前言
作为一名后台开发，对数据库进行基准测试，以掌握数据库的性能情况是非常必要的。本文介绍了Mysql基准测试的基本概念，以及使用sysbench对MySQL进行基准测试的详细方法。
文章有疏漏之处，欢迎批评指正。
一、基准测试简介
1、什么是基准测试
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。
2、基准测试的作用
对于多数Web应用，整个系统的瓶颈在于数据库;原因很简单：Web应用中的其他因素，例如网络带宽、负载均衡节点、应用 服务器 (包括CPU、内存、硬盘灯、连接数等)、缓存，都很容易通过水平的扩展(俗称加机器)来实现性能的提高。而对于MySQL，由于数据一致性的要求，无法通过增加机器来分散向数据库写数据带来的压力;虽然可以通过前置缓存(Redis等)、读写分离、分库分表来减轻压力，但是与系统其它组件的水平扩展相比，受到了太多的限制。
而对数据库的基准测试的作用，就是分析在当前的配置下(包括硬件配置、OS、数据库设置等)，数据库的性能表现，从而找出MySQL的性能阈值，并根据实际系统的要求调整配置。
3、基准测试的指标
常见的数据库指标包括：
4、基准测试的分类
对MySQL的基准测试，有如下两种思路：
(1)针对整个系统的基准测试：通过HTTP请求进行测试，如通过浏览器、APP或postman等测试工具。该方案的优点是能够更好的针对整个系统，测试结果更加准确;缺点是设计复杂实现困难。
(2)只针对MySQL的基准测试：优点和缺点与针对整个系统的测试恰好相反。
在针对MySQL进行基准测试时，一般使用专门的工具进行，例如mysqlslap、sysbench等。其中，sysbench比mysqlslap更通用、更强大，且更适合Innodb(因为模拟了许多Innodb的IO特性)，下面介绍使用sysbench进行基准测试的方法。
二、sysbench
1、sysbench简介
sysbench是跨平台的基准测试工具，支持多线程，支持多种数据库;主要包括以下几种测试：
本文主要介绍对数据库性能的测试。
2、sysbench安装
本文使用的环境时CentOS 6.5;在其他Linux系统上的安装方法大同小异。MySQL版本是5.6。
(1)下载解压
(2)安装依赖
(3)安装
安装之前，确保位于之前解压的sysbench目录中。
(4)安装成功
3、sysbench语法
执行sysbench –help，可以看到sysbench的详细使用方法。
sysbench的基本语法如下：
sysbench [options]… [testname] [command]
下面说明实际使用中，常用的参数和命令。
(1)command
command是sysbench要执行的命令，包括prepare、run和cleanup，顾名思义，prepare是为测试提前准备数据，run是执行正式的测试，cleanup是在测试完成后对数据库进行清理。
(2)testname
testname指定了要进行的测试，在老版本的sysbench中，可以通过–test参数指定测试的脚本;而在新版本中，–test参数已经声明为废弃，可以不使用–test，而是直接指定脚本。
例如，如下两种方法效果是一样的：
测试时使用的脚本为lua脚本，可以使用sysbench自带脚本，也可以自己开发。对于大多数应用，使用sysbench自带的脚本就足够了。不同版本的sysbench中，lua脚本的位置可能不同，可以自己在sysbench路径下使用find命令搜索oltp.lua。P.S.：大多数数据服务都是oltp类型的，如果你不了解什么是oltp，那么大概率你的数据服务就是oltp类型的。
(3)options
sysbench的参数有很多，其中比较常用的包括：
MySQL连接信息参数
MySQL执行参数
4、sysbench使用举例
在执行sysbench时，应该注意：
(1)尽量不要在Mysql服务器运行的机器上进行测试，一方面可能无法体现网络(哪怕是局域网)的影响，另一方面，sysbench的运行(尤其是设置的并发数较高时)会影响MySQL服务器的表现。
(2)可以逐步增加客户端的并发连接数(–thread参数)，观察在连接数不同情况下，MySQL服务器的表现;如分别设置为10,20,50,100等。
(3)一般执行模式选择complex即可，如果需要特别测试服务器只读性能，或不使用事务时的性能，可以选择simple模式或nontrx模式。
(4)如果连续进行多次测试，注意确保之前测试的数据已经被清理干净。
下面是sysbench使用的一个例子：
(1)准备数据
其中，执行模式为complex，使用了10个表，每个表有10万条数据，客户端的并发线程数为10，执行时间为120秒，每10秒生成一次报告。
(2)执行测试
将测试结果导出到文件中，便于后续分析。
(3)清理数据
执行完测试后，清理数据，否则后面的测试会受到影响。
5、测试结果
测试结束后，查看输出文件，如下所示：
其中，对于我们比较重要的信息包括：
queries：查询总数及qps
transactions：事务总数及tps
Latency-95th percentile：前95%的请求的***响应时间，本例中是344毫秒，这个延迟非常大，是因为我用的MySQL服务器性能很差;在正式环境中这个数值是绝对不能接受的。
三、建议
下面是使用sysbench的一些建议。
1、在开始测试之前，应该首先明确：应采用针对整个系统的基准测试，还是针对MySQL的基准测试，还是二者都需要。
2、如果需要针对MySQL的基准测试，那么还需要明确精度方面的要求：是否需要使用生产环境的真实数据，还是使用工具生成也可以;前者实施起来更加繁琐。如果要使用真实数据，尽量使用全部数据，而不是部分数据。
3、基准测试要进行多次才有意义。
4、测试时需要注意主从同步的状态。
5、测试必须模拟多线程的情况，单线程情况不但无法模拟真实的效率，也无法模拟阻塞甚至死锁情况。
参考文献
mysql数据库性能测试
我理解的是你希望了解mysql性能测试的方法：其实常用的一般：选取最适用的字段属性MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。
因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。
同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。
因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。
这样，我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。
这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。
但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。
例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。
尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON =salesinfo. CustomerID WHERE IS NULL连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。
在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。
使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。
下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM authorUNIONSELECT Name, Supplier FROM product4、事务尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。
更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。
但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。
设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。
要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。
换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。
事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。
在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
BEGIN;INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;UPDATE inventory SET Quantity=11WHERE item=book;COMMIT;事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。
由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。
如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。
其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。
下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITESELECT Quantity FROM inventoryWHEREItem=book; inventory SET Quantity=11WHEREItem=book;UNLOCK TABLES这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。
包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。
这个时候我们就可以使用外键。
例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。
在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo( CustomerID INT NOT NULL , PRIMARY KEY ( CustomerID )) TYPE = INNODB;CREATE TABLE salesinfo( SalesID INT NOT NULL, CustomerID INT NOT NULL, PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID), FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo (CustomerID) ON DELETECASCADE) TYPE = INNODB;注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。
该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。
如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。
该类型不是 MySQL 表的默认类型。
定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。
如例中所示。
7、使用索引索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。
那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。
尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。
对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。
我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。
此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。
全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。
对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。
但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。
下面是应该注意的几个方面。
首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。
在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。
例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。
其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。
所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;SELECT * FROM order WHERE OrderDate<2001-01-01;同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。
第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。
例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SELECT * FROM booksWHERE name like MySQL%但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：SELECT * FROM booksWHERE name>=MySQLand name
对于DBA来讲，我们都会做新服务器的性能测试。
我会从TPC的基准测试入手，使用HammerDB做整体性能评估（前身是HammerOra），跟厂商数据对比。
再使用DiskSpd针对性的测试磁盘IO性能指标（前身是SQLIO），再到SQLIOSIM测试存储的完整性，再到ostress并发压力测试，对于数据库服务器迁移，我们还会收集和回放Profiler Trace，并收集期间关键性能计数器做对比。
下面我着重谈谈使用HammerDB的TPC-C来做SQL Server基准测试。
自己写负载测试代码很困难为了模拟数据库的负载，你想要有多个应用程序用户和混合数据读写的语句。
你不想总是对单一行更新相同的值，或者只是重复插入假的值。
自己动手使用Powershell、C#等语言写负载测试脚本也不是不可能，只是太消耗时间，你需要创建或者恢复数据库，并做对应的测试。
免费而简单的压测SQL Server：使用HammerDB模拟OLTP数据库负载HammerDB是一个免费、开源的工具，允许你针对SQL Server、oracle、MySQL和PostgreSQL等运行TPC-C和TPC-H基准测试。
你可以使用HammerDB来针对一个数据库生成脚本并导入测试。
HammerDB也允许你配置一个测试运行的长度，定义暖机阶段，对于每个运行的虚拟用户的数量。
首先，HammerDB有一个自动化队列，让你将多个运行在不同级别的虚拟用户整合到一个队列--你可以以此获得在什么级别下虚拟用户性能平稳的结果曲线。
你也可以用它来模拟用于示范或研究目的的不同负载。
用于SQL Server上的HammerDB的优缺点HammerDB是一个免费工具，它也极易访问和快速的启动基准测试和模拟负载的方法。
它的自动程序特性也是的运行工作负载相当自动。
主要缺点是它有一个学习曲线。
用户界面不是很直观，需要花费时间去习惯。
再你使用这个工具一段时间之后，将会更加容易。
HammerDB也不是运行每一个基准测试。
它不运行TPC-E基准，例如，SQL Server更热衷于当前更具发展的OLTP基准TPC-E。
如果你用HammerDB运行一个TPC-C基准，你应该理解它不能直接与供应商提供的TPC-C基准结果相比较。
但是，它是免费的、快速的、易用的。
基准测试使用案例基准测试负载不能精确模拟你的应用程序的特点。
每个负载是唯一的，在不同的系统有不同的瓶颈。
对于很多使用案例，使用预定义的基准测试仍然是非常有效的,包括以下性能的比较：多个环境（例如：旧的物理服务器，新的虚拟环境）使用各种因素的不同及时点（例如：使用共享存储和共享主机资源的虚拟机的性能）在配置改变前后的点当然，对一个数据库服务器运行基准测试可以影响其他SQL Server数据库或者相同主机上其他虚拟机的性能，在生产环境你确保有完善的测试计划。
对于自学和研究来说，有预配置的负载非常棒。
开始使用基准测试你可以从阅读HammerDB官方文档的“SQL Server OLTP Load Testing Guide”开始。
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