MySQL Innodb数据库性能实践——热点数据性能

对于大部分的应用来说，都存在热点数据的访问，即：某些数据在一定时间内的访问频率要远远高于其它数据。
常见的热点数据有“最新的新闻”、“最热门的新闻”、“下载量最大”的电影等。

为了了解MySQL Innodb对热点数据的支持情况，我进行了基准测试，测试环境如下：

【硬件配置】

【热点数据模型】
为了模拟热点数据主要存储在内存中的情况，使用范围查询将前20%数据作为热点数据加载到内存，例如：SELECT COUNT(*) FROM BT_KV_SHORT_INT_CHAR_10KW WHERE col1 < 20000000

性能测试结果如下：

【查询】

详细分析如下：

==>当热点数据小于Innodb buffer pool时（1KW/2KW/5KW），查询操作的性能很高，和表数据小于Innodb buffer pool时的性能相近；

==> 当热点数据大于Innodb buffer pool时（10KW），查询的性能下降明显；

==> 热点数据访问的总体性能优于随机访问；

详细分析如下：

==>当热点数据小于Innodb buffer pool时（1KW/2KW/5KW），性能随着热点数据的增长而逐渐下降，原因是当Innodb buffer pool接近饱和时，buffer管理需要进行更多的操作；

==>当热点数据超过Innodb buffer pool后（10KW），性能急剧下降，原因是磁盘IO已经成为性能瓶颈；

【更新】

分析同INSERT。

【删除】

分析如下：

==>和INSERT/UPDATE表现略微不同，当热点数据小于Innodb buffer pool时，性能变化不大，因为DELETE操作不需要生成新的Page，节省了buffer管理的操作；

==> 当热点数据大于Innodb buffer pool时，性能下降较大，原因是此时磁盘IO已经成为性能瓶颈。

【总结】
Innodb buffer pool采用LRU的方式管理和淘汰数据，根据LRU算法，热点数据都会优先放入内存，因此热点数据的测试性能比随机访问的要高出不少。
但热点数据超出Innodb buffer pool后，磁盘IO成为性能主要瓶颈，性能会急剧下降。

【应用建议】
实际应用中涉及热点数据访问时，Innodb是一个高性能的较好的选择，但前提是要能够预估热点数据的大小，只有当热点数据小于Innodb buffer pool（即热点数据全部能够放入内存）时，才能够获得高性能。