mysql性能测试（mysql性能测试报告）

本篇文章给大家谈谈mysql性能测试，以及mysql性能测试报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享mysql性能测试的知识，其中也会对mysql性能测试报告进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Go语言使用gorm对MySQL进行性能测试
• 2、(16)mysql瓶颈 & MGR和一致性读 性能测试
• 3、几个常用的MySQL性能测试工具
• 4、如何测试mysql的性能和稳定性
• 5、mysql数据库性能测试

Go语言使用gorm对MySQL进行性能测试

之前写过了Go语言gorm框架MySQL实践，其中对gorm框架在操作MySQL的各种基础实践，下面分享一下如何使用gorm框架对MySQL直接进行性能测试的简单实践。

这里我使用了一个原始的Go语言版本的 FunTester 测试框架，现在只有一个基本的方法，实在是因为Go语言特性太强了。框架设计的主要思路之一就是利用Go语言的闭包和方法参数特性，将一个 func() 当做性能测试的主题，通过不断运行这个 func() 来实现性能测试。当然还有另外一个思路就是运行一个多线程任务类，类似 Java 版本的 com.funtester.base.constaint.ThreadBase 抽象类，这样可以设置一些类的属性，绑定一些测试资源，适配更多的测试场景。

下面演示select的性能测试，这里我用了随机ID查询的场景。

这里我使用从35开始递增的ID进行删除。

这里使用了select的用例部分，随机ID，然后更新name字段，随机10个长度的字符串。

这里用到了 FunTester 字段都是随机生成。

到这里可以看出，性能测试框架用到的都是gorm框架的基础API使用，这里MySQL连接池的管理工作完全交给了gorm框架完成，看资料说非常牛逼，我们只需要设置几个参数。这个使用体现很像 HttpClient 设置 HTTP 连接池类似，这里我们也可以看出这些优秀的框架使用起来都是非常简单的。

PS：关于gorm的基础使用的请参考上一期的文章Go语言gorm框架MySQL实践。

(16)mysql瓶颈 & MGR和一致性读 性能测试

容量mysql性能测试： 看硬件

     InnoDB 最大容量64TB mysql性能测试，存储引擎将 InnoDB 表 保存在一个 表空间内（ 原始磁盘分区mysql性能测试，由数个文件创建）。这样mysql性能测试， 表大小 能超过 单独文件最大容量 。

    MySQL 3.22( MyISAM )限制表大小 4GB ，最大表尺寸增加到65536TB（2567 – 1字节）。最大有效表尺寸通常是由 操作系统 对 文件大小限制 决定mysql性能测试的， 不是 由MySQL内部限制决定。

最多 20亿个表 ，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）；

阿里《Java 开发手册》提出 单表行 500w 容量2GB ，才分库分表

与 MySQL 配置及硬件 有关，实际记录的条数无关。因为表 索引 装载 到内存，InnoDB buffer size 足够 ，才能全加载进内存，查没问题。达量级限时，导致 内存无法存储索引 ，产生磁盘 IO，性能下降。增加硬件配置解决。500w算折中

QPS在8400左右 ：400个线程并发，插入100万条记录（4核2.33G、3G内存、SATA硬盘）https://www.iteye.com/blog/wwtang9527-1718292

写： 90-100M/S（机械硬盘，7200转）预计kB_wrtn/s在90M左右

https://www.cnblogs.com/zhiqian-ali/p/6336521.html

show variables like 'max_connections'  mysql当前最大连接数

set global max_connections=1000;  设置当前最大连接数为1000；mysql重启时失效,需要长期生效在my.ini 添加 max_connections=1000

从业务使用场景出发，根据RDS套餐类型和线上实际访问流量，来衡量性能指标，以便方便对标实际业务场景。

MySQL 5.7.21 Group Replication

MySQL 5.7.21 Group Replication with Consistent Read

同机房3节点、跨机房3节点

网络异常：长时间延时0.5ms，长时间延时2ms，丢包0.01%

场景1、2的差异可以衡量 跨机房网络 带来的 性能损耗

场景3关注在 网络质量变化 时带来的 性能变化

同机房3节点为 05 06 03    跨机房3节点为 05 06 01

机器部署：同IDC3台（永顺ys 03 05 06），跨IDC1台（广州gz 01）

同IDC RTT（06-05）：RTT min/avg/max/mdev = 0.051/0.059/0.070/0.010 ms

跨IDC RTT（01-05）：RTT min/avg/max/mdev = 0.739/0.749/0.810/0.027

    跨IDC的网络耗时是同 IDC的1.3倍 ，在设置 延迟0.5ms后 的网络质量：

同IDC RTT（06-05）：RTT min/avg/max/mdev = 0.507/0.564/0.617/0.037

跨IDC RTT（01-05）：RTT min/avg/max/mdev = 1.199/1.248/1.315/0.046

    跨IDC的网络耗时是 同IDC的2.2倍 ，在设置 延迟2ms后 的网络质量：

同IDC RTT（06-05）：RTT min/avg/max/mdev = 1.963/2.054/2.161/0.064 ms

跨IDC RTT（01-05）：RTT min/avg/max/mdev = 2.642/2.732/2.835/0.076 ms
参考：http://blog.720ui.com/2019/mysql_why_one_table_500w/?spm=a2c4e.10696291.0.0.26e819a4zY3hrAaliyun

https://my.oschina.net/u/867417/blog/758690

几个常用的MySQL性能测试工具

1、mysqlslap
安装：简单，装了mysql就有了
作用：模拟并发测试数据库性能。
优点：简单，容易使用。
不足：不能指定生成的数据规模，测试过程不清楚针对十万级还是百万级数据做的测试，感觉不太适合做综合测试，比较适合针对既有数据库，对单个sql进行优化的测试。
使用方法：
可以使用mysqlslap --help来显示使用方法：
Default options are read from the following files in the given order:
/etc/mysql/my.cnf /etc/my.cnf ~/.my.cnf
--concurrency代表并发数量，多个可以用逗号隔开，concurrency=10,50,100, 并发连接线程数分别是10、50、100个并发。
--engines代表要测试的引擎，可以有多个，用分隔符隔开。
--iterations代表要运行这些测试多少次。
--auto-generate-sql 代表用系统自己生成的SQL脚本来测试。
--auto-generate-sql-load-type 代表要测试的是读还是写还是两者混合的（read,write,update,mixed）
--number-of-queries 代表总共要运行多少次查询。每个客户运行的查询数量可以用查询总数/并发数来计算。
--debug-info 代表要额外输出CPU以及内存的相关信息。
--number-int-cols ：创建测试表的 int 型字段数量
--auto-generate-sql-add-autoincrement : 代表对生成的表自动添加auto_increment列，从5.1.18版本开始
--number-char-cols 创建测试表的 char 型字段数量。
--create-schema 测试的schema，MySQL中schema也就是database。
--query 使用自定义脚本执行测试，例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。
--only-print 如果只想打印看看SQL语句是什么，可以用这个选项。
mysqlslap -umysql -p123 --concurrency=100 --iterations=1 --auto-generate-sql --auto-generate-sql-add-autoincrement --auto-generate-sql-load-type=mixed --engine=myisam --number-of-queries=10 --debug-info
或：
指定数据库和sql语句:
mysqlslap -h192.168.3.18 -P4040 --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' --query='select * from test;' --number-of-queries=10 --debug-info -umysql -p123
要是看到底做了什么可以加上：--only-print
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 25.225 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 25.225 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 25.225 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 0
以上表明100个客户端同时运行要25秒
2、sysbench
安装：
可以从http://sourceforge.net/projects/sysbench/ 下载
tar zxf sysbench-0.4.12.tar.gz
cd sysbench-0.4.12
./autogen.sh
./configure make make install
strip /usr/local/bin/sysbench
安装时候可能会报错，后来baidu发现个好文 http://blog.csdn.net/icelemon1314/article/details/7004955 怕以后找不到，也贴过来吧
1.如果mysql不是默认路径安装，那么需要通过指定--with-mysql-includes和--with-mysql-libs参数来加载mysql安装路径
2.如果报错：
../libtool: line 838: X--tag=CC: command not found
../libtool: line 871: libtool: ignoring unknown tag : command not found
../libtool: line 838: X--mode=link: command not found
../libtool: line 1004: *** Warning: inferring the mode of operation is deprecated.: command not found
../libtool: line 1005: *** Future versions of Libtool will require --mode=MODE be specified.: command not found
../libtool: line 2231: X-g: command not found
../libtool: line 2231: X-O2: command not found
那么执行下根目录的：autogen.sh文件，然后重新configure make make install
3.如果报错：
sysbench: error while loading shared libraries: libmysqlclient.so.18: cannot open shared object file: No such file or directory
那么执行下：
n -s /usr/local/mysql5.5/mysql/lib/libmysqlclient.so.18 /usr/lib64/
4.如果执行autogen.sh时，报如下错误：
./autogen.sh: line 3: aclocal: command not found
那么需要安装一个软件：
yum install automake
然后需要增加一个参数：查找： AC_PROG_LIBTOOL 将其注释，然后增加AC_PROG_RANLIB
作用：模拟并发,可以执行CPU/内存/线程/IO/数据库等方面的性能测试。数据库目前支持MySQL/Oracle/PostgreSQL
优点：可以指定测试数据的规模，可以单独测试读、写的性能，也可以测试读写混合的性能。
不足：测试的时候，由于网络原因，测试的非常慢，但是最终给的结果却很好，并发支持很高，所以给我的感觉是并不太准确。当然也可能我没搞明白原理
使用方法：
准备数据
sysbench --test=oltp --mysql-table-engine=myisam --oltp-table-size=400000 --mysql-db=dbtest2 --mysql-user=root --mysql-host=192.168.1.101 --mysql-password=pwd prepare
执行测试
sysbench --num-threads=100 --max-requests=4000 --test=oltp --mysql-table-engine=innodb --oltp-table-size=400000 --mysql-db=dbtest1 --mysql-user=root --mysql-host=192.168.1.101 --mysql-password=pwd run
sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark
No DB drivers specified, using mysql
Running the test with following options:
Number of threads: 100
Doing OLTP test.
Running mixed OLTP test
Using Special distribution (12 iterations, 1 pct of values are returned in 75 pct cases)
Using "BEGIN" for starting transactions
Using auto_inc on the id column
Maximum number of requests for OLTP test is limited to 4000
Threads started!
Done.
OLTP test statistics:
queries performed:
read: 56014
write: 20005
other: 8002
total: 84021
transactions: 4001 (259.14 per sec.)
deadlocks: 0 (0.00 per sec.)
read/write requests: 76019 (4923.75 per sec.)
other operations: 8002 (518.29 per sec.)
Test execution summary:
total time: 15.4393s
total number of events: 4001
total time taken by event execution: 1504.7744
per-request statistics:
min: 33.45ms
avg: 376.10ms
max: 861.53ms
approx. 95 percentile: 505.65ms
Threads fairness:
events (avg/stddev): 40.0100/0.67
execution time (avg/stddev): 15.0477/0.22
3、tpcc-mysql
安装：
如果从原网站上下载源码比较麻烦，需要工具、注册、生成证书等。这里提供一个下载包http://blog.chinaunix.net/blog/downLoad/fileid/8532.html
export C_INCLUDE_PATH=/usr/include/mysql
export PATH=/usr/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/mysql
cd /tmp/tpcc/src
make
然后就会在 /tmp/tpcc-mysql 下生成 tpcc 命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start
作用：测试mysql数据库的整体性能
优点：符合tpcc标准，有标准的方法，模拟真实的交易活动，结果比较可靠。
不足：不能单独测试读或者写的性能，对于一些以查询为主或者只写的应用，就没有这么大的意义了。
使用方法：
加载数据
创建库
mysqlcreate database tpcc10;
创建表：
shellmysql tpcc10 < create_table.sql
添加外键：
shellmysql tpcc10 < add_fkey_idx.sql
加载数据:
1、单进程加载：
shell./tpcc_load 192.168.11.172 tpcc10 root pwd 300
|主机||数据库||用户||密码||warehouse|
2、并发加载：（推荐，但需要修改一下）
shell./load.sh tpcc300 300
|数据库||warehouse|
3、测试
./tpcc_start -h192.168.11.172 -d tpcc -u root -p 'pwd' -w 10 -c 10 -r 10 -l 60 -i 10 -f /mnt/hgfs/mysql/tpcc100_2013522.txt
***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
option h with value '192.168.11.172'
option d with value 'tpcc'
option u with value 'root'
option p with value 'pwd'
option w with value '1'
option c with value '100'
option r with value '120'
option l with value '60'
option i with value '10'
option f with value '/mnt/hgfs/mysql/tpcc100_2013522.txt'
<Parameters
[server]: 192.168.11.172
[port]: 3306
[DBname]: tpcc
[user]: root
[pass]: pwd
[warehouse]: 1
[connection]: 100
[rampup]: 120 (sec.)
[measure]: 60 (sec.)
RAMP-UP TIME.(120 sec.)
MEASURING START.

如何测试mysql的性能和稳定性

有一些有用的工具可以测试MySQL 和基于MySQL 的系统的性能。这里将演示如何利用这些工具进行测试。
mysqlslap
mysqlslap可以模拟服务器的负载，并输出计时信息。它包含在MySQL 5.1 的发行包中，应该在MySQL 4.1或者更新的版本中都可以使用。测试时可以执行并发连接数，并指定SQL 语句（可以在命令行上执行，也可以把SQL 语句写入到参数文件中）。如果没有指定SQL 语句，mysqlslap 会自动生成查询schema 的SELECT 语句。
MySQL Benchmark Suite （sql-bench）
在MySQL 的发行包中也提供了一款自己的基准测试套件，可以用于在不同数据库服务器上进行比较测试。它是单线程的，主要用于测试服务器执行查询的速度。结果会显示哪种类型的操作在服务器上执行得更快。
这个测试套件的主要好处是包含了大量预定义的测试，容易使用，所以可以很轻松地用于比较不同存储引擎或者不同配置的性能测试。其也可以用于高层次测试，比较两个服务器的总体性能。当然也可以只执行预定义测试的子集（例如只测试UPDATE 的性能）。这些测试大部分是CPU 密集型的，但也有些短时间的测试需要大量的磁盘I/O 操作。
这个套件的最大缺点主要有：它是单用户模式的，测试的数据集很小且用户无法使用指定的数据，并且同一个测试多次运行的结果可能会相差很大。因为是单线程且串行执行的，所以无法测试多CPU 的能力，只能用于比较单CPU 服务器的性能差别。使用这个套件测试数据库服务器还需要Perl 和BDB 的支持，相关文档请参考.
Super Smack
Super Smack是一款用于MySQL 和PostgreSQL的基准测试工具，可以提供压力测试和负载生成。这是一个复杂而强大的工具，可以模拟多用户访问，可以加载测试数据到数据库，并支持使用随机数据填充测试表。测试定义在"smack"文件中，smack 文件使用一种简单的语法定义测试的客户端、表、查询等测试要素。
Database Test Suite
Database Test Suite 是由开源软件开发实验室（OSDL,Open Source DevelopmentLabs）设计的，发布在SourceForge 网站上，这是一款类似某些工业标准测试的测试工具集，例如由事务处理性能委员会（TPC,Transaction Processing Performance Council）制定的各种标准。特别值得一提的是，其中的dbt2 就是一款免费的TPC-C OLTP 测试工具（未认证）。之前本书作者经常使用该工具，不过现在已经使用自己研发的专用于MySQL 的测试工具替代了。
Percona's TPCC-MySQL Tool
我们开发了一个类似TPC-C 的基准测试工具集，其中有部分是专门为MySQL 测试开发的。在评估大压力下MySQL 的一些行为时，我们经常会利用这个工具进行测试（简单的测试，一般会采用sysbench 替代），在源码库中有一个简单的文档说明。
sysbench
sysbench是一款多线程系统压测工具。它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I/O、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 对于各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench 是我们非常喜欢的一种全能测试工具，支持MySQL、操作系统和硬件的硬件测试。（节选自《高性能MySQL》）

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 customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID 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 author
UNION
SELECT Name, Supplier FROM product
4、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=11
WHERE 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 WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem='book';
...
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem='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 books
WHERE 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 books
WHERE name="MySQL"and name<"MySQM"
最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。 关于mysql性能测试和mysql性能测试报告的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 mysql性能测试的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mysql性能测试报告、mysql性能测试的信息别忘了在本站进行查找喔。