本篇内容主要讲解“mysql的数据压缩性能比较”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“mysql的数据压缩性能比较”吧!

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1. 测试环境：
软硬件
一台64位2.6.18-92 内核开发机，4G内存，4个2800Mhz Dual-Core AMD Opteron(tm) Processor 2220 CPU。
 
MySQL放在一块7200转SAT硬盘，未做raid；
 
MySQL未做任何优化，关闭了query cache，目的在于避免query cache对测试结果造成干扰。
 
表结构
2424753条记录，生产环境某一个分片的实际数据；
 
分别建立了(partition_by1,idx_rank) 和(partition_by1,chg_idx)的联合索引，其中partition_by1为32长度的varchar类型，用于检索；其余两个字段均为浮点数，多用于排序；
 
autokid作为子增列，充当PRIMARY KEY，仅作为数据装载时原子性保证用，无实际意义。
 
2. 测试目的：
压缩空间对比
压缩率越大，占用的磁盘空间越小，直接降低数据的存储成本；
 
查询性能对比
压缩后查询性能不应该有显著降低。Archive是不支持索引的，因此性能降低是必然的，那么我们也应该心里有个谱，到底降低了多少，能不能接受。
 
3. 测试工具：
slap
官方的工具当然是不二之选。关于mysqlslap的介绍请参考 官方文档。
 
测试query
截取生产环境访问topranks_v3表的实际SQL共9973条，从中抽取访问量较大的7条，并发50，重复执行10次。命令如下：
 
./mysqlslap --defaults-file=../etc/my.cnf -u**** -p**** -c50 -i10 -q ../t.sql --debug-info4.测试结论
 
比较项 磁盘空间 耗时（秒）CPU Idle LOAD 并发
基准表（MyISAM）403956004 2.308 30 15 50
ARCHIVE 75630745 >300 75 4 1
PACK 99302109 2.596 30 22 50
 
根据上面的表格给出的测试数据，我们简单得出以下结论：
 
针对测试表，Archive表占用空间约为之前的18.7%，myisampack后空间占用约为之前的24.6%；二者相差不多，单纯从空间利用情况来看，我们似乎需要选择archive表；
我们再看查询性能，与基准表进行对比。无论在总耗时还是系统负载方面，50并发下的pack表查询性能与基准表相当；而archive表在单并发情况下耗时超过了5分钟（实在等不了了，kill之）！
那么，我们似乎可以得出结论，针对需要在线查询的表，ARCHIVE引擎基本上可以不考虑了。
 
为什么这个测试过程中ARCHIVE引擎如此地慢呢？
 
我们知道，mysql提供archive这种存储引擎是为了降低磁盘开销，但还有一个前提，那就是被归档的数据不需要或者很少被在线查询，偶尔的查询慢一些也是没关系的。鉴于上述原因，archive表是不允许建立自增列之外的索引的。
 
有了这个共识，我们拿一条测试SQL来分析一下不用索引前后的查询性能差别为什么这么大。在我们的测试SQL中有这么一条：
 
SELECT c1,c2,...,cn FROM  mysqlslap.rpt_topranks_v3
WHERE ... AND partition_by1 = '50008090'
ORDER BY added_quantity3 DESC
LIMIT 500我们前边说过，测试的这个表在partition_by1这个字段上建立了索引，那么，我们初步判断在基准表和myisampack表上，这个查询应该用到了partition_by1的索引；EXPLAIN一下：
 
mysql> EXPLAIN
    -> SELECT ... FROM  mysqlslap.rpt_topranks_v3
    -> WHERE ... AND partition_by1 = '50008090'
    -> ORDER BY added_quantity3 DESC
    -> LIMIT 500\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        TABLE: rpt_topranks_v3
         type: ref
possible_keys: idx_toprank_pid,idx_toprank_chg
          KEY: idx_toprank_pid
      key_len: 99
          ref: const
         rows: 2477
        Extra: USING WHERE; USING filesort
1 row IN SET (0.00 sec)正如我们所料，这个查询用到了建立在partition_by1这个字段上的索引，匹配的目标行数为2477，然后还有一个在added_quantity3字段上的排序。由于added_quantity3没有索引，所以用到了filesort。
 
我们再看一下这条SQL在归档表上的EXPLAIN结果：
 
mysql> EXPLAIN
    -> SELECT ... FROM  mysqlslap.rpt_topranks_v3_archive
    -> WHERE ... AND partition_by1 = '50008090'
    -> ORDER BY added_quantity3 DESC
    -> LIMIT 500\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        TABLE: rpt_topranks_v3_archive
         type: ALL
possible_keys: NULL
          KEY: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 2424753
        Extra: USING WHERE; USING filesort
1 row IN SET (0.00 sec)EXPLAIN说：“我没有索引可用，所以只能全表扫描2424753行记录，然后再来个filesort。”你要追求性能，那显然是委屈MySQL了。

到此，相信大家对“mysql的数据压缩性能比较”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联建站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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