基於上篇搭建的環境，驗證一些基本功能和效能需求。這裡先說一下功能使用的問題。OneCoder也是第一次用。摸索著來，僅做一個記錄。

從部署圖就可知道，對資料庫的請求操作發生在SQL節點上。為了達到試驗效果，這裡又追加了一個sql節點。現在叢集環境如下：

在追加的過程中，發現MySQL Cluster對啟動順序要求嚴格，在沒考慮熱部署方案的情況下，必須停止了所有節點，重新按照management->data->sql的順序啟動節點。

現在測試對錶的建立和修改的自動同步：

在任意SQL節點執行：（這裡選擇44.200節點）

create table bigdata_cluster(id int primary key, name varchar(20)) engine=ndbcluster default charset utf8;

建立表，注意表的引擎一定要指定ndbcluster，在201節點檢視

show tables;

發現已經可以同步查詢了。其實本來底層data節點對上層就是透明的，自然可以查到。多sql節點，就可以起到負載均衡的效果。

調整表和資料插入，都跟傳統的MySQL方式相同，不再贅述，同樣也是可以做到實時同步的，這裡也測過了。下面通過JDBC程式碼測試下API操作的效果，同時也想灌入100w的資料，進行一下效率測試和對比。

在測試前，OneCoder先用SQLyog工具，測試了一下資料庫遠端訪問許可權，發現果然沒有。在一個節點grant all了一下以後，卻發現另一個節點仍然無法訪問，搜尋才知，原來MySQL Cluster的使用者許可權預設不是共享的，進行如下設定，在mysql終端執行：

mysql> SOURCE /usr/local/mysql/share/ndb_dist_priv.sql;
mysql> CALL mysql.mysql_cluster_move_privileges();

即可完成許可權共享，現在在一個終端設定的許可權就是叢集共享的了。在用SQLYog測試，果然均可以連結了。下面開始開發JDBC連結MySQL的程式碼：</p>

/**
  * 向資料庫中插入資料
  *
  * @param conn
  * @param totalRowCount
  * @param perRowCount
  * @param tableName
  * @author lihzh(OneCoder)
  * @throws SQLException
  * @date 2013-1-17 下午1:57:10
  */
 

private void insertDataToTable(Connection conn, String tableName,
long totalRowCount, long perRowCount) throws SQLException {
conn.setAutoCommit(false);
long start = System.currentTimeMillis();
String sql = "insert into " + tableName + " VALUES(?,?,?)";
System.out.println("Begin to prepare statement.");
PreparedStatement statement = conn.prepareStatement(sql);
for (int j = 0; j < TOTAL_ROW_COUNT / BATCH_ROW_COUNT; j++) {
long batchStart = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < BATCH_ROW_COUNT; i++) {
long id = j * BATCH_ROW_COUNT + i;
String name_pre = String.valueOf(id);
statement.setLong(1, id);
statement.setString(2, name_pre);
statement.setString(3, name_pre);
statement.addBatch();
}
System.out.println("It's up to batch count: " + BATCH_ROW_COUNT);
statement.executeBatch();
conn.commit();
long batchEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Batch data commit finished. Time cost: " + (batchEnd - batchStart));
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("All data insert finished. Total time cost: " + (end - start));
}

開始設定BATCH_ROW_COUNT為5w，結果報錯：

java.sql.BatchUpdateException: Got temporary error 233 'Out of operation records in transaction coordinator (increase MaxNoOfConcurrentOperations)' from NDBCLUSTER

意思比較明顯，超過了MaxNoOfConcurrentOperations設定的值。該值預設為：32768。你可以通過修改config.ini裡的配置改變預設值。不過有人提到，修改該值的同事，你也需要修改

MaxNoOfLocalOperations的值，並且建議後者的值超過前者值10%左右（1.1倍）。

這裡為了避免麻煩，我們直接將程式碼的裡預設值調小到2w，再執行程式碼。

Begin to prepare statement.
It's up to batch count: 20000
Batch data commit finished. Time cost: 20483
It's up to batch count: 20000
Batch data commit finished. Time cost: 19768
It's up to batch count: 20000
Batch data commit finished. Time cost: 20136
It's up to batch count: 20000
Batch data commit finished. Time cost: 19958
…….
java.sql.BatchUpdateException: The table 'bigdata_cluster' is full

無語……表滿了。共寫入了88w條資料。每次batch寫入時間穩定。再測試條件查詢耗時：

/**
  * 查詢特定的一個或者一組資料，列印查詢耗時
  *
  * @param conn
  * @param tableName
  * @author lihzh
  * @throws SQLException
  * @date 2013-1-17 下午4:46:20
  */
private void searchData(Connection conn, String tableName) throws SQLException {
long start = System.currentTimeMillis();
String sql = "select * from " + tableName + " where name = ?";
PreparedStatement statement = conn.prepareStatement(sql);
statement.setString(1, "300");
ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
resultSet.first();
System.out.println("Name is: " + resultSet.getObject("name"));
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Query one row from 88w record cost time: " + (end - start));
}

通過另一個sql節點，根據沒有索引的name欄位查詢耗時約1.4s，有索引的id查詢耗時20ms左右。

再新建一個表，發現什麼資料再也無法寫入，看來是資料節點全域性容量限制導致的。修改config.ini檔案中的

DataMemory=80M    # How much memory to allocate for data storage
IndexMemory=18M   # How much memory to allocate for index storage
                  # For DataMemory and IndexMemory, we have used the
                  # default values. Since the "world" database takes up
                  # only about 500KB, this should be more than enough for
                  # this example Cluster setup.

分別改為1400和384M。重啟叢集。再通過

ndb_mgm> all report memoryusage

命令檢視使用情況，

似乎恢復了正常。再向新表寫入資料，成功。

測試刪除資料，又遇到提示：

ERROR 1297 (HY000): Got temporary error 233 'Out of operation records in transaction coordinator (increase MaxNoOfConcurrentOperations)' from NDBCLUSTER

看來真的得調整MaxNoOfConcurrentOperations引數的大小了。根據虛擬機器記憶體情況（據說1約需要1kb記憶體。因此10w，大約100m記憶體），調整如下：

MaxNoOfConcurrentOperations=300000
MaxNoOfLocalOperations=330000

重啟，測試刪除11w資料，通過。同時，再次測試向新表寫入100w條資料，以20w為一組，也順利通過了。

It's up to batch count: 200000
Batch data commit finished. Time cost: 268642
It's up to batch count: 200000
Batch data commit finished. Time cost: 241301
It's up to batch count: 200000
Batch data commit finished. Time cost: 209329
It's up to batch count: 200000
Batch data commit finished. Time cost: 207634
It's up to batch count: 200000
Batch data commit finished. Time cost: 241746
All data insert finished. Total time cost: 1168703

目前的使用情況大致如此，接下來OneCoder打算測試一下叢集節點新增和資料自動分割槽讀寫情況。等有了結論在與大家分享。