mysqlslap的使用方法介绍

mysqlslap的运行有如下3个步骤：
1. 创建schema、table、test data 等，使用单个连接 （在MySQL中，schema就是database）；
2. 运行负载测试，可以使用多个并发客户端连接；
3. 测试环境清理（删除创建的数据、表等，断开连接），使用单个连接。

使用语法如下：
# mysqlslap [options]

常用参数 [options] 详细说明：

--auto-generate-sql, -a 自动生成测试表和数据，表示用mysqlslap工具自己生成的SQL脚本来测试并发压力。
--auto-generate-sql-load-type=type 测试语句的类型。代表要测试的环境是读操作还是写操作还是两者混合的。取值包括：read，key，write，update和mixed(默认)。
--auto-generate-sql-add-auto-increment 代表对生成的表自动添加auto_increment列，从5.1.18版本开始支持。
--number-char-cols=N, -x N 自动生成的测试表中包含多少个字符类型的列，默认1
--number-int-cols=N, -y N 自动生成的测试表中包含多少个数字类型的列，默认1
--number-of-queries=N 总的测试查询次数(并发客户数×每客户查询次数)
--query="sql statement",-q 使用自定义脚本执行测试，例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。
--create="sql statement" 创建表的SQL语句或文件
--concurrency=N, -c N 表示并发量，也就是模拟多少个客户端同时执行select。可指定多个值，以逗号或者--delimiter参数指定的值做为分隔符。例如：--concurrency=100,200,500。
--engine=engine_name, -e engine_name 代表要测试的引擎，可以有多个，用分隔符隔开。例如：--engines=myisam,innodb。
--iterations=N, -i N 测试执行的迭代次数，代表要在不同并发环境下，各自运行测试多少次。
--only-print 只打印测试语句而不实际执行。
--debug-info, -T 打印内存和CPU的相关信息。


更详细的参数请查阅官网文档：

说明：
测试的过程需要生成测试表，插入测试数据，这个mysqlslap可以自动生成，默认生成一个mysqlslap的schema，如果已经存在则先删除。可以用--only-print来打印实际的测试过程，整个测试完成后不会在数据库中留下痕迹。

各种测试参数实例（-p后面跟的是mysql的root密码）：

Demo 1:

单线程测试。测试做了什么。
# mysqlslap -a -uroot -p123456
多线程测试。使用–concurrency来模拟客户端并发连接数。如，100个客户端并发连接数据库。
# mysqlslap -a -c 100 -uroot -p123456
迭代测试。用于需要多次执行测试得到平均值。如，迭代10次，取平均值。
# mysqlslap -a -i 10 -uroot -p123456

Demo 2:


测试同时不同的存储引擎的性能进行对比：
# mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --iterations=5 --engine=myisam,innodb -uroot -p123456

分别500个并发，每个并发客户端执行一次查询，共500次查询，和1000个并发，每个并发客户端执行一次查询，共1000次查询。为了准确起见，可以多迭代测试几次:


两个测试都自动生成SQL测试脚本，各自迭代10次取平均值。测试环境包括读、写、更新混合测试，自增长字段、测试引擎为innodb。

# mysqlslap –uroot –p –concurrency=500 –I 10 –a –auto-generate-sql-type=mixed –auto-generate-sql-add-autoincrement –engine=innodb –number-of-queries=500

# mysqlslap –uroot –p –concurrency=1000 –I 10 –a –auto-generate-sql-type=mixed –auto-generate-sql-add-autoincrement –engine=innodb –number-of-queries=1000

返回结果如下：

从上面两个测试可以看出来，并发量从500变成1000的时候，查询时间大概接近原来的一倍左右。

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