性能测试:自建数据库对比RDS中应当注意的地方(适用于MySQL,SQL SERVER,MongoDB)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
简介: 常常很多用户对比测试自建数据库和RDS的性能差异,其测试结果往往是RDS不如ECS自建,用户往往怀疑难道我花了那么多的钱买的RDS难道还不如自己在ECS上搭建吗?

性能测试:自建数据库对比RDS中应当注意的地方

常常很多用户对比测试自建数据库和RDS的性能差异,其测试结果往往是RDS不如ECS自建。

从数据库测试的角度来看,测试首先必须是的公平的进行,其结果才具有说服力。RDS作为一个公共的关系数据库服务,其必须要包括稳定高可用,高安全,然后才是高性能。没有前面的两者,我相信没有多少人愿意去使用即不稳定又不安全的服务。所以RDS在稳定性上必须上主备双节点的,双节点甚至是在不同机房,万一其中一个机房异常还可以快速切换到另外一个机房。其次RDS必须要保证数据的安全,如果你写入提交的一条数据突然不见了,如果突然有一天你的数据库被黑客SQL注入了,你是否还愿意继续使用RDS。作为服务厂商RDS必须为用户考虑数据安全,在数据的存取上RDS加入了中间层,所有的请求经过中间层后如果有SQL注入的请求都会被中间层拦截掉;在底层数据写入上RDS采用了最高安全级别的写入,保证在主机异常掉电的情况下数据不会出现丢失。最后在性能上,RDS源码团队持续对MySQL源码优化,在标准的基准测试中性能和稳定性上都是高于社区版本的。

 

下面我们来总结一下RDS和自建数据库在性能测试中需要注意的地方:

一.网络差异

1.可用区

RDS有单可用区和多可用区之分,单可用区是的数据库主备都在同一个机房,多可用区的数据库主备在不同机房,所以在测试RDS的过程中需要保证ECS和RDS是在同一个可用区的。

2.网络链路

从ECS到RDS的网络链路中有多个环节,包括了ECS-->DNS-->SLB-->Proxy-->DB,所以对比ECS自建数据库(ECS-->ECS),RDS的网络链路比ECS自建数据库多出了3个链路环节。

3.案例分析

•1、 某电商系统迁移上云测试过程中发现性能较低

•2、 应用代码,数据库配置完全一样

a28dc585e4b6e28fc100aa467e76e8c41554a709


RDS访问链路:

3700088c1f227f58005fcd7658c9e5bb698fbbcf

 

二.配置差异

1.规格配置

RDS的规格配置主要包括了内存和CPU,在测试RDS的过程中,需要保证ECS的CPU核数和RDS的CPU核数保持一致

2.参数配置

  (1).安全配置:RDS的为了保证数据的安全性,在参数配置上采用了事务提交和binlog刷写的最高保护级别。

  a.innodb_flush_log_at_trx_commit 参数指定了 InnoDB 在事务提交后的日志写入频率,当取值为 1 时,每次事务提交时,log buffer 会被写入到日志文件并刷写到磁盘。这也是默认值。这是最安全的配置,但由于每次事务都需要进行磁盘I/O,所以有一定的性能损耗。

  b.sync_binlog 是 MySQL 的binlog日志同步到磁盘的频率。MySQL在binlog每写入sync_binlog 次后,刷写到磁盘,设为 1 最安全,在每个语句或事务后同步一次 binary log,即使在崩溃时也最多丢失一个语句或事务的日志,但因此也最慢。

 

  (2).性能配置:RDS开放了除规格配置以外的参数供用户进行配置,绝大部分的参数都已经由官方团队优化过,用户不需要过多调整线上的参数就可以把数据库比较好的运行起来。但这些参数只是适合大多数的应用场景,但针对一些特殊用户场景,需要用户进行特殊定制。

  tmp_table_size

  作用:该参数用于决定内部内存临时表的最大值,每个线程都要分配(实际起限制作用的是tmp_table_size和max_heap_table_size的最小值),如果内存临时表超出了限制,MySQL就会自动地把它转化为基于磁盘的MyISAM表,优化查询语句的时候,要避免使用临时表,如果实在避免不了的话,要保证这些临时表是存在内存中的。

  现象:如果复杂的SQL语句中包含了group by/distinct等不能通过索引进行优化而使用了临时表,则会导致SQL执行时间加长。

  建议:如果应用中有很多group by/distinct等语句,同时数据库有足够的内存,可以增大tmp_table_size(max_heap_table_size)的值,以此来提升查询性能。

 

  query_cache_size

  作用:该参数用于控制MySQL query cache的内存大小;如果MySQL开启query cache,再执行每一个query的时候会先锁住query cache,然后判断是否存在query cache中,如果存在直接返回结果,如果不存在,则再进行引擎查询等操作;同时insert、update和delete这样的操作都会将query cahce失效掉,这种失效还包括结构或者索引的任何变化,cache失效的维护代价较高,会给MySQL带来较大的压力,所以当我们的数据库不是那么频繁的更新的时候,query cache是个好东西,但是如果反过来,写入非常频繁,并集中在某几张表上的时候,那么query cache lock的锁机制会造成很频繁的锁冲突,对于这一张表的写和读会互相等待query cache lock解锁,导致select的查询效率下降。

  现象:数据库中有大量的连接状态为checking query cache for query、Waiting for query cache lock、storing result in query cache;

  建议:RDS默认是关闭query cache功能的,如果您的实例打开了query cache,当出现上述情况后可以关闭query cache;当然有些情况也可以打开query cache,比如:巧用query cache解决数据库性能问题。

3.案例分析

•1、 某客户正在将本地的业务系统迁移上云

•2、 在rds上运行时间明显要比线下自建数据库运行时间要慢1倍

用户本地参数配置:

join_buffer_size = 128M

read_rnd_buffer_size = 128M

tmp_table_size = 128M

RDS参数配置

join_buffer_size = 1M

read_buffer_size = 1M

tmp_table_size =256K

 

三.架构差异

1.主从复制

RDS采用了主从复制的高可用模式,同时打开了半同步复制,半同步复制是MySQL异步复制的改进,当主库在执行完客户端提交的事务后不是立刻返回给客户端,而是等待从库接收到并写到relay log中才返回给客户端。相对于异步复制,半同步复制提高了数据的安全性,同时它也造成了一定程度的延迟,这个延迟最少是一个TCP/IP往返的时间。所以半同步复制增加了事务的响应时间。

ac9935489ad884496ed9cdd5f30f8cde73de4c56


备注:SQLSERVER高可用采用mirror,同样存在上述的问题。


综上所述,在测试对比两个环境的时候,一定要考虑测试环境在数据库架构差异,数据库参数设置差异,网络配置差异等因素。

RDS MySQL正在将事务日志以及binlog日志的写盘参数开放出来供用户配置。

相关实践学习
2分钟自动化部署人生模拟器
本场景将带你借助云效流水线Flow实现人生模拟器小游戏的自动化部署
7天玩转云服务器
云服务器ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,可降低 IT 成本,提升运维效率。本课程手把手带你了解ECS、掌握基本操作、动手实操快照管理、镜像管理等。了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
一个项目用5款数据库?MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB区别,适用场景
一个项目用5款数据库?MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB——特点、性能、扩展性、安全性、适用场景比较
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
RDS MySQL灾备服务协同解决方案构建问题之数据库备份数据的云上云下迁移如何解决
RDS MySQL灾备服务协同解决方案构建问题之数据库备份数据的云上云下迁移如何解决
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
四种数据库对比MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB——特点、性能、扩展性、安全性、适用场景
四种数据库对比 MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB——特点、性能、扩展性、安全性、适用场景
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
数据库空间之谜:彻底解决RDS for SQL Server的空间难题
【8月更文挑战第16天】在管理阿里云RDS for SQL Server时,合理排查与解决空间问题是确保数据库性能稳定的关键。常见问题包括数据文件增长、日志文件膨胀及索引碎片累积。利用SQL Server的动态管理视图(DMV)可有效监测文件使用情况、日志空间及索引碎片化程度。例如,使用`sp_spaceused`检查文件使用量,`sys.dm_db_log_space_usage`监控日志空间,`sys.dm_db_index_physical_stats`识别索引碎片。同时,合理的备份策略和文件组设置也有助于优化空间使用,确保数据库高效运行。
83 2
|
3月前
|
关系型数据库 数据库 数据安全/隐私保护
"告别繁琐!Python大神揭秘:如何一键定制阿里云RDS备份策略,让数据安全与效率并肩飞,轻松玩转云端数据库!"
【8月更文挑战第14天】在云计算时代,数据库安全至关重要。阿里云RDS提供自动备份,但标准策略难以适应所有场景。传统手动备份灵活性差、管理成本高且恢复效率低。本文对比手动备份,介绍使用Python自定义阿里云RDS备份策略的方法,实现动态调整备份频率、集中管理和智能决策,提升备份效率与数据安全性。示例代码演示如何创建自动备份任务。通过自动化与智能化备份管理,支持企业数字化转型。
97 2
|
3月前
|
存储 C# 关系型数据库
“云端融合:WPF应用无缝对接Azure与AWS——从Blob存储到RDS数据库,全面解析跨平台云服务集成的最佳实践”
【8月更文挑战第31天】本文探讨了如何将Windows Presentation Foundation(WPF)应用与Microsoft Azure和Amazon Web Services(AWS)两大主流云平台无缝集成。通过具体示例代码展示了如何利用Azure Blob Storage存储非结构化数据、Azure Cosmos DB进行分布式数据库操作;同时介绍了如何借助Amazon S3实现大规模数据存储及通过Amazon RDS简化数据库管理。这不仅提升了WPF应用的可扩展性和可用性,还降低了基础设施成本。
83 0
|
4月前
|
消息中间件 关系型数据库 数据库
实时计算 Flink版操作报错合集之在使用RDS数据库作为源端,遇到只能同步21个任务,是什么导致的
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
4月前
|
关系型数据库 数据库 RDS
利用DTS将自建mysql5.7版本数据库迁移至对应rds报错
利用DTS将自建mysql5.7版本数据库迁移至对应rds报错
151 0
|
5月前
|
关系型数据库 MySQL 测试技术
《阿里云产品四月刊》—瑶池数据库微课堂|RDS MySQL 经济版 vs 自建 MySQL 性能压测与性价比分析
阿里云瑶池数据库云原生化和一体化产品能力升级,多款产品更新迭代
|
6月前
|
SQL 人工智能 算法
【SQL server】玩转SQL server数据库:第二章 关系数据库
【SQL server】玩转SQL server数据库:第二章 关系数据库
164 10
下一篇
无影云桌面