TiUP在线布署TIDB分布式数据库集群节点扩容
准备工作:按照上一篇文章《TiUP在线布署TIDB分布式数据库集群》将基础环境配置好。扩容步骤:编辑扩容配置文件scale-out.yaml,本次扩容涉及2台pd_server,1台tidb_server,1台tikv_server。tidb_servers: - host: 172.16.254.103 tikv_servers:  
TiUP在线布署TIDB分布式数据库集群
前期准备:1、安装CentOS7.5,Linux版本要求:Linux 操作系统平台版本Red Hat Enterprise Linux7.3 及以上CentOS7.3 及以上Oracle Enterprise Linux7.3 及以上Ubuntu LTS16.04 及以上2、关闭swapecho "vm.swappiness = 0">>
PolarDB-X 1.0数据库平滑扩容测试
PolarDB-X 标准版:16C64G(1台)RDS MySQL5.7: 4C8G(4台)平滑扩容流程分为配置>迁移>切换>清理四个步骤。步骤一:配置扩容任务信息开启扩容任务首先在PolarDB-X数据库左侧菜单中点击扩容管理,点击右上角扩容按钮,开始扩容配置。扩容模式选择平滑扩容后,点击下一步。购买新RDS在 RDS 实例选择页面,可选择已有RDS实例,也可购买新R
PolarDB-X 1.0 RDS节点异常测试
PolarDB-X 标准版:16C64G(1台)RDS MySQL5.7: 4C8G(4台)今天做一个简单的测试,PolarDB-X 1.0+RDS x4某个RDS节点出现故障的情况下,对PolarDB-X的业务有什么影响。模拟PolarDB-X不间断的请求,通过sysbench向PolarDB插入数据。[root@sysbench ~]# /usr/local/bin/sys
PolarDB-X 1.0和RDS性能对比之复杂查询
PolarDB-X 标准版:16C64G(1台)RDS MySQL5.7: 4C8G(4台)直连RDS:MySQL [hlj_order]> SELECT count(*) FROM `order` AS t1 LEFT JOIN `order_item` AS 
PolarDB-X 1.0和RDS性能对比之DDL
测试环境:PolarDB-X 标准版:16C64G(1台)RDS MySQL5.7: 4C8G(4台)ECS 压测机: 8C16G(1台)RDS测试表 单表1亿,PolarDB-X +RDS x4分库分表,单表1亿直连RDS:MySQL [sysbenchtest]> show create table sbtest1; +--------
PolarDB-X 1.0和RDS性能对比之慢DML(跑批)
测试环境:PolarDB-X 标准版:16C64G(1台)RDS MySQL5.7: 4C8G(4台)ECS 压测机: 8C16G(1台)RDS测试表 单表1亿,PolarDB-X +RDS x4分库分表,单表1亿直连RDS:MySQL [sysbenchtest]> show create table sbtest1; +--------
PolarDB-X 1.0和RDS性能对比之慢查询
测试环境:PolarDB-X 标准版:16C64G(1台)RDS MySQL5.7: 4C8G(4台)ECS 压测机: 8C16G(1台)RDS测试表 单表1亿,PolarDB-X +RDS x4分库分表,单表1亿我们日常遇到的慢SQL无非有三种:select、DML和DDL,下面我们测试一下慢查询直连RDS:show create table sbtest1; +
PolarDB-X 1.0和RDS性能对比之吞吐量对比(三)
测试环境:PolarDB-X 标准版:16C64G(1台)RDS MySQL5.7: 16C64G(4台)ECS 压测机: 8C16G(1台)sysbench 0.5通过前期的测试,PolarDB+RDS测试中PolarDB-X+RDS x4性能最好,接下来进行两轮测试,直连RDS和PolarDB-X+RDS x4两种环境下,分别进行线程数为200、500、1000、2000、5000的测试。第一
PolarDB-X 1.0和RDS性能对比之吞吐量对比(二)
测试环境:PolarDB-X 标准版:16C64G(1台)RDS MySQL5.7: 16C64G(4台)ECS 压测机: 8C16G(1台)sysbench 0.5通过阿里云官方文档,找到oltp_drds.lua,如下:pathtest = string.match(test, "(.*/)") if pathtest t
PolarDB-X 1.0和RDS性能对比之吞吐量对比(一)
测试环境:PolarDB-X 标准版:16C64G(1台)RDS MySQL5.7: 4C8G(4台)ECS 压测机: 2C4G(1台)sysbench 0.5第一轮测试:直连RDS,4张表,每个表1亿条记录,不分库不分表。/usr/local/share/sysbench05/bin/sysbench --test='/usr/local/share/sysbench05/sh
pt-online-schema-change和MySQL原生online DDL对比
测试环境:MySQL5.7pt-online-schema-change 3.2.0第一次加索引,使用MySQL原生的online DDL。做一个超级慢的update,模拟长事务。mysql> update test set user_id='aa' where user_id like '
MySQL自增主键和随机字符串主键insert性能对比
测试环境:MySQL 5.7创建测试表:mysql> create table test1 -> (id bigint auto_increment, -> aaa varchar(40), &nbs
MySQL死锁案例五(两条更新导致死锁)
测试环境:MySQL 5.7.26创建测试表: create table t5(id int); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)插入测试数据:mysql> insert into t5 values(1);
MySQL死锁案例四(删除和插入导致死锁)
测试环境:MySQL 5.7.26创建测试表: mysql> create table t4(id int,name varchar(10),primary key(id),unique key(name)); Query OK, 0 rows affected 
MySQL死锁案例三(事务提交导致死锁)
测试环境:MySQL 5.7.26创建测试表: mysql> create table t3(id int not null default '0',primary key(id)); Query OK, 0 rows affected
MySQL死锁案例二(自增列导致死锁)
测试环境:MySQL 5.7.26创建测试表:create table t2(id int auto_increment,status int default null,primary key(id),unique key(status)); Query OK, 0 rows&
MySQL死锁案例一(回滚导致死锁)
测试环境:MySQL 5.7.26创建测试表:create table t1 (id int not null,name int,primary key(id),unique key(name));死锁模拟过程如下:会话1rollback之后会话2和3出现死锁,innodb选择kill掉会话3并抛出:ERRO
MySQL基准测试多线程复制的效率
测试环境:MySQL 5.7.26 主从异步复制(GTID)测试数据:测试数据:10张表,每张表500万行数据,共12G的数据。每次测试,主实例服务器测试脚本不变,线程为30。分别将从库复制线程设置为1,6,12,18,24,30,36/usr/local/bin/sysbench /tmp/sysbench-master/src/lua/oltp_read_write.lua
配置pt-heartbeat监控主从复制延迟
主库创建监控用户:mysql> grant select,process,super,replication slave on *.* to 'pt_checksum'@'%' identified by 'mysql'; Query