你到底需不需要使用数据库表压缩？

爱被打了一巴掌 2022-05-31 23:50 168阅读 0赞

## 数据库压缩消耗时间及空间对比和事物提交实验 ##

## 实验结果： ##

压缩插入10000条时间：默认是一条数据一个事物：246427

所有数据用一个事物提交： 923

普通插入10000条时间：默认是一条数据一个事物：348264

所有数据用一个事物提交： 826

压缩插入1000条时间：默认是一条数据一个事物：13700     13679    13296    15487

所有数据用一个事物提交：    174        188        171   173

普通插入1000条时间：默认是一条数据一个事物：14026     13672    13597    14444

所有数据用一个事物提交：    161        170        178   177

两表结构完全相同，写入数据完全相同，一共写入4w条数据

使用压缩，磁盘占用             1.26M

不使用压缩，磁盘占用         2.52M

## 通过测试得出如下结论： ##

①      数据库表压缩，对写入数据的速度提升并不明显，由于测试平台是win10系统，而且磁盘再写入过程中一直是满载状态，此结论范围有一定局限性，但是应该差不多。

②      数据库表压缩过程肯定会使用mysql的数据压缩算法，一定会有额外的开支，但是我们得到的好处是磁盘的利用率会更高。

③      查询，我们用到的不多，有可能猜测效率应该不会有多大的提升。

④      数据库表压缩可以大大提高磁盘利用率，不过暂时看起来磁盘应该够用，而且磁盘的成本不是很高。

⑤      通过实验可以看出，用一个事物提交一次的数据，写入效率可以大大提高，但是会增加风险，原本可能因为某些原因丢失一个数据，却因为事物导致丢失了这次提交的所有数据

实验中相关代码如下：
    创建表sql如下：
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
    DROP TABLE IF EXISTS `mt_searchhistory_2017_10`;
    CREATE TABLE `mt_searchhistory_2017_10` (
      `id` int(8) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `number` varchar(4) NOT NULL,
      `value` varchar(32) NOT NULL,
      `date` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ROW_FORMAT=COMPRESSED ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=720887 DEFAULT CHARSET=utf8;
    
    
    //ROW_FORMAT=COMPRESSED//自动压缩
    
    
    
    
    Java 测试代码如下：
    
    
    /**
     * 数据库工具类
     * 
     * @author ALGSH
     *
     */
    public class DBHepler {
    	/**
    	 * 常量
    	 */
    	public static final String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/compress";
    	public static final String name = "com.mysql.jdbc.Driver";
    	public static final String user = "root";
    	public static final String password = "admin";
    
    	private Connection conn = null;
    	private PreparedStatement pst = null;
    
    	public DBHepler() {
    		try {
    			Class.forName(name);// 指定连接类型
    			conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);// 获取连接
    
    			conn.setAutoCommit(false);// 更改JDBC事务的默认提交方式,手动提交
    
    		} catch (Exception e) {
    			e.printStackTrace();
    		}
    	}
    
    	/**
    	 * 执行sql语句
    	 * 
    	 * @param sql
    	 */
    	public void runSql(String sql) {
    		try {
    			pst = conn.prepareStatement(sql);
    			pst.executeUpdate();
    		} catch (SQLException e) {
    			// TODO Auto-generated catch block
    			e.printStackTrace();
    		} // 准备执行语句
    	}
    
    	/**
    	 * 关闭所有
    	 */
    	public void close() {
    		try {
    
    			this.conn.commit();// 提交JDBC事务
    
    			this.conn.close();
    			this.pst.close();
    		} catch (SQLException e) {
    			e.printStackTrace();
    		}
    	}
    }
    
    
    
    
    /**
    *主函数：
    */
    
    public class Main {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		DBHepler dbHepler = new DBHepler();
    		try {
    			/*********************** 插入 ***********************/
    			String number = "1";
    			String value = "6666666666";
    
    			String sql = "insert into mt_searchhistory_2017_10 (number,value,date) values (" + number + "," + value
    					+ ",current_timestamp())";
    
    			Long tStart = System.currentTimeMillis();
    			for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    				dbHepler.runSql(sql);
    			}
    			Long tEnd = System.currentTimeMillis();
    			System.out.println("\n");
    			System.out.println(tEnd - tStart);
    
    		} catch (Exception e) {
    			e.printStackTrace();
    		} finally {
    			dbHepler.close();
    		}
    		System.out.println("结束");
    	}
    }