Oracle和MySQL的JDBC到底有多慢

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本篇文章为大家展示了 Oracle 和 MySQL 的 JDBC 到底有多慢,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

经常听人说,数据库的 IO 性能不佳,但说归说,并没有感性认识。我们现在就来实际测试一下,常用的 Oracle 和 MySQL 的 JDBC 读取性能如何。

之所以测试 JDBC,是因为大部分应用是 JAVA 写的,也就只能用 JDBC 来访问数据。这里仅测试用 JDBC 读出数据,并产生成 Java 的记录对象(毕竟到了这一步才能在应用中使用),不作任何计算。

1. 数据来源

使用 TPCH 生成的数据,选用其中的 customer 表来做测试,数据记录为 3000 万行,8 个字段。它生成的原始文本文件名为 customer.tbl,文件大小为 4.9G。利用数据库提供的数据导入工具将此文件数据导入到 Oracle 和 MySQL 的数据表中。

2. 测试环境

在一台 Intel 服务器上完成测试,2 个 Intel2670 CPU,主频 2.6G,共 16 核,内存 64G。数据库表数据及文本文件均存储在同一块 SSD 硬盘上。

所有测试均在服务器本机上完成,没有消耗网络传输时间。

3. 数据库读数测试

通过 Oracle 提供的 JDBC 接口,用 SQL 语句执行数据读取。

Java 写起来麻烦,用 SPL 脚本执行测试:

MySQL 的测试代码类似,不再赘述。

测试结果(时间单位:秒)

第二次可能由于操作系统有了硬盘缓存,所以更快。因为我们主要是为了测试 JDBC 的读取时间,所以就以第二次为准,减少数据库本身从硬盘读数的影响。每秒读出行数也是按第二次时间来计算的,也就是说,Oracle 每秒能读出 10 万行多数据,MySQL 大概接近 8 万行。当然这个值和表的字段数及类型都有关(customer 表有 8 个字段),只是一种参考。

4. 文本文件对比

只从上面的数据量还没有太多感性认识,我们再读一下文本文件来对比。办法是一样的,从文件中读出数据,并解析出记录,不作任何计算。

编写如下 SPL 脚本执行测试:

测试结果是 42 秒!

这意味着,读取文本要比读取 Oracle 快 281/42=6.69 倍,比 MySQL 要快 381/42=9.07 倍!

我们知道,文本解析是个非常麻烦的事情,但即使这样,从文本文件读取数据还是远远快于从数据库中读数。Oracle 和 MySQL 的 IO 实在是太慢了!

5. 二进制方式

我们进一步再看使用二进制方式的存储格式的读取性能,并和文本比对。

为了对比明显,这次换一个更大的表,用 TPCH 中的 orders 表,有 3 亿行数据,9 个字段。

文本读取的代码和上面类似,读取时间测试为 438 秒。

然后,我们将这个文本文件转换成 SPL 组表,再写代码测试:

测试结果是 164 秒,大概仅仅是文本读取的三分之一。

这是情理之中的事情,因为二进制数据不再需要解析,可以直接产生对象,计算量少了很多,因而要更快。

需要说明的是,组表文件虽然采用列存格式,但在这里读出了所有列,并没有比文本少取任何内容,没有占列存的便宜。事实上,因为读所有列,使用列存还会吃点亏,如果采用 SPL 集文件(一种行存格式)还会更快。

6. 并行提速

从文件中取数还很容易实现并行,文本和组表都容易写出并行程序。还是用上面的 orders 表为例来测试,使用 4 线程取数。

文本取数代码:

组表取数代码:

用 SPL 很容易实现数据分段和并行计算。

测试结果为:

文本 119 秒

组表 43 秒

与串行相比,接近了线性提升,将 CPU 的多核充分利用起来了。

数据库中的数据则不容易简单地实施分段并行,需要用 WHERE 条件去拼,结果很难说清到底是并行不力还是 WHERE 执行损失太多,测试结果的参考意义就打折扣了,这里就不再做了。

7. 结论

数据库(Oracle 和 MySQL)的 JDBC 性能非常非常差!比文本文件还要差 5 倍以上。而采用二进制数据时,会比文本再提高 3 倍的读取性能。也就是说,合理格式的二进制文件会比数据库有 15 倍以上的优势。再考虑到并行因素,比数据库快出几十上百倍也是完全可能的。

在关注性能且数据量较大时,千万不要把数据读出数据库计算!

如果实在需要读出后再计算(有时 SQL 很难写出复杂的过程计算),就不要再用数据库存储了(大数据都是历史,基本也不再改了,可以事先读出),用文本都比数据库强,用二进制当然更好(推荐使用 SPL 组表,哈哈)。切不要把时间浪费在读数这种非计算任务上了。

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正文完
 
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