`sysbench`的`数据库`基准`测试`：`OLTP`和`OLAP`测试`的`参数`配置`与`结果`解读`。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Sysbench 数据库基准测试：OLTP 和 OLAP 的参数配置与结果解读

大家好，今天我们来深入探讨一下使用 Sysbench 进行数据库基准测试，特别是针对 OLTP (在线事务处理) 和 OLAP (在线分析处理) 这两种截然不同的负载类型。我们将重点关注参数配置、结果解读，以及如何根据测试结果优化数据库性能。

Sysbench 是一款开源、跨平台的基准测试工具，它可以模拟各种数据库负载，包括 CPU、内存、磁盘 I/O 和数据库性能。它提供了一系列预定义的测试脚本，并且允许用户自定义脚本来模拟更复杂的场景。

1. Sysbench 简介及安装

Sysbench 主要用于评估数据库的性能，它可以模拟各种负载，例如：

CPU 性能： 通过计算素数等操作来测试 CPU 的计算能力。
内存性能： 通过读写内存块来测试内存的带宽和延迟。
磁盘 I/O 性能： 通过读写文件来测试磁盘的吞吐量和延迟。
数据库性能： 通过模拟 OLTP 和 OLAP 负载来测试数据库的性能。

在开始之前，我们需要安装 Sysbench。不同的操作系统安装方式略有不同。

Debian/Ubuntu:

sudo apt update
sudo apt install sysbench

CentOS/RHEL:
```
sudo yum install sysbench
```
macOS (使用 Homebrew):
```
brew install sysbench
```

安装完成后，可以通过 sysbench --version 命令来验证是否安装成功。

2. OLTP 基准测试

OLTP 系统通常处理大量的短事务，例如订单处理、银行转账等。这些事务需要快速响应和高并发。

2.1 OLTP 测试场景模拟

Sysbench 提供了 oltp 测试脚本，可以模拟 OLTP 场景。该脚本会创建一系列表，并执行 INSERT、SELECT、UPDATE 和 DELETE 等操作。

2.2 OLTP 参数配置

以下是一些常用的 OLTP 参数配置：

--db-driver: 指定数据库驱动，例如 mysql, pgsql 等。
--mysql-host: 数据库服务器地址。
--mysql-port: 数据库服务器端口。
--mysql-user: 数据库用户名。
--mysql-password: 数据库密码。
--mysql-db: 数据库名称。
--table-size: 每个表的数据行数。
--tables: 表的数量。
--threads: 并发线程数。
--time: 测试持续时间（秒）。
--report-interval: 报告间隔（秒）。
--oltp-test-mode: 选择不同的 OLTP 测试模式，例如 simple, complex, point_select 等。
--oltp-read-only: 设置为 on 表示只读测试，设置为 off 表示读写测试。
--oltp-table-name: 指定表名（可以是一个表名，也可以是一个逗号分隔的表名列表）。
--oltp-point-selects: 每个事务中的 point select 数量。
--oltp-simple-ranges: 每个事务中的 simple range select 数量。
--oltp-sum-ranges: 每个事务中的 sum range select 数量。
--oltp-order-ranges: 每个事务中的 order range select 数量。
--oltp-distinct-ranges: 每个事务中的 distinct range select 数量。
--oltp-index-updates: 每个事务中的 index update 数量。
--oltp-non-index-updates: 每个事务中的 non-index update 数量。
--oltp-inserts: 每个事务中的 insert 数量。
--oltp-deletes: 每个事务中的 delete 数量。

2.3 OLTP 测试流程

OLTP 测试通常包括以下几个步骤：

准备阶段 (prepare): 创建数据库和表，并插入初始数据。
运行阶段 (run): 模拟 OLTP 负载，执行事务。
清理阶段 (cleanup): 删除数据库和表。

2.4 OLTP 测试示例

以下是一个使用 Sysbench 测试 MySQL 数据库的 OLTP 性能的示例：

# 1. 准备阶段
sysbench oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=testdb --table-size=100000 --tables=10 prepare

# 2. 运行阶段
sysbench oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=testdb --table-size=100000 --tables=10 --threads=32 --time=60 --report-interval=1 run

# 3. 清理阶段
sysbench oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=testdb --table-size=100000 --tables=10 cleanup

这个例子中：

oltp_read_write：使用 Sysbench 的 OLTP 读写测试脚本。
--db-driver=mysql：指定数据库驱动为 MySQL。
--mysql-host=127.0.0.1：数据库服务器地址为本地。
--mysql-port=3306：数据库端口为 3306。
--mysql-user=root：数据库用户名为 root。
--mysql-password=password：数据库密码为 password。
--mysql-db=testdb：数据库名为 testdb。
--table-size=100000：每个表的数据行数为 100000。
--tables=10：表的数量为 10。
--threads=32：并发线程数为 32。
--time=60：测试持续时间为 60 秒。
--report-interval=1：每隔 1 秒报告一次测试结果。

2.5 OLTP 结果解读

Sysbench 在运行结束后会输出测试结果，以下是一些重要的指标：

transactions: 总事务数。
queries: 总查询数。
errors: 错误数。
reconnects: 重新连接数。
latency (avg/std dev/min/max): 事务延迟的平均值、标准差、最小值和最大值。
95th percentile latency: 95% 的事务延迟低于该值。
transactions per second: 每秒事务数 (TPS)。
queries per second: 每秒查询数 (QPS)。

例如，以下是一个典型的 OLTP 测试结果：

SQL statistics:
    queries performed:
        read:                            1645059
        write:                           52320
        other:                           52320
        total:                           1749699

Transactions:
    total number:                      52320  (871.66 per sec.)
    total number of events:              1749699  (29194.71 per sec.)
Latency (ms):
         min:                                    0.87
         avg:                                   36.69
         max:                                  402.88
         95th percentile:                       68.21
Threads fairness:
    events (avg/stddev):           54678.0938 / 328.80
    execution time (avg/stddev):   36.6895 / 0.07

从这个结果中，我们可以看到：

总事务数为 52320，TPS 为 871.66。
平均事务延迟为 36.69 毫秒。
95% 的事务延迟低于 68.21 毫秒。

2.6 OLTP 优化建议

根据 OLTP 测试结果，我们可以采取以下优化措施：

索引优化： 确保常用的查询字段都有索引。
查询优化： 优化慢查询，避免全表扫描。可以使用 EXPLAIN 命令来分析查询执行计划。
硬件升级： 如果 CPU、内存或磁盘 I/O 成为瓶颈，可以考虑升级硬件。
数据库配置优化： 调整数据库的配置参数，例如缓冲区大小、连接数等。
连接池： 使用连接池可以减少数据库连接的开销。

3. OLAP 基准测试

OLAP 系统通常处理复杂的分析查询，例如数据挖掘、报表生成等。这些查询需要处理大量的数据，因此性能是关键。

3.1 OLAP 测试场景模拟

Sysbench 没有直接提供 OLAP 测试脚本，但我们可以使用自定义 Lua 脚本来模拟 OLAP 场景。OLAP 测试通常涉及复杂的聚合、分组和排序操作。

3.2 OLAP 参数配置

除了前面提到的通用参数外，以下是一些 OLAP 测试中常用的参数配置：

--script: 指定自定义 Lua 脚本的路径。
--olap-distinct-ranges: 模拟 DISTINCT 操作的范围查询数量。
--olap-group-by: 模拟 GROUP BY 操作的标志。
--olap-sum-ranges: 模拟 SUM 操作的范围查询数量。
--olap-order-ranges: 模拟 ORDER BY 操作的范围查询数量。
--olap-join: 模拟 JOIN 操作的标志。

3.3 OLAP 测试流程

OLAP 测试的流程与 OLTP 测试类似，包括准备阶段、运行阶段和清理阶段。不同之处在于运行阶段执行的是自定义的 Lua 脚本。

3.4 OLAP 测试示例

以下是一个使用 Sysbench 和自定义 Lua 脚本测试 MySQL 数据库的 OLAP 性能的示例。

首先，创建一个名为 olap.lua 的 Lua 脚本：

-- olap.lua

local table_name = sysbench.cmdline.table_name;

function thread_init(thread_id)
    db = sysbench.db.driver:connect();
    db:query("use " .. sysbench.cmdline.mysql_db);
    return true;
end

function event(thread_id)
    local rs = db:query("SELECT count(*), sum(k*k), avg(c) FROM " .. table_name .. " WHERE id BETWEEN 1000 AND 2000 GROUP BY mod(id, 10) ORDER BY count(*) DESC LIMIT 10");
    return true;
end

function thread_done(thread_id)
    db:disconnect();
    return true;
end

这个 Lua 脚本模拟了一个简单的 OLAP 查询，它对 table_name 表中的数据进行分组、聚合和排序。

然后，执行以下命令来运行测试：

# 1. 准备阶段
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=testdb --table-size=1000000 --tables=1 test prepare

# 2. 运行阶段
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=testdb --table-size=1000000 --tables=1 --threads=8 --time=60 --report-interval=1 --script=olap.lua --table-name=sbtest1 run

# 3. 清理阶段
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=testdb --table-size=1000000 --tables=1 cleanup

这个例子中：

--script=olap.lua：指定使用自定义的 Lua 脚本。
--table-name=sbtest1：指定表名为 sbtest1。
其他参数与 OLTP 测试类似。

3.5 OLAP 结果解读

OLAP 测试的结果与 OLTP 测试类似，但更关注查询的延迟和吞吐量。我们可以通过以下指标来评估 OLAP 性能：

queries per second: 每秒查询数 (QPS)。
latency (avg/std dev/min/max): 查询延迟的平均值、标准差、最小值和最大值。
95th percentile latency: 95% 的查询延迟低于该值。

例如，以下是一个典型的 OLAP 测试结果：

SQL statistics:
    queries performed:
        read:                            474
        write:                           0
        other:                           0
        total:                           474

Transactions:
    total number:                      474  (7.89 per sec.)
    total number of events:              474  (7.89 per sec.)

Latency (ms):
         min:                                  111.75
         avg:                                  973.87
         max:                                 1614.78
         95th percentile:                      1595.42

Threads fairness:
    events (avg/stddev):           7.8938 / 0.00
    execution time (avg/stddev):   0.9739 / 0.00

从这个结果中，我们可以看到：

QPS 为 7.89。
平均查询延迟为 973.87 毫秒。
95% 的查询延迟低于 1595.42 毫秒。

3.6 OLAP 优化建议

根据 OLAP 测试结果，我们可以采取以下优化措施：

数据分区： 将数据分成多个分区，可以减少查询需要扫描的数据量。
列式存储： 使用列式存储可以提高聚合查询的性能。
物化视图： 创建物化视图可以预先计算聚合结果，从而加快查询速度。
索引优化： 针对 OLAP 查询的特点，创建合适的索引。
硬件升级： 如果 CPU、内存或磁盘 I/O 成为瓶颈，可以考虑升级硬件。
查询优化： 优化慢查询，避免全表扫描。可以使用 EXPLAIN 命令来分析查询执行计划。
数据库配置优化： 调整数据库的配置参数，例如缓冲区大小、并行查询等。

4. 不同数据库的特性及 Sysbench 应用

不同的数据库系统在 OLTP 和 OLAP 场景下表现各异，Sysbench 可以帮助我们评估和比较不同数据库的性能。

数据库系统	OLTP 特性	OLAP 特性	Sysbench 应用
MySQL	事务支持、ACID 特性、适用于高并发读写场景	适用于中小型数据量的分析，可通过优化提升性能	使用 `oltp` 脚本进行 OLTP 测试，自定义 Lua 脚本进行 OLAP 测试。调整参数，如 `table-size`、`threads`、`oltp-test-mode` 等，模拟不同负载。
PostgreSQL	事务支持、ACID 特性、更强的 SQL 标准支持	适用于复杂查询和数据分析，支持更多高级特性	使用 `oltp` 脚本进行 OLTP 测试，自定义 Lua 脚本进行 OLAP 测试。利用 PostgreSQL 的高级特性，如窗口函数、通用表达式等，编写更复杂的 OLAP 脚本。
MongoDB	文档型数据库、适用于非结构化数据存储	适用于特定类型的分析，如日志分析等	自定义 Lua 脚本模拟读写操作和聚合查询。需要注意 MongoDB 的数据模型和查询方式与关系型数据库不同。
ClickHouse	列式存储数据库、适用于大数据分析	适用于大规模数据分析，性能优异	自定义 Lua 脚本模拟 OLAP 查询。ClickHouse 对 SQL 标准的支持有限，需要根据其语法特点编写脚本。

在使用 Sysbench 测试不同数据库时，需要注意以下几点：

选择合适的数据库驱动： Sysbench 支持多种数据库驱动，需要选择与目标数据库匹配的驱动。
了解数据库的特性： 不同的数据库在数据模型、事务处理、查询优化等方面都有所不同，需要了解这些特性才能更好地进行测试和优化。
编写合适的测试脚本： 针对不同的数据库和应用场景，需要编写合适的测试脚本来模拟真实的负载。
解读测试结果： 不同的数据库在性能指标的定义和计算方式上可能有所不同，需要了解这些差异才能正确解读测试结果。

5. 结合实例分析：优化 OLTP 性能

假设我们使用 Sysbench 测试 MySQL 数据库的 OLTP 性能，发现 TPS 较低。通过分析测试结果和数据库日志，我们发现慢查询是主要瓶颈。

问题诊断:

使用 SHOW PROCESSLIST 命令查看当前正在执行的查询，发现一些查询的执行时间较长。使用 EXPLAIN 命令分析这些查询的执行计划，发现它们使用了全表扫描。

优化方案:

添加索引： 针对这些查询中常用的查询字段，添加索引。
优化查询： 重新编写这些查询，避免使用全表扫描。例如，可以使用 WHERE 子句来缩小查询范围。

优化效果:

添加索引和优化查询后，再次运行 Sysbench 测试，发现 TPS 显著提高，平均事务延迟明显降低。

6. 结合实例分析：优化 OLAP 性能

假设我们使用 Sysbench 测试 ClickHouse 数据库的 OLAP 性能，发现查询延迟较高。通过分析测试结果和数据库日志，我们发现数据量过大是主要瓶颈。

问题诊断:

使用 SELECT count(*) 命令查询表中的数据量，发现数据量非常大。