如何使用流式查询并对比普通查询进行MySQL性能测试
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一、前言
程序访问 MySQL 数据库时，当查询出来的数据量特别大时，数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里，就有可能会导致内存溢出（OOM）。
其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询，允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中，可以有效避免OOM
二、JDBC实现流式查询
使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或者使用方法 Statement.enableStreamingResults() 可以实现流式查询，在执行 ResultSet.next() 方法时，会通过数据库连接一条一条的返回，这样也不会大量占用客户端的内存。
public int execute(String sql, boolean isStreamQuery) throws SQLException {
Connection conn = null;
PreparedStatement stmt = null;
ResultSet rs = null;
int count = 0;
try {
//获取数据库连接
conn = getConnection();
if (isStreamQuery) {
//设置流式查询参数
stmt = conn.prepareStatement(sql, ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);
} else {
//普通查询
stmt = conn.prepareStatement(sql);
}
//执行查询获取结果
rs = stmt.executeQuery();
//遍历结果
while(rs.next()){
System.out.println(rs.getString(1));
count++;
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
close(stmt, rs, conn);
}
return count;
}PS：上面的例子中通过参数
isStreamQuery来切换流式查询与普通查询，用于下面做测试对比。
三、性能测试
创建了一张测试表 my_test 进行测试，总数据量为 27w 条，分别使用以下4个测试用例进行测试：
大数据量普通查询(27w条)
大数据量流式查询(27w条)
小数据量普通查询(10条)
小数据量流式查询(10条)
3.1. 测试大数据量普通查询
@Test
public void testCommonBigData() throws SQLException {
String sql = "select * from my_test";
testExecute(sql, false);
}3.1.1. 查询耗时
27w 数据量用时 38 秒
3.1.2. 内存占用情况
使用将近 1G 内存
3.2. 测试大数据量流式查询
@Test
public void testStreamBigData() throws SQLException {
String sql = "select * from my_test";
testExecute(sql, true);
}3.2.1. 查询耗时
27w 数据量用时 37 秒
3.2.2. 内存占用情况
由于是分批获取，所以内存在30-270m波动
3.3. 测试小数据量普通查询
@Test
public void testCommonSmallData() throws SQLException {
String sql = "select * from my_test limit 100000, 10";
testExecute(sql, false);
}3.3.1. 查询耗时
10 条数据量用时 1 秒
3.4. 测试小数据量流式查询
@Test
public void testStreamSmallData() throws SQLException {
String sql = "select * from my_test limit 100000, 10";
testExecute(sql, true);
}3.4.1. 查询耗时
10 条数据量用时 1 秒
感谢各位的阅读，以上就是“如何使用流式查询并对比普通查询进行MySQL性能测试”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何使用流式查询并对比普通查询进行MySQL性能测试这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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