最近几年，云数据库市场日趋繁荣，进入百花齐放、百家争鸣的时代，头部云计算厂商相继推出了自己的数据库产品，特别是亚马逊的Aurora、阿里云的PolarDB、华为云的GaussDB等等。
使用sysbench测试mysql及postgresql(完整版) 转载请注明出处https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/14592166.html 前言 使用sy
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具，主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。项目地址：http://github.com/akopytov/sysbench
数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。基准测试与压力测试 基准测试可以理解为针对系统的一种压力测试。但基准测试不关心业务逻辑，更加简单、直接、易于测试，数据可以由工具生成，不要求真实；而压力测试一般考虑业务逻辑(如购物车业务)，要求真实的数据。
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具，主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。关于这个项目的详细介绍请看：https://github.com/akopytov/sysbench 。 它主要包括以下几种方式的测试：
下载地址：https://github.com/akopytov/sysbench
这些术语经常相互混淆，那么它们的主要区别是什么？您如何根据自己的情况选择合适的术语？ 我们生活在一个数据驱动的时代，使用数据做出更明智决策并更快响应不断变化的需求的组织更有可能脱颖而出。您可以在新的服务产品（例如拼车应用程序）以及推动零售的强大系统（电子商务和店内交易）中看到这些数据。 在数据科学领域，有两种类型的数据处理系统：在线分析处理（OLAP）和在线事务处理（OLTP）。主要区别在于，一种使用数据来获得有价值的见解，而另一种则纯粹是可操作的。但是，有一些有意义的方法可以使用这两个系统来解决数据问题
最初接触这个工具还是在两年前看《高性能MySQL》的时候，那时候没安装上呀，就没弄了、 我就想起来现在 luasql 也没安装上，会不会过段时间这也不是事儿了。
通常来说，我们把业务分为来两类，在**线事务处理系统（OLTP）和在线分析系统（OLAP）**或者DSS（决策支持系统），这两类系统在数据库的设计上是如此的不同，甚至有些地方的设计是像相悖的。
OLTP(OnLine Transacion Processing)，是传统关系型数据库的主要应用，主要面向基本的、日常的事务处理，例如银行交易等。它是面向交易的处理系统，基本特征是可以立即将原始数据传送并处理，即可以实时的处理数据并给出响应，所以它也称为实时响应系统。
之前介绍了数据库的两种最常见的存储模型：NSM 和 DSM （列式存储的起源：DSM），今天介绍这两种存储模型和 HTAP 的联系。
出处：https://www.cnblogs.com/YangJiaXin/p/11234591.html
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
注: sysbench的版本是1.0.14，MySQL的版本是5.7，Linux是Ubuntu16，运行内存是4G，可用的CPU核数是4。
测试mysql5.7和mysql8.0 分别在读写、只读、只写模式下不同并发时的性能（tps，qps）
http://www.eygle.com/special/Use.Orastress.2.Test.Oracle.db.htm
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
测试mysql5.7和mysql8.0分别在读写，选定，只写模式下不同并发时的性能（tps，qps）
测试MySQL5.7和mysql8.0 分别在读写、只读、只写模式下不同并发时的性能（tps，qps）
1、当今的数据处理大致可以分成两大类： 联机事务处理On-Line Transaction Processing 联机分析处理On-Line Analytical Processing
对于很多线上业务而言，如果有新服务器，新的环境，新的业务，到底资源和预期的承载压力是否匹配，这个得用数据说话，或是通过严谨的论证来阐述。 比如一台新的服务器，一般都需要经过压力测试，我们也叫拷机测试。一般都会从多个维度来进行加压（比如CPU,内存，IO等等），看看服务器是否依旧坚挺，虽然这一点上如果产生了懈怠或者懒惰还是会被轻视，但是从身边的例子来看，还是会测试出一些问题来，如果发现了问题，就避免了后续的很多被动。 sysbench就是这么一个工具，功能非常全面。是一个标准模块化，多线程的
在前面的压力测试过程中，主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试，评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说，整个系统的瓶颈在于数据库。
这边厢PingCAP刚刚发布面向企业级核心场景、具备完整 HTAP 能力的分布式数据库TiDB 5.0 版本；那边厢OceanBase也紧跟着推出3.0版本，主攻方向亦是HTAP分布式数据库，在GitHub Oceanbase标注自己为“ The leading Scalable HTAP Database” , 并且又玩了一把TPC-H打榜第一的套路（后续：其成绩很快被超过）。
HTAP系统诞生的初衷，是要打破事务处理和分析处理的界限，使企业能通过HTAP系统更好地发现市场反馈，获得更好的创新。但如何让OLTP和OLAP在系统运行的过程中相互干扰最小，却成了HTAP系统面临的难题。 总体来看，HTAP系统架构的实践可以分成两类：一类是改革，另一类是改良。前者采用One size fits all的策略，用一个大而全的系统同时满足OLTP和OLAP的需求，后者采用One size doesn’t fit all模型，将OLTP和OLAP两种系统组合起来，通过CDC的方式把OLTP上
OLAP和OLTP通过ETL衔接。为提升OLAP性能，需在ETL过程进行大量预计算，包括：
近日，第12届中国数据库技术大会（DTCC 2021）在北京国际会议中心召开。作为全球领先的云计算、数据库产品服务商，腾讯云数据库集结多位顶级技术大咖亮相本次大会，围绕当前比较热门的数据库技术主题，共同探讨最前沿的技术趋势与实践。 本期为大家带来腾讯专家工程师朱阅岸老师在本次大会上的分享，主题为“HTAP系统的问题与主义之争”。以下是分享实录： 问题与主义之争其实是上世纪初胡适与李大钊之间的一场论战。胡适主张改良，提倡解决一个个问题，也就是少谈些主义，多研究些问题；而李大钊则主张改革，认为只有解决了这个根
对大多数开发人员而言，SQL 以及 MySQL、PostgreSQL 等关系数据库管理系统（即 RDBMS）并不陌生。RDBMS 的基本架构原则已历经了数十年的发展。而 MongoDB、Cassandra 等 NoSQL 解决方案，则是在本世纪初为满足数据分布可扩展的需求而提出的。
数据库(OLTP)、数据仓(OLAP)是数据应用本身孵化出的孪生兄弟，却又代表数据应用的两面性。
对于sql开发人员来说，需要了解开发的数据库应用于哪种类型，下面对数据库的应用做了分类
相信身处于大数据领域的读者多少都能感受到，大数据技术的应用场景正在发生影响深远的变化: 随着实时计算、Kubernetes 的崛起和 HTAP、流批一体的大趋势，之前相对独立的大数据技术正逐渐和传统的在线业务融合。关于该话题，笔者早已如鲠在喉，但因拖延症又犯迟迟没有动笔，最终借最近参加多项会议收获不少感悟的契机才能克服懒惰写下这片文章。
前段时间，测试了国内主要云原生数据库PolarDB、TDSQL-C、GaussDB的性能，参考：《再测云原生数据库性能》。在上次测试结果中，由于地域版本差异，腾讯云的TDSQL-C并没有表现出“重磅升级”的效果，现在两个月过去了，我们再来重测TDSQL-C。先说结论：
在商业数据处理的早期阶段，写入数据库通常对应于商业的交易场景，如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景，交易的英文为transaction，也就是事务一词的来源，在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
最近因为工作需要对VLDB的一些论文进行了阅读。其中包括谷歌新发表的F1数据库的分析。解读谷歌论文一直都是不太容易的。因为谷歌向来都是说一半藏一半。这篇论文相对来说还是写的比较开放的，还是不能免俗。
近日，OceanBase 给出了它的回答。从诞生之初，OceanBase 就将一体化作为最“自然而然”的默认选项，如果从用户视角来描述，一体化的本质是用一个数据库解决 80% 的问题，将 OLTP 与 OLAP 的能力融合在一起，同时处理复杂和简单查询，还能应对任意大小规模的数据量，支持不同的数据类型、模态。
这两天在弄Salesforce的报表数据到企业内部数据库的集成需求，这还是第一个Salesforce报表数据集成场景，以前做的都是Transaction的数据，用Salesforce的Public API或者Cast Iron的Salesforce Adapter都能实现，最开始我们找到了Salesforce的Analytic API，是Salesforce的报表数据API，试用了下，用的是REST+JSON，但发现JSON数据很丑，不好解析，看来这个Report API还比较初级；然后又试了Cast Iron的Salesforce SQL Adapter，可以通过SQL语句快速获得数据，而且Cast Iron Handle了Salesforce的Limit，直接配置就OK，但发现嵌套了两层以上的SQL就不Work。无奈之下试了下SOAP API，惊喜发现可以随便组合SQL来取数据，Salesforce就像一个数据库一样可以用SQL查询，而且是基于互联网的HTTP，而不是基于内网的JDBC。
并行执行模式 推测执行模式 数据倾斜时开启负载均衡模式 map缓冲区大小 溢写磁盘百分比 开启combanier提前预聚合 设置reduce拉取数据的内存缓冲区大小 开启kryo序列化 使用Snappy压缩方式 合并小文件 开启Jvm重用
在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型，一个是OLTP，另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述，感兴趣的可以阅读参考文章。因为OLAP和OLTP所面临的困境是不一样的，所以两个选择的数据存储方式也就不一样了。OLTP的数据存储模型大多逃不过Key-Value、B-Tree、LSM-Tree三种行式存储，而OLAP对应的则是列式存储。
本章将通过某案例介绍在使用SQL*Loader工具时的性能相关知识和提高执行效率的方法。
摘要：MySQL 8.2引入了透明读/写分离功能，MySQL 路由器可以自动将只读SQL路由到集群的只读节点。然而，MySQL路由器在此过程中需要对接收到的SQL进行一定程度的解析，以确定其是否为只读SQL。这个解析过程对系统性能会有怎样的影响呢？知名MySQL布道师Frédéric Descamps对此进行了测试，让我们一起看看他的分析。
sysbench是一款多线程压力测试工具，它可以根据影响数据库性能的各种因素来评估系统性能（也就是看看运行数据库的机器性能如何）。下面直接入题，给出sysbench的入门步骤，现在sysbench已被托管到github上，这里给出使用已编译版本的步骤，源码编译可以参考点击打开链接：
根据数据的使用特征，可简单做如下划分。在选择技术平台之前，我们需要做好这样的定位。
如果你不确定需要哪种数据库，可以从与 SQL Server 版本匹配的 OLTP 版本开始。
mysqlslap是MySQL自带的一个用于实现负载性能测试和压力测试的工具。它可以模拟多个客户端对数据库进行施压，并生成报告来了解数据库的性能状况。
ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换
“我自己的电脑终于可以直接装ob了啊~随时随地都能玩了，已买桂花同载酒，亦是少年游。”这是OceanBase开源社区的“划水一级运动员五月”几天前发出的帖子。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
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