前言:
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在此次测试中数据库表有三个字段,id(自增主键)、username、password。
1.1 插入耗时实测
实测:
插入30多万条数据,采用一次事务提交一条sql语句,耗时2小时以上,具体没统计,因为计划是这样插入2000万条数据的,但由于太慢提前终止了,所以插入30多万条数据。插入2000万条数据,采用一次事务提交10万条sql语句,耗时50多分钟,将近1小时(若是老铁们做这样的实验,可以加上一个时间对象,这样可以看的更加清晰)。1.2 TestDemo1.3 测试代码:1.3.1 MybatisTest
import mapper.TestMapper;import org.apache.ibatis.io.Resources;import org.apache.ibatis.session.SqlSession;import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;import po.TestBean;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;public class MybatisTest { public static void main(String[] args) throws IOException { //1.读取配置文件 InputStream in = Resources.getResourceAsStream("mybatis.xml"); //2.创建SqlSessionFactory工厂 SqlSessionFactoryBuilder builder = new SqlSessionFactoryBuilder(); SqlSessionFactory factory = builder.build(in); //3.使用工厂生产SqlSession对象 SqlSession session = factory.openSession(); //4.使用SqlSession创建Dao接口的代理对象 TestMapper testMapper = session.getMapper(TestMapper.class); //5.使用代理对象执行方法 TestBean testBean =new TestBean(); for (int i = 10; i<20000000 ;i++){ testBean.setName("lbw"+i); testBean.setPassword("nb"+i); testMapper.saveTest(testBean);// //1次操作 提交1次事务// session.commit(); // 100000次操作提交1次事务 if (i%100000 == 0){ session.commit(); } } //6.释放资源 session.close(); in.close(); }}1.3.2 TestBean
package po;import java.io.Serializable;public class TestBean implements Serializable { String id; String name; String password; public String getId() { return id; } public void setId(String id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public String getPassword() { return password; } public void setPassword(String password) { this.password = password; } @Override public String toString() { return "po.TestBean{" + "id='" + id + '\'' + ", name='" + name + '\'' + ", password='" + password + '\'' + '}'; }}1.3.3 TestMapper
package mapper;import org.apache.ibatis.annotations.Insert;import org.apache.ibatis.annotations.Select;import po.TestBean;public interface TestMapper { @Insert("insert into test200411(name,password) values(#{name},#{password})") void saveTest(TestBean t); @Select("select id,name,password from test200411 where id = #{s}") TestBean selectById(String s);}1.3.4 mybatis.xml(mybatis配置文件)
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" ";><!-- mybatis的主配置文件 --><configuration> <!-- 配置环境 --> <environments default="mysql"> <!-- 配置mysql的环境--> <environment id="mysql"> <!-- 配置事务的类型--> <transactionManager type="JDBC"></transactionManager> <!-- 配置数据源(连接池) --> <dataSource type="POOLED"> <!-- 配置连接数据库的4个基本信息 --> <property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver"/> <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/test"/> <property name="username" value="root"/> <property name="password" value="1234"/> </dataSource> </environment> </environments> <!-- 指定映射配置文件的位置,映射配置文件指的是每个dao独立的配置文件 如果是用注解来配置的话,此处应该使用class属性指定被注解的dao全限定类名 --> <mappers> <mapper class="mapper.TestMapper"/> </mappers></configuration>1.4 过程体验
程序运行后在几个小时时间里,电脑处于烤机(烤鸡诱惑,烤鸡pg是块宝)状态!!!很遗憾的是,当时没有截图程序运行了的时间,不过1.1结论是数据是保真的,实在不想再搞几千万条数据在数据库了。
1.5 数据量1.5.1 计数用时
使用 select count(0) from test200411 进行计数,统计查询用时:13.7s,得到统计数: 20379620,之所以是20379620,是因为我测试中先插入30多万,之后再插入2000万。数据是不会骗人的哦,没毛病吧,铁子们。
1.5.2 占用硬盘空间硬盘空间占用为:1.47GB(1585455597 B)。分析一下,我的表字段只有3个,且每个字段里面实质存储的数据长度都不长。
151585455597 B / 20379620 = 77 B
这样算下每一行数据平均占用77B,这个数据一看就知道,存储过程中应该是有数据压缩的,这一结论不太严谨,有大佬知道mysql底层存储的话,望指导一下。
2、索引查询测试2.1 索引检测
使用 show index from test200411可以查到当前表拥有的索引,当前只有我自己自增id的默认索引,和我自己建立的id字段索引。
2.2 对有无索引的字段where查询比较2.2.1 无索引字段
使用 SELECT * from test200411 where password = "nb1234"查询到两条数据,耗时:57.9s,明显这个查询时间是不可取的
小结论:所以在大表查询我们为什么需要及其注重性能了,平常若是做个小的测试系统,数据量撑死几千,查询时,根本就感觉不出时间上的差异。这也是为什么我们需要那么多数据库优化的策略,索引、分库分表、主从复制、读写分离、缓存设计等等。为什么会这么慢呢,因为该字段没有索引的话,它就需要一行一行的去做比对,这样做,不仅比对长,磁盘io也多。2.2.1 有索引字段
使用:SELECT * from test200411 where id = 2566345查询到唯一数据,耗时:0.133s
这个根据索引查询数据的时间和无索引字段查询时间比较,由实质数据得到它们之间性能差了500多倍。为什么索引这么快?因为索引底层是b+树,所以索引是按照一定的大小顺序来排序的,根据索引查询,能减少磁盘io,也能减少比对次数。 2.3 建立索引2.3.1 索引创建
使用:CREATE INDEX paw_index ON test200411(password)耗时:156.0s
2.3.2 索引查询
再次查看已经索引,可以看到一个paw_index 的新索引,这就是我们刚刚创建的索引。
2.3.3 查询新建立索引字段
使用 SELECT * from test200411 where password = "nb12345"耗时:0.110s可以将此条sql和 2.2.1 比较 ,除了匹配的字符串不一样(之所以用了不同的字符串,是因为实验是连着做的,同一条字符串查询,会有缓存,影响结果),其他都是一样的。可以看到它们之前惊人的查询速度差异,速度相差大概是500倍。
3、总结3.1 事务对数据库性能影响
在一个事务内只提交一条sql和在一个事务内提交多个sql,对数据库数据的批量处理影响是很大的。一个事务内提交多个sql可以提高批量数据的处理速度。
3.2 数据库索引对数据库查询性能分析
通过上面的实例,我们可以看到,有无索引对数据库查询速度的影响是很大的,实验中它们速度差异可以到500倍,当然这是取决的实验过程中的数据量,而我们的实验数据量有2000多万行,也正是这样才能放大对 有无索引对数据库查询的影响 效果。
总之,通过这个实例不会有人还没搞懂索引这个东西的重要性和其作用吧!不会吧?不会吧?当然我这没将索引的三板斧,“是什么,为什么需要,怎么做”,全列出来,我觉得写也的还行,带有实例出发,通俗易懂吧!!
这个实验从上到下都是可以复现的,代码和过程都有,有兴趣的小伙伴可以尝试复现一下,让自己对索引的理解加深。
作者: 小小卡尔
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