关于innodb和tokudb存储引擎的压缩能力测试-阿里云开发者社区

开发者社区> 数据库> 正文

关于innodb和tokudb存储引擎的压缩能力测试

简介: 新手上路,有不确切的地方,请指正~

MySQL存储引擎性能压测

一、表结构:

 

CREATE TABLE `huayu_tokudb` (

  `waybill_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '?????',

  `waybill_no` varchar(20) NOT NULL COMMENT '???',

  `post_date` datetime NOT NULL COMMENT '????????',

  `order_id` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '?????????',

  `batch_no` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '???',

  `biz_product_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '??????',

  `biz_product_no` varchar(20) NOT NULL COMMENT '??????',

  `biz_product_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '??????',

  `sender_type` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '0 ?? 1????',

  `sender_id` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_no` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????(??????)',

  `sender` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_linker` varchar(200) DEFAULT NULL,

  `sender_fixtel` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_mobile` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_addr` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_country_no` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_country_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_province_no` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_province_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_city_no` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_city_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_county_no` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_county_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `sender_notes` varchar(1000) DEFAULT NULL COMMENT '????',

  `receiver_no` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????????????',

  `receiver` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_linker` varchar(200) DEFAULT NULL,

  `receiver_fixtel` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_mobile` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_addr` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_country_no` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_country_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_province_no` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_province_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_city_no` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_city_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_county_no` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `receiver_county_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `insurance_flag` char(1) DEFAULT NULL COMMENT '????????????1:?? 2:?? 3:??',

  `insurance_amount` decimal(12,2) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `pickup_type` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '?????0 ???????1 ??????',

  `payment_mode` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '????(???) 1:??? 2:??? 3:??? 4:??????? 5:?? 6:?/??? 7:???',

  `real_weight` decimal(8,0) DEFAULT NULL COMMENT '????',

  `fee_weight` decimal(8,0) DEFAULT NULL,

  `volume_weight` decimal(8,0) DEFAULT NULL,

  `length` decimal(8,0) DEFAULT NULL,

  `width` decimal(8,0) DEFAULT NULL,

  `height` decimal(8,0) DEFAULT NULL,

  `quantity` int(11) DEFAULT NULL,

  `packaging` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `package_material` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `goods_desc` varchar(200) DEFAULT NULL,

  `contents_quantity` int(11) DEFAULT NULL,

  `cod_flag` char(1) DEFAULT NULL,

  `cod_amount` decimal(12,2) DEFAULT NULL,

  `receipt_flag` char(1) DEFAULT NULL,

  `receipt_waybill_no` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `receipt_fee_amount` decimal(12,2) DEFAULT NULL,

  `insurance_premium_amount` decimal(12,2) DEFAULT NULL,

  `valuable_flag` char(1) DEFAULT NULL,

  `cargo_total_price` decimal(12,2) DEFAULT NULL,

  `cargo_total_purchasing_price` decimal(12,2) DEFAULT NULL,

  `allow_fee_flag` char(1) DEFAULT NULL,

  `is_feed_flag` char(1) DEFAULT NULL,

  `manual_fee_type` char(1) DEFAULT NULL,

  `fee_date` datetime DEFAULT NULL,

  `discount_rate` decimal(6,2) DEFAULT NULL,

  `settlement_mode` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `payment_state` char(1) DEFAULT NULL,

  `payment_date` datetime DEFAULT NULL,

  `payment_id` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `manage_org_code` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `postage_suite_code` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `fee_area_suite_code` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `fee_area_code` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `fee_area_name` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `is_advance_flag` char(1) DEFAULT NULL,

  `deliver_type` char(1) DEFAULT NULL,

  `deliver_sign` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `deliver_date` char(1) DEFAULT NULL,

  `deliver_notes` varchar(1000) DEFAULT NULL,

  `deliver_pre_date` date DEFAULT NULL,

  `battery_flag` char(1) DEFAULT NULL,

  `is_jinguan` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `workbench` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `electronic_preferential_no` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `electronic_preferential_amount` decimal(12,2) DEFAULT NULL,

  `pickup_attribute` char(1) DEFAULT NULL,

  `adjust_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `postage_revoke` decimal(12,2) DEFAULT NULL,

  `print_flag` char(1) DEFAULT NULL,

  `print_date` datetime DEFAULT NULL,

  `print_times` int(11) DEFAULT NULL,

  `declare_source` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `declare_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `declare_curr_code` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `create_user_name` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `modify_user_name` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `volume` decimal(8,0) DEFAULT NULL COMMENT '??',

  `contents_type_no` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `contents_type_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `contents_weight` decimal(8,0) DEFAULT NULL COMMENT '??????',

  `transfer_type` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '????',

  `postage_total` decimal(12,2) NOT NULL COMMENT '???=????+????',

  `postage_standard` decimal(12,2) DEFAULT NULL COMMENT '????',

  `postage_paid` decimal(12,2) DEFAULT NULL COMMENT '????',

  `postage_other` decimal(12,2) DEFAULT NULL COMMENT '????',

  `is_deleted` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '?????\n0??\n1??',

  `create_user_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '???id',

  `gmt_created` datetime DEFAULT NULL COMMENT '????',

  `modify_user_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '???id',

  `gmt_modified` datetime DEFAULT NULL COMMENT '????',

  `reserved1` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '????1',

  `reserved2` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '????2',

  `reserved3` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '????3',

  `reserved4` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '????4',

  `reserved5` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '????5',

  `reserved6` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '????6',

  `reserved7` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '????7',

  `reserved8` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '????8',

  `reserved9` datetime DEFAULT NULL COMMENT '????9',

  `reserved10` text COMMENT '????10',

  `logistics_order_no` bigint(50) DEFAULT NULL,

  `inner_channel` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `base_product_id` bigint(20) DEFAULT NULL,

  `base_product_no` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `base_product_name` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `is_special_marketing` char(1) DEFAULT NULL,

  `product_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `biz_product_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `product_reach_area` char(1) DEFAULT NULL,

  `contents_attribute` char(1) DEFAULT NULL,

  `contents_cargo_no` varchar(1000) DEFAULT NULL,

  `cmd_code` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `manual_charge_reason` varchar(200) DEFAULT NULL,

  `time_limit` char(1) DEFAULT NULL,

  `io_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `ecommerce_no` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `waybill_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `pre_waybill_no` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `post_batch_id` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `biz_occur_date` datetime DEFAULT NULL,

  `post_org_id` bigint(20) DEFAULT NULL,

  `post_org_no` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `org_drds_code` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `post_org_simple_name` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `post_org_product_name` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `post_person_id` bigint(20) DEFAULT NULL,

  `post_person_no` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `post_person_name` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `post_person_mobile` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `sender_warehouse_id` bigint(20) DEFAULT NULL,

  `sender_warehouse_name` varchar(200) DEFAULT NULL,

  `sender_safety_code` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `sender_im_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `sender_im_id` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `sender_id_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `sender_id_no` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `sender_id_encrypted_code` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `sender_agent_id_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `sender_agent_id_no` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `sender_id_encrypted_code_agent` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `sender_addr_additional` varchar(200) DEFAULT NULL,

  `sender_district_no` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `sender_postcode` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `sender_gis` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `registered_customer_no` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `receiver_type` char(1) DEFAULT NULL,

  `receiver_id` bigint(20) DEFAULT NULL,

  `receiver_warehouse_id` bigint(20) DEFAULT NULL,

  `receiver_warehouse_name` varchar(200) DEFAULT NULL,

  `receiver_safety_code` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `receiver_im_type` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `receiver_im_id` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `receiver_addr_additional` varchar(200) DEFAULT NULL,

  `receiver_district_no` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `receiver_postcode` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `receiver_gis` varchar(20) DEFAULT NULL,

  `receiver_notes` varchar(1000) DEFAULT NULL,

  `customer_manager_id` bigint(20) DEFAULT NULL,

  `customer_manager_no` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `customer_manager_name` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `salesman_id` bigint(20) DEFAULT NULL,

  `salesman_no` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `salesman_name` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `order_weight` decimal(8,0) DEFAULT NULL,

  `post_org_name` varchar(200) DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`waybill_id`),

  KEY `auto_shard_key_post_date` (`post_date`),

  KEY `auto_shard_key_waybill_no` (`waybill_no`)

)   ENGINE=InnoDB row_format=compressed  AUTO_INCREMENT=568964219 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='???????';

 

二、innodb表的数据大小:

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='qps_waybill_base_02';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 18.636G                                              |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.01 sec)

mysql> select count(*) from qps_waybill_base_02;

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 15861881 |

+----------+

1 row in set (5.91 sec)

 

mysql>

三、存储引擎压缩说明

压缩的理念:

通过提高CPU利用率和节约成本,降低数据库容量及I/O负载,从而使数据吞吐率得到显著提高

压缩表减少了磁盘上数据库的大小,使得用户不必频繁地操作写入和读取便可以访问数据。对于 InnoDB的工作量以及传统的用户表而言(特别是在某些读取密集型的应用中,内存有足够的空间存储常用数据),数据压缩不仅大大减少了数据库所需的存储空间,而且还减少了 I/O的工作量,提高了数据吞吐率,从而节约开销处理成本。节省存储成本固然重要,但是减少 I/O成本更为关键。

通常情况下表结构中包含字符型数据列如char, varchar, textblob等时,具有较高的压缩率,而一些二进制数据,如整形或浮点型数据列,和一些已经压缩的多媒体文档,如jpegjpgpng等格式图片及mp4avi等格式视频,其压缩率都不会好,再对其进行压缩就是纯粹浪费CPU资源

1tokudb存储引擎

阿里云数据库 MySQL 5.6 版支持通过 TokuDB 存储引擎压缩数据。经过大量测试表明,数据表从 InnoDB 存储引擎转到 TokuDB 存储引擎后,数据量可以减少 80% 90%,除了数据压缩外,TokuDB 存储引擎还支持事务和在线 DDL 操作,可以很好兼容运行于 MyISAM InnoDB 存储引擎上的应用。

Tokudb压缩模式:

tokudb_fast: 使用quicklz 库的压缩模式。
tokudb_small:
使用 lzma 库的压缩模式。
tokudb_zlib:
(默认)使用 zlib 库的压缩模式,提供了中等级别的压缩比和中等级别的CPU消耗。
tokudb_quicklz:
使用 quicklz 库的压缩模式, 提供了轻量级的压缩比和较低基本的CPU消耗。
tokudb_lzma:
使用lzma库压缩模式,提供了高压缩比和高CPU消耗。
tokudb_uncompressed:
不使用压缩模式。

 

TokuDB默认压缩算法为zlib,相比而言压缩的性价比非常高。

 

TokuDB 限制说明

·         TokuDB 存储引擎无法支持外键 Foreign Key

·         TokuDB 存储引擎不适用于频繁大量读取的场景。

 

 

2、innodb存储引擎

innodb压缩的内部实现

压缩算法

压缩算法采用LZ77,在这个算法下,如果压缩效率好点的话,压缩后的大小和未压缩的数据大小比如在25-50%左右,在这种情况下就会有效地通过消耗一些CPU来减少IO操作,增大吞吐量,可以通过调节压缩程度(innodb_compression_level参数)来权衡压缩比和CPU使用率

innodb_compression_level:默认值为6,可选值0-9,数值越大表示压缩程度越大,消耗的CPU也越多

 

InnodbDB 限制说明

把innodb_file_per_table设置为1,innodb_file_format需要设置为Barracuda。然后在建新表或修改现有表的语句中加入row_format=compressed key_block_size=8就可以了。也可以仅加入row_format=compressed,这样key_block_size就取默认值8KB了。也可以仅加入key_block_size={1/2/4/8/16},也会默认开启压缩。

 

3、myisam存储引擎

myisam压缩后的表是不能进行修改的(除非先将表解除压缩,修改数据,然后再次压缩)。压缩表可以极大减少磁盘空间占用,减少磁盘I/O,提升查询性能。

压缩表支持索引,但索引也是只读的,可以使用myisampackMyISAM表进行压缩(也叫打包)。

 

因为环境无法创建myisam表,会自动更改为innodb表,所以对于myisam表的压缩能力就没有测试

 

 

四、测试结果

 

 

1、转换成tokudb后表数据的大小:

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_tokudb';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 3.502G                                               |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.01 sec)

 

mysql> select count(*) from huayu_tokudb;

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 15861881 |

+----------+

1 row in set (3.08 sec)

 

压缩比:(18.636-3.502)/18.636=81%

 

 

2、innodb压缩后,压缩级别为6

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_innodb_compressed';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 4.325G                                               |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

 

mysql>

mysql> select count(*) from huayu_innodb_compressed;

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 15861881 |

+----------+

1 row in set (5.25 sec)

 

压缩比:(18.636-4.325)/18.636=76%

 

3、innodb压缩级别改为9之后,insert的时间比较长,但是数据反而比级别为6的时候更大了。

 

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_innodb_compressed2';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 4.508G                                               |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

 

mysql> select count(*) from huayu_innodb_compressed2;

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 15861881 |

+----------+

1 row in set (5.11 sec)

 

将压缩级别改为2:影响不大

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where   table_name='huayu_tokudb';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 4.479G                                               |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.01 sec)

 

 

 

 

4、修改tokudb的buffer大小 loose_tokudb_buffer_pool_ratio=70  占用buffer pool的70%,与之前未修改时数据的占用空间大小是一样的

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_tokudb2';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 3.502G                                               |

+-----------------------------------------------------+

1 row in set (0.01 sec)

 

 

5、修改tokudb默认的压缩模式(tokudb_row_format),由默认的tokudb_zlib,改为tokudb_fast,压缩能力不如默认的zlib库

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_tokudb2';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 4.347G                                               |

+------------------------------------------------------+

压缩比:(18.636-4.347)/18.636=77%

 

 

6、修改tokudb压缩模式为tokudb_small,small库压缩能力超过默认的zlib库

mysql>  select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_tokudb2';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 2.947G                                               |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

压缩比:(18.636-2.947)/18.636=84%

 

 

 

7、修改tokudb压缩模式为tokudb_quicklz,使用quicklz库的轻量级压缩模式,确实压缩后数据量比较多,按时消耗的CPU消耗较低

 

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_tokudb2';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 4.347G                                               |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

 

压缩比:(18.636-4.347)/18.636=77%

 

 

8、修改tokudb压缩模式为tokudb_lzma,使用lzma库进行压缩,提供高压缩消耗高的cpu,这个模式同small模式的压缩能力相同

 

 

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_tokudb2';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 2.947G                                               |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.01 sec)

 

压缩比:(18.636-2.947)/18.636=84%

 

 

9、最后是tokudb_uncompressed模式,这两种结果是通过

    1、修改已有数据的表的压缩模式,然后optimize table 的结果

    2、新建相同的表,修改压缩模式参数后,插入数据对应的结果

 

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_tokudb2';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 16.431G                                              |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

 

 

mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') from information_schema.tables where table_name='huayu_tokudb2';

+------------------------------------------------------+

| concat(round(sum(data_length/1024/1024/1024),3),'G') |

+------------------------------------------------------+

| 16.187G                                              |

+------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)



测试结果概览:

  

 

innodb表源数据大小

innodb压缩(级别6)

innodb压缩(级别9)

innodb压缩(级别2)

18.636G

 4.325G

4.508G

4.479G

tokudb(tokudb_zlib)

tokudb(tokudb_zlib)设置tokudb_buffer_poo70%

tokudb(tokudb_fast)

tokudb(tokudb_small)

3.502G

3.502G

4.347G

 2.947G

tokudb(tokudb_quicklz)

tokudb(tokudb_lzma)

tokudb(tokudb_uncompressed)

 

4.347G

2.947G

16.431G

 








五、个人总结

如果CPU有较高的性能空间,而且内存中有足够的空间来缓存数据,那么建议使用存储引擎压缩的功能。如果表中的数据不是大量的读取数据的,那么建议使用tokudb存储引擎进行压缩,性能提升会非常明显,但是tokudb不支持外键。否则,可以使用innodb存储引擎进行压缩。myisam存储引擎就先不考虑了,因为它不支持事务,并发低,并且数据存储也不安全。

 

 

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

分享:
数据库
使用钉钉扫一扫加入圈子
+ 订阅

分享数据库前沿,解构实战干货,推动数据库技术变革

其他文章