PostgreSQL和MySQL的效能對比實驗

測試資料庫schema：

drop table if exists t1;

drop table if exists t2;

drop table if exists t3;

create table t1(id int primary key, value1 int, value2 varchar(200));

create index s1 on t1(value1);

create table t2(id int primary key, value1 int, value2 varchar(200));

create index s2 on t2(value1);

create table t3(id int primary key, value1 int, value2 varchar(200));

create index s3 on t3(value1);

t1：1000萬行；t2：1億行；t3：3億行。

id是連續的；value1為0 - 1000000000之間的隨機值；value2為平均長度為100，最大長度為200的字串。

PG和MySQL的配置請看：

測試負載：

1. 單表上的不同型別讀負載

單點（主鍵）隨機讀負載

主鍵範圍讀負載

非主鍵的讀（二級索引讀）負載

2. 短事務

單行更新操作（insert、delete、replace、update）

QPS：每秒查詢數

QRS：查詢響應時間（單位為ms）

TPS：每秒事務數

TRS：事務響應時間（單位為ms）

統計表中第二欄的響應時間與第一欄的每秒運算元按順序一一對應

實驗一

實驗目的：測試MySQL和PG針對主鍵隨機讀負載的最優吞吐量。

測試負載：select value1 from table where id = ?，以預編譯的形式執行，id是在主鍵範圍上均勻分佈。

MySQL：

資料表t1：

執行緒數	QPS	QRS
10	35522, 36419	0.285, 0.279
20	64540, 64716	0.314, 0.313
50	107399, 105946	0.473, 0.480
100	109425, 110050	0.922, 0.917
150	109569, 111209	1.381, 1.361
200	115449, 115601	1.747, 1.744
250	116336, 116004	2.167, 2.173
300	115520, 115265	2.626, 2.629

資料表t2：

執行緒數	QPS	QRS
10	2679, 35821	3.735, 0.282
20	22583, 63940	0.889, 0.316
50	81851, 107456	0.619, 0.474
100	94480, 109425	1.068, 0.921
150	108686, 109180	1.390, 1.387
200	116322, 115101	1.733, 1.751
250	116211, 114987	2.168, 2.190
300	115134, 114702	2.630, 2.643

資料表t3：

執行緒數	QPS	QRS
10	1110, 30518	8.989, 0.331
20	3717, 52904	5.369, 0.384
50	18882, 75080	2.655, 0.675
100	42844, 87145	2.342, 1.156
150	98669, 91366	1.530, 1.654
200	61733, 88915	3.247, 2.259
250	67503, 85314	3.712, 2.942
300	88601, 84400	3.407, 3.570

PG：

資料表t1：

執行緒數	QPS	QRS
10	37879, 38148, 12728, 38237	0.275, 0.266, 0.790, 0.265
20	75037, 68906, 78759, 77142	0.273, 0.294, 0.261, 0.265
50	139676, 135779, 137780, 135497	0.366, 0.375, 0.371, 0.377
100	181549, 185476, 175890, 173170	0.560, 0.548, 0.580, 0.588
150	222857, 219711, 230571, 204284	0.695, 0.698, 0.670, 0.751
200	245709, 231214, 245812, 240065	0.834, 0.878, 0.836, 0.851
250	246533, 228139, 248405, 238104	1.044, 1.115, 1.041, 1.075
300	246229, 237196, 239975, 226885	1.259, 1.302, 1.294, 1.357

資料表t2：

執行緒數	QPS	QRS
10	30784, 37991, 917, 35821	0.329, 0.274, 10.867, 0.282
20	54830, 70700, 7591, 72989	0.370, 0.287, 2.636, 0.280
50	122400, 136795, 91058, 137434	0.417, 0.374, 0.558, 0.372
100	131690, 180934, 132992, 179460	0.768, 0.563, 0.780, 0.567
150	152968, 206199, 196900, 217128	0.993, 0.743, 0.776, 0.706
200	182414, 221721, 221870, 221576	1.112, 0.924, 0.921, 0.921
250	212466, 225449, 221794, 215628	1.210, 1.142, 1.154, 1.184
300	168306, 212136, 211857, 206145	1.813, 1.455, 1.456, 1.491

資料表t3：

執行緒數	QPS	QRS
10	330, 1958, 961, 5021	29.612, 5.097, 10.348, 1.993
20	1728, 4049, 4533, 31004	11.522, 4.935, 4.406, 0.649
50	3158, 6568, 7593, 83657	15.717, 7.596, 6.574, 0.606
100	3520, 25436, 9688, 108118	27.875, 3.933, 10.279, 0.934
150	3600, 23254, 10862, 121425	40.687, 6.445, 13.718, 1.247
200	3497, 70062, 14395, 124518	55.519, 2.862, 13.801, 1.618
250	3500, 121358, 10639, 27538	69.554, 2.096, 23.299, 9.050
300	3321, 19276, 6610, 99964	84.137, 15.477, 44.068, 3.024

實驗二

實驗目的：測試MySQL和PG針對主鍵範圍讀負載的最優吞吐量。

測試負載：select value1 from table where id between ? and ?，以預編譯的形式執行，第一個id在主鍵範圍上均勻分佈，range大小為0- 100的一個隨機值。

MySQL：

資料表t1：

執行緒數	QPS	QRS
10	22452, 25006	0.449, 0.403
20	43140, 43006	0.468, 0.472
50	70608, 70080	0.715, 0.721
100	94768, 95183	1.063, 1.059
150	97737, 97151	1.545, 1.555
200	97927, 98472	2.050, 2.040
250	98619, 99345	2.547, 2.530
300	100064, 99955	3.017, 3.021

資料表t2：

執行緒數	QPS	QRS
10	2570, 24857	3.884, 0.405
20	29401, 42460	0.684, 0.477
50	61110, 70015	0.827, 0.720
100	94516, 94408	1.067, 1.068
150	96446, 96910	1.567, 1.561
200	97494, 97542	2.061, 2.060
250	97760, 97704	2.570, 2.571
300	98889, 98637	3.054, 3.062

資料表t3：

執行緒數	QPS	QRS
10	9572, 21742	1.047, 0.463
20	20050, 33051	1.001, 0.610
50	21181, 36658	2.364, 1.370
100	27500, 30698	3.639, 3.260
150	29248, 31415	5.138, 4.777
200	28920, 31580	6.901, 6.331
250	28576, 31648	8.737, 7.899
300	28379, 28405	10.547, 10.535

PG：

資料表t1：

執行緒數	QPS	QRS
10	9186, 16412	1.091, 0.613
20	25985, 25271	0.775, 0.797
50	46036, 46076	1.094, 1.095
100	53837, 53283	1.868, 1.886
150	58129, 58131	2.594, 2.593
200	57260, 57216	3.501, 3.504
250	56566, 57160	4.431, 4.386
300	55157, 55696	5.458, 5.404

資料表t2：

執行緒數	QPS	QRS
10	669, 23234	14.835, 0.436
20	1546, 38537	12.839, 0.523
50	60498, 77893	0.835, 0.650
100	80612, 94784	1.255, 1.068
150	93270, 93079	1.622, 1.625
200	89407, 89216	2.250, 2.255
250	81304, 79588	3.092, 3.157
300	75970, 64522	3.969, 4.672

資料表t3：

執行緒數	QPS	QRS
10	478, 22644	20.777, 0.444
20	6711, 36593	2.981, 0.550
50	6810, 57875	7.325, 0.871
100	11043, 61672	9.021, 1.630
150	64012, 62183	2.354, 2.423
200	56233, 55116	3.561, 3.634
250	49752, 50874	5.033, 4.923
300	46629, 46937	6.442, 6.402

實驗三

實驗目的：測試MySQL和PG針對非主鍵隨機讀（二級索引讀）負載的最優吞吐量。

測試負載：select * from table where value1 = ?，以預編譯的形式執行，value1為0- 1000000000之間的隨機值。

MySQL：

資料表t1：

執行緒數	QPS	QRS
10	29816, 31100	0.340, 0.325
20	54376, 55684	0.372, 0.362
50	84479, 87363	0.600, 0.577
100	91269, 93196	1.117, 1.104
150	93550, 92525	1.631, 1.649
200	95492, 93564	2.124, 2.170
250	92432, 92742	2.738, 2.729
300	91378, 91544	3.314, 3.307

資料表t2：

執行緒數	QPS	QRS
10	12599, 31100	0.797, 0.325
20	29404, 53556	0.688, 0.377
50	54002, 78978	0.930, 0.637
100	63735, 71337	1.601, 1.436
150	63476, 84751	2.394, 1.801
200	94778, 94339	2.140, 2.151
250	92824, 90551	2.727, 2.793
300	91093, 87221	3.325, 3.473

資料表t3：

執行緒數	QPS	QRS
10	5766, 29885	1.735, 0.338
20	47508, 52086	0.425, 0.386
50	78072, 81274	0.644, 0.619
100	117900, 104350	0.879, 0.991
150	119688, 99406	1.293, 1.547
200	116280, 99048	1.749, 2.050
250	111753, 101421	2.272, 2.500
300	101104, 103070	3.001, 2.944

PG：

資料表t1：

執行緒數	QPS	QRS
10	34602, 42245, 26062, 38628	0.292, 0.242, 0.390, 0.269
20	65380, 75027, 63108, 62195	0.309, 0.271, 0.321, 0.329
50	133498, 145874, 127170, 86124	0.379, 0.347, 0.398, 0.586
100	198000, 200500, 199750, 115637	0.535, 0.527, 0.532, 0.897
150	224123, 212524, 222461, 153878	0.710, 0.743, 0.709, 1.006
200	270601, 276565, 270500, 168952	0.784, 0.768, 0.782, 1.219
250	278647, 287017, 278250, 197342	0.944, 0.924, 0.948, 1.304
300	269562, 283278, 271995, 277041	1.160, 1.123, 1.149, 1.140

資料表t2：

執行緒數	QPS	QRS
10	3048, 33721, 3097, 30111	3.280, 0.301, 3.227, 0.336
20	11063, 66795, 11013, 55440	1.810, 0.305, 1.817, 0.365
50	27153, 123778, 26733, 110513	1.843, 0.409, 1.872, 0.457
100	60388, 181340, 72942, 174132	1.685, 0.582, 1.403, 0.602
150	83470, 233631, 110977, 226715	1.827, 0.675, 1.383, 0.698
200	112169, 234799, 146271, 224762	1.816, 0.888, 1.404, 0.926
250	169017, 229063, 183515, 224988	1.517, 1.132, 1.402, 1.152
300	213542, 219782, 149234, 216786	1.445, 1.405, 2.051, 1.425

資料表t3：

執行緒數	QPS	QRS
10	1525, 16151, 2684, 10321	6.544, 0.623, 3.722, 0.970
20	12672, 30203, 7691, 19471	1.581, 0.667, 2.600, 1.031
50	23476, 70133, 14906, 53962	2.134, 0.717, 3.351, 0.930
100	50900, 134443, 16844, 114204	1.993, 0.770, 5.948, 0.906
150	63731, 137467, 20654, 153763	2.389, 1.122, 7.262, 1.008
200	41965, 100772, 28681, 153861	4.799, 2.022, 6.994, 1.334
250	31493, 69308, 22689, 88058	7.951, 3.651, 11.010, 2.882
300	26825, 42008, 16551, 50553	11.169, 7.168, 18.027, 5.962

實驗四

實驗目的：測試MySQL和PG針對單行更新insert負載的效能。

測試負載：insert into table values (?, ?, ?)，以預編譯的形式執行，分別向資料表t1-t3最大主鍵後面亂序插入資料。

MySQL：

資料表t1：

執行緒數	TPS	TRS
10	9780, 9054	1.026, 1.108
20	10540, 15020	1.901, 1.338
50	13746, 19291	3.647, 2.622
100	19248, 19988	5.260, 5.040
150	15215, 18666	8.201, 8.053
200	16616, 16911	12.056, 11.873
250	16811, 16780	14.847, 14.873
300	16387, 17461	18.159, 17.168

資料表t2：

執行緒數	TPS	TRS
10	9027, 2933	1.112, 3.413
20	3187, 3627	6.262, 5.511
50	3626, 3662	13.674, 13.587
100	3665, 3689	27.047, 26.997
150	3451, 3600	42.603, 41.347
200	3400, 3402	57.620, 57.149
250	2657, 2587	90.501, 90.802
300	2700, 2769	103.547, 100.720

資料表t3：

執行緒數	TPS	TRS
10	1860, 780	5.431, 12.876
20	985, 1840	20.381, 10.948
50	650, 1747	73.945, 28.967
100	801, 1608	117.895, 60.001
150	795, 1688	166.787, 85.463
200	993, 1090	196.999, 167.334
250	1250, 1251	186.354, 182.215
300	1294, 1287	202.240, 204.294

PG：

資料表t1：

執行緒數	TPS	TRS
10	22322, 29616	0.453, 0.341
20	25984, 25011	0.780, 0.810
50	32649, 32544	1.555, 1.563
100	38058, 37790	2.671, 2.689
150	36300, 38201	4.188, 3.977
200	35039, 39091	5.813, 5.210
250	38826, 39566	6.564, 6.442
300	39369, 38639	7.716, 7.863

資料表t2：

執行緒數	TPS	TRS
10	1780, 17547	5.606, 0.581
20	4816, 27066	4.157, 0.754
50	10588, 10246	4.736, 4.907
100	6615, 34539	15.045, 2.943
150	17732, 36897	8.488, 4.114
200	9066, 13647	21.873, 14.652
250	37037, 35813	6.870, 7.092
300	13841, 37389	21.585, 8.106

資料表t3：

執行緒數	TPS	TRS
10	1467, 181	6.853, 53.855
20	2042, 655	9.902, 30.181
50	1424, 2185	34.748, 22.945
100	582, 4969	158.765, 20.586
150	1050, 4388	132.584, 34.757
200	2263, 3313	86.446, 59.566
250	2067, 2551	117.791, 97.917
300	2628, 1604	110.286, 178.498

實驗五

實驗目的：測試MySQL和PG針對單行更新delete負載的效能。

測試負載：delete from table where id = ?，以預編譯的形式執行，亂序地將實驗四插入的資料刪掉。

MySQL：

資料表t1：

執行緒數	TPS	TRS
10	7540, 9054, 8738, 8928	1.328, 1.108, 1.146, 1.123
20	10165, 12498, 12300, 12308	1.980, 1.609, 1.636, 1.632
50	14906, 14700, 15040, 14842	3.380, 3.425, 3.346, 3.389
100	15173, 15399, 15596, 15698	6.630, 6.511, 6.447, 6.409
150	15215, 15085, 15460, 15408	9.910, 9.978, 9.752, 9.770
200	14698, 14913, 15197, 15080	13.639, 13.393, 13.128, 13.265
250	14631, 14323, 14640, 14425	16.991, 17.364, 16.962, 17.178
300	14086, 13971, 14215, 13908	21.209, 21.379, 21.056, 21.439

資料表t2：

執行緒數	TPS	TRS
10	4458, 2585, 2568, 2589	2.244, 3.867, 3.892, 3.862
20	2596, 2647, 2614, 2638	相關推薦 PostgreSQL和MySQL的效能對比實驗測試資料庫schema： drop table if exists t1; drop table if exists t2; drop table if exists t3; create table t1(id int primary key, value1 int, v Mysql和MongoDB效能對比及應用場景分析一、前言為什麼調研MongoDB？下圖是DB-Engines2017年8月資料庫的排名統計，可以看到MongoDB總排名在第5，在Nosql資料庫中排名第1。優點： 1）社群活躍，使用者較多，應用廣泛。 2）MongoDB在記憶體充足資料庫效能測試---也談PostgreSQL和MySQL的隨機更新測試拜讀後，受老唐啟發，想出下面一些問題，也許能進一步驗證Pg和MySQL的效能。 1 目的：這除了對比2者UPDATE命令的效能外,更進一步考察2者整體效能. 2 為什麼說可以進一步考察2者整體效能呢 [評測]低配環境下，PostgresQL和Mysql讀寫性能簡單對比性能 spa table -- 前期調查 body 其中完全如果 [評測]低配環境下，PostgresQL和Mysql讀寫性能簡單對比原文鏈接:https://www.cnblogs.com/blog5277/p/10658426.html 原文作者:博客園--曲 mongodb和mysql語法對比 mapreduce one code return ber pcre app initial nts MySQL: SELECT * FROM user Mongo: db.user.find() —————————————— MySQl: SELECT * expdp和exp效能對比與原理分析分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！ ios中pthread_mutex和dispatch_semaphore效能對比因為自旋鎖有風險已經別踢出局不再使用，所以對比了一下pthread提供的pthread_mutex_t以及dispatch_semaphore。測試時候特別注意debug模式和release模式，結果可能會完全不一樣。測試方法模擬實際使用的執行緒搶佔，分別在不同執行緒迴圈很多次 Elasticsearch檢索實戰和mysql的對比隨著公司房源資料的急劇增多，現搜尋引擎 Solr 的搜尋效率和建立索引效率顯著降低，而 Elasticsearch 是一個實時的分散式搜尋和分析引擎，它是基於全文搜尋引擎 Apache Lucene 之上，接入 Elasticsearch 是必然之選。本文是我學習使用 Elasticsearch 檢 PostgreSQL入門，PostgreSQL和mysql PostgreSQL入門教程 PostgreSQL被譽為“世界上功能最強大的開源資料庫”，是以加州大學伯克利分校計算機系開發的POSTGRES 4.2為基礎的物件關係型資料庫管理系統。 PostgreSQL支援大部分 SQL標準並且提供了許多其他現代特性：複雜查詢、外來鍵、觸發器、檢視、事務完整性、MVCC。同樣，Pos redux、immutablejs和mobx效能對比（三）四、我的結論　通過第三部分的資料資料分析，我覺得我們可以得到以下結論：無論是在開發環境還是測試環下頁面的首次載入速度結果都是：redux>immutablejs>mobx，但是他們之間的差距並不是很大。 10000條-100000條資料的頁面載入時間的增量明顯也高於10000-1000條資料 PostgreSQL 和 MySQL 關於單引號、雙引號、反單引號的區別。解決方案寫在前面：MySQL 可以使用單引號（’）或者雙引號（"）表示值，但是 PG 只能用單引號（’）表示值，PG 的雙引號（"）是表示系統識別符號的，比如表名或者欄位名。MySQL可以使用反單引號（`）表示系統識別符號，比如表名、欄位名，PG 也是不支援的。 2018年最後一天 VsCode中執行nodeJs程式碼的簡單方法 Pgsql和Mysql的對比 Tomcat的最大併發數 Spring AOP不起作用原因發現2017的隨筆總結依舊適用，想堅持每天寫點東西分享，但感覺每天能原創分享的內容真的不多，尤其是要把自己想分享的內容寫清楚也需要額外花費很多的時間，這讓本來平時就工作比較忙的自己疲於應付，於是乎就轉載自己看到的一些好的文章分享，甚至有些文章自己都沒完全看完就發，湊合著完成了任務，但自己的成就感很低。因此我不 python3下multiprocessing、threading和gevent效能對比----暨程序池、執行緒池和協程池效能對比目前計算機程式一般會遇到兩類I/O：硬碟I/O和網路I/O。我就針對網路I/O的場景分析下python3下程序、執行緒、協程效率的對比。程序採用multiprocessing.Pool程序池，執行緒是自己封裝的程序池，協程採用gevent的庫。用python Docker與JVM效能對比實驗設計準備資源 1.安裝VMware的電腦 2.CentOS-7.0映象 3.Mongodb安裝包 4.Jdk安裝包 5.Tomcat安裝包 6.Supplierprofile 專案檔案實驗過程設計分別對Docker和VM設計兩種場景，Docker PostgreSQL和MySQL nbsp postgre pos 技術分享 esql alt mysq mage 圖片 PostgreSQL分布式 PostgreSQL和MySQL 實驗——基於文件驗證和MYSQL驗證的vsftpd虛擬用戶 linux實驗一、實現基於文件驗證的vsftpd虛擬用戶1、創建用戶數據庫文件vim /etc/vsftpd/vusers.txtwangwangpassmagemagepasscd /etc/vsftpd/db_load -T -t hash -f vusers.txt vusers.dbchmod 600 Postgresql之VACUUM和VACUUM FULL對比其它一次能夠 cat 定期規劃相對得到如果 VACUUM命令存在兩種形式，VACUUM和VACUUM FULL，它們之間的區別見如下表格：無VACUUM VACUUM VACUUM FULL 刪除大量數據之後只是將刪除數據 Navicat for Premium破解通用MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 資料庫 Navicat for Premium破解通用MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 資料庫 Navicat for MariaDB為例 Navicat Premium 是一套資料庫開發工具，讓你從單一應用程 redis 使用管道pipeline和不使用管道的效能對比 predis3.php程式碼如下所示: <?php include('runtime.php'); try{ $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); $runtime= new runtime MySQL效能分析和優化-part 1 MySQL效能優化平時我們在使用MySQL的時候，怎麼評估系統的執行狀態，怎麼快速定位系統瓶頸，又如何快速解決問題呢？本文總結了多年來MySQL優化的經驗，系統介紹MySQL優化的方法。 OS效能分析使用top觀察top cpu／memory程序使用mpstat觀察每搜尋基礎教學 Mysql入門 Sql入門 Android入門 Docker入門 Go語言入門 Ruby程式入門 Python入門 Python進階 Django入門 Python爬蟲入門最近訪問首頁前端設計程式設計免費資源實用技巧資料庫資訊字典 Copyright © 2002-2020 程式人生 796T.COM All rights reserved.

PostgreSQL和MySQL的效能對比實驗

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