TiDB入門（三）：簡單測試

TiDB · 發表 2019-02-08 18:18:15

摘要：上一次我們搭建了TiDB 環境，那麼現在我想用跑跑資料，看看 TiDB 和傳統 MySQL 相比到底優越在哪裡。資料庫配置 TiDB 叢集由虛擬機器搭建叢集，共享 CPU 和記憶體 CPU：Xeon(R) X5650 * 2 （兩個物理 CPU，邏輯 24...

上一次我們搭建了TiDB 環境，那麼現在我想用跑跑資料，看看 TiDB 和傳統 MySQL 相比到底優越在哪裡。

資料庫配置

TiDB 叢集

由虛擬機器搭建叢集，共享 CPU 和記憶體

CPU：Xeon(R) X5650 * 2 （兩個物理 CPU，邏輯 24 核）
記憶體：64G DDR3 1333MHz
主硬碟： 5.45 TB raid5 （DELL 伺服器磁碟 7200 轉）
固態：120GB * 3 (非伺服器 SSD)

MySQL 單例

配置暫時缺失…

資料準備

下載測試資料

所有資料均來自於 Stack Exchange Data Dump 。

當然下載的資料都是 xml 格式，方便大家使用，已經轉化成 MySQL 能使用的 sql 檔案了。

下載：

小資料： math_stackchange
大資料： stackoverflow

插入資料

把對應的資料庫建立好，匯入資料即可。由於資料大概有 15G 左右，匯入時間過長，可以看部電影耐性等待。

注：匯入資料到 TiDB 叢集明顯比傳統 MySQL 資料庫慢，這裡我暫時還沒有找到原因。

$ mysql -uroot -h192.168.13.157 -P 4000 math_stackexchange < math_stackexchange.sql
$ mysql -uroot -h192.168.13.157 -P 4000 stackoverflow < stackoverflow.sql

測試

測試表資訊

comments 表

CREATE TABLE `comments` (
`Id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`PostId` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL,
`Score` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`Text` TEXT NULL,
`CreationDate` DATETIME NULL DEFAULT NULL,
`UserId` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL,
`UserDisplayName` VARCHAR(100) NULL,
PRIMARY KEY (`Id`),
INDEX `CreationDate` (`CreationDate`)
)
COLLATE='utf8mb4_bin'
ENGINE=InnoDB
;

users 表

CREATE TABLE `users` (
`Id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`Reputation` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`CreationDate` DATETIME NULL DEFAULT NULL,
`DisplayName` VARCHAR(100) NULL,
`LastAccessDate` DATETIME NULL DEFAULT NULL,
`WebsiteUrl` VARCHAR(255) NULL,
`Location` VARCHAR(100) NULL,
`AboutMe` TEXT NULL,
`Views` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`UpVotes` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`DownVotes` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`AccountId` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL,
`ProfileImageUrl` VARCHAR(255) NULL,
PRIMARY KEY (`Id`),
INDEX `CreationDate` (`CreationDate`)
)
COLLATE='utf8mb4_bin'
ENGINE=InnoDB
;

資料庫	表名	數量	量級
math_stackexchange	users	497023	十萬級別
math_stackexchange	comments	4463392	百萬級別
stackoverflow	users	9737247	接近千萬級別
stackoverflow	comments	60915000	5 千萬級別

單表查詢

單表 Count

$ SELECT COUNT(0) FROM [表名]

	MySQL	TiDB
math_stackexchange.users	0.234 sec	0.359 sec
math_stackexchange.comments	1.031 sec	0.625 sec
stackoverflow.users	3.719 sec	0.953 sec
stackoverflow.comments	15.359 sec	4.922 sec

帶索引

$ select count(0) from [表名] where CreationDate > '2017-01-01'

	MySQL	TiDB
math_stackexchange.users	0.063 sec	0.219 sec
math_stackexchange.comments	0.422 sec	0.813 sec
stackoverflow.users	0.922 sec	1.312 sec
stackoverflow.comments	2.891 sec	1.437 sec

無索引

$ select count(0) from math_stackexchange.users where views > 10
$ select count(0) from math_stackexchange.comments where score > 3
$ select count(0) from stackoverflow.users where views > 10
$ select count(0) from stackoverflow.comments where score > 3

	MySQL	TiDB
math_stackexchange.users	0.203 sec	0.484 sec
math_stackexchange.comments	2.219 sec	1.297 sec
stackoverflow.users	4.312 sec	2.297 sec
stackoverflow.comments	61.42 sec	11.313 sec

連表查詢

$ select count(0) from math_stackexchange.comments as a join math_stackexchange.users as b on a.UserId = b.Id where a.CreationDate > '2017-01-01' andb.views > 10
$ select count(0) from stackoverflow.comments as a join stackoverflow.users as b on a.UserId = b.Id where a.CreationDate > '2017-01-01' andb.views > 10

	MySQL	TiDB
math_stackexchange	5.297 sec	4.468 sec
stackoverflow	180.55 sec	27.515 sec

小結

由於硬體所限，無法發揮 TiDB 比較好的效能。
在表資料量比較小的時候 MySQL 的速度其實是好於 TiDB 的。
- 因為 TiDB 元件之間需要網路傳輸（這也是 TiDB 生產環境需要萬兆網絡卡的原因）
- 對於小表資料 MySQL 會儲存在快取中
TiDB 在大資料量上基本是是好於 MySQL （官方推薦表資料在 5000w 以上）