如何解析mysqlpump的性能测试

如何解析MySQL pump的性能测试，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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  在MySQL 5.7中做逻辑备份恢复有了一个新的工具mysqlpump，如果你掌握了mysqldump,那么使用mysqlpump就是分分钟的事情，因为很多参数都是很相似的，可以理解它是mysqldump的加强版，一个亮点就是有了并行的选项，使得数据备份的性能更加强大。

  有一点值得说明的是，为了保证数据一致性，我们一般备份都会使用--single-transaction的选项，在5.7.11以前，mysqlpump和并行参数是有冲突的，在这个版本之后做了修复。

  但是mysqlpump到底怎么样呢，我在5.7.17的版本中做了一些简单的测试，可以看出一些性能的差异。

   为了尽可能保证导出的数据备份能够占用少的磁盘空间，我们经常会使用gzip来压缩，我们就分了几个场景来对比压缩，不压缩，开启并行后的数据备份的性能差异。

   我选取的数据集大小在30G左右。含有5个数据库，单表数据量在200万以上，单库的表数量在10个以上。

   得到的一个基本测试结果如下，后续的测试结果会一并补上。

option	real	idle%	dump_size(byte)
compress=false	6m52.232s	85.92	26199028017
compress=false|gzip	43m12.574s	90.72	12571701197
compress=true	19m24.541s	80.48	26199028017
compress=true   |gzip	43m12.515s	84.94	12571200219
parallelism=4	5m30.005s	76.43	26199028017
parallelism=4   |gzip	42m41.433s	90.51	12575331504
parallelism=8	4m44.177s	66.73	26199028017

可以看到默认来说，导出一个30G左右的dump需要近7分钟，而启用了并行之后，并行度为4的时候，导出时间是5分半，提升了1.5分钟（20%），并行度为8之后提升了2分钟左右（30%）。而在系统层面做了压缩的时候，压缩率达到了近48%。还是相当不错的。在compress=true只是在服务端客户端交互中使用数据包压缩，最后的备份集大小是没有任何改变的。后续会测试使用不同的压缩算法，备份的性能差异。

关于如何解析mysql pump的性能测试问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

当前名称：如何解析mysqlpump的性能测试
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