mysql的数据压缩性能对比详情，
目录
- 1. 测试环境
- 1.1 软硬件
- 1.2 表结构
- 2. 测试目的
- 2.1 压缩空间对比
- 2.2 查询性能对比
- 3. 测试工具
- 3.1 mysqlslap
- 3.2 测试query
- 4.测试结论
数据魔方需要的数据，一旦写入就很少或者根本不会更新。这种数据非常适合压缩以降低磁盘占用。MySQL本身提供了两种压缩方式――archive引擎以及针对MyISAM引擎的myisampack方式。今天对这两种方式分别进行了测试，对比了二者在磁盘占用以及查询性能方面各自的优劣。至于为什么做这个，你们应该懂的，我后文还会介绍。且看正文：
1. 测试环境
1.1 软硬件
一台 64位 2.6.18-92 内核Linux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。
1.2 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
2.1 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；
2.2 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
3.1 mysqlslap
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 。
3.2 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-info
4.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_<strong>archive</strong>
-> 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。
到此这篇关于mysql的数据压缩性能对比详情的文章就介绍到这了,更多相关mysql的数据压缩性能对比内容请搜索PHP之友以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持PHP之友！
您可能感兴趣的文章:- MySQL数据库压缩版本安装与配置详细教程
- python定时按日期备份MySQL数据并压缩
- mysql数据库备份命令分享(mysql压缩数据库备份)