MySQL中的字符函数的压力测试

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MySQL中的字符串处理函数非常多，以至于我在整理的这部分内容的时候也眼前一亮，有一种进了大观园的感觉，哦，原来有这个函数，哦，竟然可以这样实现，以前怎么没想到，等等。

比如字符串查找函数，instr,locate,position三个函数的功能都是很相似的。如果要实现一个功能，从字符串foobarbar里面找到bar这个字符串的起始位置，使用Instr,locate,position都可以实现。

SELECT INSTR('foobarbar', 'bar');

SELECT LOCATE('bar', 'foobarbar');

SELECT POSITION('bar' IN 'foobarbar');

主要语法的表现形式不同，当然参数设置上还是有一些差别。

对于上面的3个函数，我有些纠结，到底用哪一个呢？推荐是哪一个呢?我觉得可以通过两种测试方式来得到一个初步的结论，第一个是高并发下多线程调用的性能情况，第二个是单线程执行的性能情况。如果在对比测试中高出一筹，还有什么理由不去推荐呢。

要实现这两个功能，MySQL缺失提供了这样的工具集，第一个是并发执行的性能情况，可以使用MySQL自带的mysqlslap来测试。

而第二个单线程的压测，则可以使用MySQL非常有特色的函数benchmark来实现。

如果使用myslap来压测，使用mysqlslap的语句类似下面的形式。

mysqlslap --concurrency=50,100 --create-schema="test" --query="SELECT POSITION('bar' in 'foobar');" --number-of-queries=50000

当然这里我们加大难度，一个是拼接的字符串要复杂，我们可以使用字符串函数repeat得到一个很长的字符串，比如concat(concat(repeat('abc',500),'foobarbar'),repeat('abc',500)) 就可以得到一个很长的字符串。

通过这种方式得到的测试结果相对来说更有意义一些。

我们调大调用的频次为100万次，使用并发50和100来做测试。

position函数的结果

Benchmark

Average number of seconds to run all queries: 34.789seconds

Minimum number of seconds to run all queries: 34.789 seconds

Maximum number of seconds to run all queries: 34.789 seconds

Number of clients running queries: 50

Average number of queries per client: 20000

Benchmark

Average number of seconds to run all queries: 35.312 seconds

Minimum number of seconds to run all queries: 35.312 seconds

Maximum number of seconds to run all queries: 35.312 seconds

Number of clients running queries: 100

Average number of queries per client: 10000

可以看出在并发50和100的情况下，100的调用时间略长。

使用locate和Instr得到的结果相仿，都是36秒~37秒之间。

从100万次的测试中我们可以得到一个初步udev结论，那就是在这个场景中，position的性能相当要好一些。

而单线程的压测情况如何呢，我们使用benchmark来模拟。

比如压测md5的函数，就是这样的格式。

select benchmark( 500000000, md5( 'test' ) );

对于position和locate,instr，只是需要调整一下函数就可以了，我们还是指定为100万次。

position,locate,instr的性能结果是

1 row in set (8.23 sec)

1 row in set (8.21 sec)

1 row in set (8.23 sec)

可以看出来性能几乎是一样的，locate略微高一点点。

从这个测试也可以看出明显的性能差别，单线程压测的时候是8秒多，但是并发的时候就是36秒左右，这个差别其实很大了。

到此，相信大家对“MySQL中的字符函数的压力测试”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！