如何解析mysql pump的性能測試，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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  在MySQL 5.7中做邏輯備份恢復有了一個新的工具mysqlpump，如果你掌握了mysqldump,那么使用mysqlpump就是分分鐘的事情，因為很多參數都是很相似的，可以理解它是mysqldump的加強版，一個亮點就是有了并行的選項，使得數據備份的性能更加強大。

  有一點值得說明的是，為了保證數據一致性，我們一般備份都會使用--single-transaction的選項，在5.7.11以前，mysqlpump和并行參數是有沖突的，在這個版本之后做了修復。

  但是mysqlpump到底怎么樣呢，我在5.7.17的版本中做了一些簡單的測試，可以看出一些性能的差異。

   為了盡可能保證導出的數據備份能夠占用少的磁盤空間，我們經常會使用gzip來壓縮，我們就分了幾個場景來對比壓縮，不壓縮，開啟并行后的數據備份的性能差異。

   我選取的數據集大小在30G左右。含有5個數據庫，單表數據量在200萬以上，單庫的表數量在10個以上。

   得到的一個基本測試結果如下，后續的測試結果會一并補上。

option	real	idle%	dump_size(byte)
compress=false	6m52.232s	85.92	26199028017
compress=false|gzip	43m12.574s	90.72	12571701197
compress=true	19m24.541s	80.48	26199028017
compress=true   |gzip	43m12.515s	84.94	12571200219
parallelism=4	5m30.005s	76.43	26199028017
parallelism=4   |gzip	42m41.433s	90.51	12575331504
parallelism=8	4m44.177s	66.73	26199028017

可以看到默認來說，導出一個30G左右的dump需要近7分鐘，而啟用了并行之后，并行度為4的時候，導出時間是5分半，提升了1.5分鐘（20%），并行度為8之后提升了2分鐘左右（30%）。而在系統層面做了壓縮的時候，壓縮率達到了近48%。還是相當不錯的。在compress=true只是在服務端客戶端交互中使用數據包壓縮，最后的備份集大小是沒有任何改變的。后續會測試使用不同的壓縮算法，備份的性能差異。

關于如何解析mysql pump的性能測試問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注創新互聯-成都網站建設公司行業資訊頻道了解更多相關知識。

新聞標題：如何解析mysqlpump的性能測試-創新互聯
本文網址：http://www.yijiale78.com/article18/ccdhdp.html

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