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。
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。
出自percona公司，是一款多线程系统压测工具，可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如，可以用来测试文件IO，操作系统调度器，内存分配和传输速度，POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言，Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL，操作系统和硬件的测试。
计划今年将数据库服务器的os 从centos 6 升级到centos 7,根据惯例,升级之前我们要进行一次性能压测。本文分享一下我们的压测记录和结果。
最近看到一句话是MySQL的TPS是4000，这句话是不严谨的，因为没有说服务器的配置。所以自己买了个服务器做了一个压测。希望自己对数据有一个概念。 注意：服务器不同结果不同，结果不具有普适性。
公司最近大量的MYSQL要上线，不做压力测试时说不过去的，所以拿出一直使用的sysbench 来压测一下MYSQL ，问题就开始了，最早用的是0.5 version.
在大量并发读请求、读多写少的业务场景下，本文利用 Sysbench 性能测试工具，调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力，并最终提高应用系统 QPS。
SysBench是一个跨平台且支持多线程的模块化基准测试工具，用于评估系统在运行高负载的数据库时相关核心参数的性能表现。可绕过复杂的数据库基准设置，甚至在没有安装数据库的前提下，快速了解数据库系统的性能。
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。
今天来说说两款压测工具sysbench,swingbench,早些时候傻傻分不清楚,其实两个差别大了去了。 swingbench 先来说说swingbench,这款工具是Oracle英国的一个员工用Java开发的，没想到一下子成了压测Oracle的不二之选。当然Oracle还有不少这样的工具，比如DUL（Data UnLoader）,是新西兰的一个员工用c开发，一个可以直接读取数据文件的工具，基本是ACS部门在提供高级服务所用。还有一款是SQLT也叫作SQLTXPLAIN，是Oracle Serv
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
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：
有赞的基础架构使用了UCloud的基础服务，我们有相当比例的数据库是UCloud的RDS(一部分使用云RDS，一部分使用购买他们的物理服务器自建数据库)。
作为一个 MySQL DBA，查看分析 binlog 是日常工作的一部分。不知道你是否遇到过这样的需求：查询一个时间段内各个表的 dml 统计情况。但，如果 binlog 文件很多呢？又或者负责的业务线比较多，有多个业务都有这种需求呢？
近日，腾讯云MySQL发布新架构，在基础硬件能力、自研内核及外部网络延迟等方面进行了全面升级。 在探究新版本实际性能的过程中，测试人员通过基准测试工具SysBench以及全仿真业务生产环境，分别针对只写、只读以及混合读写场景进行性能测试。其结果显示，新架构下的云数据库MySQL在性能上比原有架构提升20%。此外，通过TXSQL内核的更新，也为企业提供了更多实用的能力。 本次发布的云数据库MySQL新架构搭载最新的腾讯自研数据库内核TXSQL，不仅提供了如Parallel DDL、缓存快照主从同步等性能增强
本文是一篇译文，介绍 Percona 的工程师对 ScaleFlux 的性能压测报告。
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：
历史相对久一点的公司都存在MYSQL版本相对较旧的困扰，但基于系统业务的稳定迟迟不敢升级。不升级基本不会有问题，一旦升级可能面临代码不兼容、重写等问题。但随着业务量不断增大，更好的支撑业务还是有必要升级。本文主要介绍MYSQL官方与主流开源版本基准压测对比，仅供参考。 服务器配置： DELL R730xd CPU E5-2640 V3 32核 MEM 128G SSD 800*8 RAID10 MYSQL各版本安装，这里就不详细说了，大体都一样 忽略…… 压测工具:sysbench sysbench安
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文，是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术，高性能全局一致性SCC和热备无感秒切，无论在跨机扩展还是跨机切换，都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线，目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度，演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
最近作者有一个针对ScaleFlux 的产品也叫做 CSD 2000 进行压测的机会. 本文中作者将介绍使用 Intel SSD 和ScaleFlux 存储设备进行压测的对比结果。
TiDB正式线上前，总是要对TiDB做个压测来为后续的业务接入做评估依旧；本次针对TiDB 5.0以及MySQL 8.0在同等规格配置下，性能做一个对比，尽管来说这么对比，可比性不是很强，但是起码能为后续业务的接入以及上线有一个理论依旧；
CDB现在支持类型复制类型比较多，我这里选择以下几种复制类型压测对比： MySQL 5.6[异步|半同步|增强半同步]复制，5.7异步复制（当时5.7只支持异步复制).
通过上面的测试可以看出网络延迟较大时，对数据的写入及每秒执行的事务数都有较大影响；如果需要做性能测试及数据同步，尽量将压测工具或同步工具部署在同一个机房，避免网络延迟较大，对测试结果有影响。
mysql数据库已经没得连接了, 却使用了超过 80%的内存...., 导致其它应用没得内存用了, 触发了os的oom....
2023.07.18 mysql发布了8.1.0 没发现有啥大的变化(-_-), 说下我关注的两点吧
最近在规划CentOS7版本中的MySQL测试情况，于是找了公司内部的虚拟机来做下模拟测试。
对于主从延迟，其实一直以来就是一个颇有争议的话题，在MySQL阵营中，如果容忍一定的延迟的场景，通过主从来达到读写分离是个很不错的方案，但是延迟率到底有多高可以接受，新版本中的并行复制效果怎么样，在不同的版本中是否有改变，我们能否找到一些参考的数据来佐证，这一点上我们可以通过一些小测试来说明。 首先来为了基本按照同一个参考标准，我们就在同一台服务器上安装了5.6，5.7的MySQL服务，另外一台服务器上搭建了从库。 数据库版本为5.6.23 Percona分支， 5.7.17 MySQL官
TPS(Transaction per second)每秒事务量 1052.19
如何让你的CPU保持在90%以上的使用率呢？这在某些场景下非常有用。麦老师统计了一下，有如下几种办法。
这几年，Serverless数据库大火，被业内称为数据库的下一代变革性技术，是云原生数据库发展的必然结果。作为早在2020年就于国内率先推出Serverless数据库的腾讯云，近年来不断在Serverless数据库领域深耕探索，今年更是推出预付费资源类型资源包，Serverless集群挂载只读实例等一系列更新，为用户的降本增效以及国内云原生技术普惠提供了一份自己的答卷。
MySQL 8.0.26发布差不多两个月了，一直还没对它进行测评，看到release notes中涉及到几个MGR相关的Bug fixed，最近抽空对其简单测试一番，下面说说结果吧。
再开始这个问题之前，我们先的准备一下环境， mysql 8.027 8G 内存 SSD 磁盘 4核心CPU 。同时通过sysbench来对系统进行测试数据的填充。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/100339.html原文链接：
今天抽时间在整理一个关于MySQL和Oracle共同面临的问题，但是它们有着不同的解决方案，就是经典的partial write问题，我也看到网上有很多DBA在纠结，在争论，相比而言，Oracle这边更沉默一些。我认真看了他们的讨论，但是到目前为止没有看到一个把两方面都照顾到的解读，而且这个问题可以继续扩展开来，从存储层面也可以有一些解读，所以我决定做这个事情。至于文章最近应该会从社群中看到，对于内容，我还是抱着谨慎的态度，想让几位朋友审阅之后再说会比较好。如果你对此有一定的基础，对此有浓厚的兴趣，也
可以为MySQL/Percona/MariaDB，以及MySQL协议的国产数据库选型，做性能参考。
通过GreatADM可视化的方法，屏蔽手动命令操作的复杂度，快速完成单实例的向多主、多副本的架构分钟级的调整升级。
最近在配合某同事做一项性能压测，发现相同数据量、相同数据库参数、相同sysbench压力、相同数据库版本和sysbench版本、相同服务器硬件环境下，我和同事的压测结果天差地别：一个小时压测结束后，我的压测结果中出现了高频率周期性阻塞(tps,qps为0)，而同事的压测结果中未出现阻塞(tps,qps从头到尾都比较稳定)。正常情况下，在环境完全相同时，不可能会出现如此巨大的性能差异。但这次，不可能发生的事情它的确发生了。经过复测与排查，终于发现了其中的奥妙。
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
了解一个产品，从性能测试下手是最好的方法，这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
[xx:xx] 扩容，扩容发布均有失败，但是虚拟机成功率高，容器 fullGC 时间长，请求堆积，异常
它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供具有极致弹性、高性能、高可用性、高可靠性和安全性的数据库服务。
IDC发布报告《中国金融行业分布式事务型数据库市场份额，2023：技术验证结束，迎接高速增长》：在金融整体市场和银行细分市场，腾讯云数据库TDSQL斩获“双料”第一！
昨天有了第一篇的测试之后，仅仅是一个开始。 我接下来做sysbench压测的主要思路是根据现有的配置作出调整，能够持续性的优化和压力测试达到目的，而不是简单的去对比连接数在不同数量级会有多大的差别，所以你会在里面看到一些问题的排查，一些问题的解决，可能有些又不是压测相关的。 压测连接数300跑不上去 我设置了max_connections为3000，但是压测的时候到了300个线程就跑不上去了。这个问题很有典型性。 sysbench抛出的错误如下： FATAL: mysql_stmt_prep
获得雨果奖的科幻小说《三体》中出现了一个流行词汇：降维打击。更高维度文明对较低维度文明的打击不费吹灰之力。这里的“维度”一词，提醒了我看待事物时更换一个维度，也许会有更好的理解。在研究 MySQL 数据库的数据文件时，把数据页平铺，是不是可以有不同的发现。这里的降维，就是把维度放到数据页的维度，而不是内存或者程序角度。数据页平铺，肯定不是把页内所有内容平铺，可以选择一些内容着重分析，例如：LSN 。
登录轻量数据库DMC，可以通过这里管理数据库的用户和库表，这里我新建了一个test-db
昨天使用gdb调试MySQL中事务临界状态的时候，发现其实有些场景可能比我想得还要复杂一些，所以我在昨天的测试中结尾也是快快扫过，但是表明了意思即可。这一点上我在后面会把Oracle的临界事务状态也拿出来对比一下，还是蛮有意思的。 今天简单写了几个脚本继续对一个测试环境的MySQL进行sysbench压力测试。 先突破1000连接资源设置的瓶颈 在上一次的基础上，我们保证了能够满足短时间内1000个连接的冲击，从各个方面做了调整，其中的一个重点逐渐落到了IO的吞吐率上，redo日志的大小
FATAL: mysql_drv_query() returned error 609 (Proxy ERROR:get_auto_inc_id error) for query 'INSERT INTO sbtest
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
