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忆联分布式数据库存储解决方案,助力MySQL实现高性能、低时延

据艾瑞咨询研究院《2022 年中国数据库研究报告》显示,截止2021年,中国分布式数据库占比达到 20%左右,主要以 MySQL 和 PostgreSQL 为代表的开源数据库为主。MySQL 作为备受欢迎的开源数据库,当前已广泛应用于互联网、金融、交通、零售等行业,服务于云化场景下数据存储及处理等关键业务。

由于MySQL 数据库需要高速并行处理大规模数据,对存储IO要求极高。忆联企业级和据中心级 NVMe SSD,凭借高性能、低时延、高可靠等优势,能极大提升存储 IO 性能,适合读密集或混合读写等多种业务模型,可有效满足 MySQL 数据库的性能需求。

本文则重点展示了在 MySQL 不同应用场景下,忆联 UH8 系 SSD的高性能及低时延性表现。

一、分布式数据库 MySQL 介绍

MySQL 是当前最流行的关系型数据库管理系统之一,因其代码开源,且具备体积小、速度快、较低的TCO等优势,在大、中、小型企业中皆有应用。MySQL 在架构上主要分为 Server 层和存储引擎层。其中 Server 层又分为连接器、缓存、分析器、优化器、执行器,所有存储引擎的功能都在这层实现;存储引擎是可插拔式的,常见的存储引擎有 MyISAM、InnoDB、Memory 等。

图 1:MySQL 技术架构图

本地盘在 MySQL 上的实施通常有 2 种方式:LVM 卷和直接挂载使用。Linux 系统使用 LVM 卷可提供更便捷的存储管理,而直接挂载可提供更精细化粒度的存储使用方案,比如数据盘和日志盘分离、业务手动均衡部署到不同 SSD 磁盘 以获得更佳性能组合等,用户可根据实际需求选择。

二、忆联 MySQL 存储方案验证

1、验证环境

本次验证硬件配置

本次验证软件配置
本次验证组网规划
图 2:MySQL 组网规划架构图

3.2 验证方法

步骤1:测试使用两块忆联 NVMe 盘片做本地盘,MySQL 数据库 binlog 文件单独使用一块盘片存放,其它 MySQL 文件共用一块 NVME 盘片,并且通过 nvm list 命令确认盘片的容量、规格、FW 版本信息是否正确。

步骤2:将两块 NVMe 盘片,按容量大小平均分区,格式化为 XFS 文件系统,挂载到对应的数据库目录。

步骤3:测试数据规模为 200 个表,每个表 1000w 行记录,共计 20 亿行数据。

3.3验证结果

在 Sysbench 测试工作中配置数据表,并且设置线程从 32/50/64/100/200/300 进行遍历,得到的忆联 UH8 系 SSD在 MySQL 只读、只写、混合 读写三个场景下的验证结果,具体如下:

1、忆联 UH8 SSD MySQL 只读场景下的表现

图 3:MySQL 只读场景下忆联 SSD 与友商性能对比

根据图 3 可以看出,在 MySQL 读性能下,忆联 UH8 系 SSD在 50-100 线程之间性能最优,对比友商 TPS 最高可提升 122%,时延最高可降低 91%。在 MySQL 只读性能验证环境下,忆联优势表现明显,可充分支撑 MySQL数据库的读取速度,提升系统访问速率。

2忆联 UH8 系 SSD在 MySQL 只写场景下的表现

图 4:MySQL 只写场景下忆联 SSD 与友商性能对比

如图4 所示,MySQL 写场景下,忆联 UH8 系 SSD始终保持着明显优势,性能表现强劲。对比友商,在吞吐量上最高可提升 266% ;在时延上最高可降低 83% 左右。意味着,在使用忆联 UH8 系 SSD 作为MySQL数据库存储介质时,可提高整个数据库系统的存储速度。

3、忆联 UH8 SSD MySQL 混合读写场景下的表现

图 5:MySQL 混合读写场景下忆联 SSD 与友商性能对比

从图 5 可以看出,忆联 UH8 系 SSD 性能在 MySQL 混合读写场景下,能带来更高吞吐量的同时带来更短的响应时延。对比友商,忆联 UH8 系 SSD 吞吐量最高可提升 49% 左右,时延最低可下降 65% ,能充分助力 MySQL 数据库增大数据的吞吐量,大幅度降低并发访问时延,解决数据库的高效访问、方便共享等问题。

三、总结

本次验证充分展现了忆联 UH8 系 SSD在 MySQL 的只读、只写、读写混合等实测场景下不俗的性能表现,TPS分别达11218.82、21148.58 、8495.5,均高于友商2倍左右,同时在延方面也高于友商1.8倍左右,能为 MySQL 提供高吞吐、低时延的数据存储方案。同时,基于忆联 UH8 系 SSD的分布式数据库方案可以帮助企业在云化场景下能更快、更轻松地释放数据价值。

未来,忆联将不断夯实自身技术实力,拥抱市场变化并持续打造硬核产品,为分布式数据库提供更高性能、低时延的存储方案,也将为行业提供海量数据存储及处理的方案参考。

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