好的做法是,在事务大小达到配置项数据级前进行事务提交.

按照我的作风,没图说个啥 环境 下面是受叶金荣老师的启发把相关环境交代清楚 MySQL和OneSQL的关键参数配置如下 数据库 sync_binlog innodb_flush_log_at_trx_commit innodb_log_file_size innodb_buffer_pool_size OneSQL 0 1 1000M 8G MySQL 0 1 1000M 8G 硬件环境 内存 cpu 磁盘 32g 8c 每个core上有两个超线程 Intel(R) Xeon(R) CPU  E

一.项目背景 我们知道InfluxDB是最受欢迎的时序数据库(TSDB).InfluxDB具有 持续高并发写入.无更新:数据压缩存储:低查询延时 的特点.从下面这个权威的统计图中,就可以看出InfluxDB的热度. InfluxDB可以作为 性能监控.应用程序指标.物联网传感器数据和实时分析等的后端存储. 我们的DB性能监控体系是基于Telegraf+InfluxDB+Grafana组件搭建,如下图所示. 但是这个体系没有和既有的CMDB打通,例如,不清楚公司目前有多少台数据库实例已部署了监控?