快速上手

本文的目的是通过简单的演示，让使用者体验 StoneDB 在大批量数据插入、数据压缩和分析查询方面与 InnoDB 相比，具有较高的性能。

第一步. 部署试用环境

在试用 StoneDB 前，请按照 快速部署 中的步骤准备 StoneDB 测试环境并启动实例。

第二步. 准备测试数据

通过以下步骤，将生成一个测试数据集用于体验 StoneDB。

1) 创建数据库

创建名为 test 的数据库。

create database test DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4;

2) 创建表

在 test 数据库内分别创建名为 t_user、t_user_innodb 的表。

use test
CREATE TABLE t_user(
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  first_name VARCHAR(20) NOT NULL,
  last_name VARCHAR(20) NOT NULL,
  sex VARCHAR(5) NOT NULL,
  score INT NOT NULL,
  copy_id INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) engine=stonedb;

CREATE TABLE t_user_innodb(
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  first_name VARCHAR(20) NOT NULL,
  last_name VARCHAR(20) NOT NULL,
  sex VARCHAR(5) NOT NULL,
  score INT NOT NULL,
  copy_id INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) engine=innodb;

信息

StoneDB 5.6 的存储引擎名是 stonedb，5.7 的存储引擎名是 tianmu。

3) 创建存储过程

执行以下 SQL 语句创建存储过程。

DELIMITER //
create PROCEDURE add_user(in num INT)
BEGIN
DECLARE rowid INT DEFAULT 0;
DECLARE firstname VARCHAR(10);
DECLARE name1 VARCHAR(10);
DECLARE name2 VARCHAR(10);
DECLARE lastname VARCHAR(10) DEFAULT '';
DECLARE sex CHAR(1);
DECLARE score CHAR(2);
WHILE rowid < num DO
SET firstname = SUBSTRING(md5(rand()),1,4); 
SET name1 = SUBSTRING(md5(rand()),1,4); 
SET name2 = SUBSTRING(md5(rand()),1,4); 
SET sex=FLOOR(0 + (RAND() * 2));
SET score= FLOOR(40 + (RAND() *60));
SET rowid = rowid + 1;
IF ROUND(RAND())=0 THEN 
SET lastname =name1;
END IF;
IF ROUND(RAND())=1 THEN
SET lastname = CONCAT(name1,name2);
END IF;
insert INTO t_user(first_name,last_name,sex,score,copy_id) VALUES (firstname,lastname,sex,score,rowid);  
END WHILE;
END //
DELIMITER ;


DELIMITER //
create PROCEDURE add_user_innodb(in num INT)
BEGIN
DECLARE rowid INT DEFAULT 0;
DECLARE firstname VARCHAR(10);
DECLARE name1 VARCHAR(10);
DECLARE name2 VARCHAR(10);
DECLARE lastname VARCHAR(10) DEFAULT '';
DECLARE sex CHAR(1);
DECLARE score CHAR(2);
WHILE rowid < num DO
SET firstname = SUBSTRING(md5(rand()),1,4); 
SET name1 = SUBSTRING(md5(rand()),1,4); 
SET name2 = SUBSTRING(md5(rand()),1,4); 
SET sex=FLOOR(0 + (RAND() * 2));
SET score= FLOOR(40 + (RAND() *60));
SET rowid = rowid + 1;
IF ROUND(RAND())=0 THEN 
SET lastname =name1;
END IF;
IF ROUND(RAND())=1 THEN
SET lastname = CONCAT(name1,name2);
END IF;
insert INTO t_user_innodb(first_name,last_name,sex,score,copy_id) VALUES (firstname,lastname,sex,score,rowid);  
END WHILE;
END //
DELIMITER ;

此存储过程用于随机生成一张人员信息表。

第三步. 插入性能测试

执行以下 SQL 语句调用存储过程。

mysql> call add_user_innodb(10000000);
Query OK, 1 row affected (24 min 46.62 sec)

mysql> call add_user(10000000);
Query OK, 1 row affected (9 min 21.14 sec)

结果显示：插入1千万数据行，在 StoneDB 需要9分钟21秒，在 InnoDB 需要24分钟46秒。

信息

硬件配置不同，执行时间是会有差异，这里是同一个环境执行两个存储过程，对比它们的执行时间。

第四步. 数据压缩测试

通过以下 SQL 语句验证数据压缩性能。

mysql> select count(*) from t_user_innodb;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (1.83 sec)

mysql> select count(*) from t_user;       
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

+--------------+---------------+------------+-------------+--------------+------------+---------+
| table_schema | table_name    | table_rows | data_length | index_length | total_size | engine  |
+--------------+---------------+------------+-------------+--------------+------------+---------+
| test         | t_user        |   10000000 | 119.99M     | 0.00M        | 119.99M    | STONEDB |
| test         | t_user_innodb |    9995867 | 454.91M     | 0.00M        | 454.91M    | InnoDB  |
+--------------+---------------+------------+-------------+--------------+------------+---------+

结果显示：相同的数据行，在 StoneDB 大小为120MB，在 InnoDB 大小为455MB。

第五步. 聚合查询测试

通过以下语句执行聚合查询测试

mysql> select first_name,count(*) from t_user group by first_name order by 1; 
+------------+----------+
| first_name | count(*) |
+------------+----------+
.....
| fffb       |      142 |
| fffc       |      140 |
| fffd       |      156 |
| fffe       |      140 |
| ffff       |      132 |
+------------+----------+
65536 rows in set (0.98 sec)

mysql> select first_name,count(*) from t_user_innodb group by first_name order by 1;
+------------+----------+
| first_name | count(*) |
+------------+----------+
......
| fffb       |      178 |
| fffc       |      161 |
| fffd       |      170 |
| fffe       |      156 |
| ffff       |      139 |
+------------+----------+
65536 rows in set (9.00 sec)

结果显示：执行相同的聚合查询，在 StoneDB 需要0.98s，在 InnoDB 需要9s。