导读:
作者:蒋乐兴 MySQL-DBA 目前在 github 上维护着两套 MySQL 开源工具 mysqltools & dbm(dbm-agent dbm-center),对机器学习和程序化交易也有些心得。
一、innodbparallelread_threads
这个参数控制着聚集索引扫描时 innodb 层面的并发数,核心数无限的情况下并发数越大,返回结果的时间就越短
二、环境准备
我们准备用innodb 之前最不擅长的一个场景来测试这参数的功能,那这是一个什么场景呢?答案就是 select count(*) from t; 下面为表t准备80w行数据
1、 建表
mtls-perf-bench --host=127.0.0.1 --user=root --password=dbma@0352 --port=3306 --ints=8 --floats=8 --varchars=4 --database=tempdb create
2、 检查表结构
mysql> select @@version;
+-----------+
| @@version |
+-----------+
| 8.0.18 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
show create table tempdb.t;
CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`i0` int(11) NOT NULL,
`i1` int(11) NOT NULL,
`i2` int(11) NOT NULL,
`i3` int(11) NOT NULL,
`i4` int(11) NOT NULL,
`i5` int(11) NOT NULL,
`i6` int(11) NOT NULL,
`i7` int(11) NOT NULL,
`c0` varchar(128) NOT NULL,
`c1` varchar(128) NOT NULL,
`c2` varchar(128) NOT NULL,
`c3` varchar(128) NOT NULL,
`f0` float NOT NULL,
`f1` float NOT NULL,
`f2` float NOT NULL,
`f3` float NOT NULL,
`f4` float NOT NULL,
`f5` float NOT NULL,
`f6` float NOT NULL,
`f7` float NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB
3、 完全随机的插入 80w 行数据
mtls-perf-bench --host=127.0.0.1 --user=root --password=dbma@0352 --port=3306 --ints=8 --floats=8 --varchars=4 --database=tempdb --parallel=16 --rows=800000 insert
虚拟机 cpu:4核、mem:4G、innodbbufferpool_size:1G、t.ibd:324M
三、性能测试
1、 对数据进行预热
-- 执行 select count(*) from tempdb.t
-- 8 次
2、 一个并发下的响应时间(1.04s)
mysql> show global variables like 'innodb_parallel_read_threads';
+------------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+-------+
| innodb_parallel_read_threads | 1 |
+------------------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> select count(*) from tempdb.t;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 800000 |
+----------+
1 row in set (1.04 sec)
3、 二个并发下的响应时间(0.59s)
mysql> show global variables like 'innodb_parallel_read_threads';
+------------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+-------+
| innodb_parallel_read_threads | 2 |
+------------------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> select count(*) from tempdb.t;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 800000 |
+----------+
1 row in set (0.59 sec)
4、 四个并发下的响应时间(0.55)
mysql> show global variables like 'innodb_parallel_read_threads';
+------------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+-------+
| innodb_parallel_read_threads | 4 |
+------------------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> select count(*) from tempdb.t;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 800000 |
+----------+
1 row in set (0.55 sec)
5、 八个并发下的响应时间(0.29)
mysql> show global variables like 'innodb_parallel_read_threads';
+------------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+-------+
| innodb_parallel_read_threads | 8 |
+------------------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> select count(*) from tempdb.t;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 800000 |
+----------+
1 row in set (0.29 sec)
四、结论
提高 innodb 并行读线程数(innodb_parallel_read_threads) 在特定场景下可以明显的提升性能。
原文链接:https://www.sqlpy.com/blogs/books/1/chapters/7/articles/114
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