多方位优化！忆联分布式数据库存储解决方案，助力MySQL实现高性能、低时延

据艾瑞咨询研究院《2022 年中国数据库研究报告》显示，截至2021年，中国分布式数据库占比达到 20% 左右，以 MySQL 和 PostgreSQL的开源数据库为主。MySQL 作为备受欢迎的开源数据库，当前已广泛应用于互联网、金融、交通、零售等行业，服务于云化场景下数据存储及处理等关键业务。

由于 MySQL 数据库需要高速并行处理大规模数据，因此对存储 IO 要求极高。忆联企业级和数据中心级 NVMe SSD，凭借高性能、低时延、高可靠等优势，能极大提升存储 IO 性能，适合读密集或混合读写等多种业务模型，可有效满足 MySQL 数据库的存储性能需求。

本文则重点展示了在 MySQL 不同应用场景下，忆联 UH8 系 SSD 的高性能及低时延性能表现。

分布式数据库 MySQL 介绍

MySQL 是当前最流行的关系型数据库管理系统之一，因其代码开源，且具备体积小、速度快、较低的TCO等优势，在大、中、小型企业中皆有应用。MySQL 在架构上主要分为 Server 层和存储引擎层。其中 Server 层又分为连接器、缓存、分析器、优化器、执行器，所有跨存储引擎的功能都在这层实现；存储引擎是可插拔式的，常见的存储引擎有 MyISAM、InnoDB、Memory 等。

图 1：MySQL 技术架构图

本地盘在 MySQL 上的实施通常有 2 种方式：LVM 卷和直接挂载使用。Linux 系统使用 LVM 卷可提供更便捷的存储管理，而直接挂载可提供更精细化粒度的存储使用方案，比如数据盘和日志盘分离、业务手动均衡部署到不同 SSD 磁盘 以获得更佳性能组合等，用户可根据实际需求选择。

忆联 MySQL 存储方案验证

1.验证环境

1.1 本次验证硬件配置

1.2 本次验证软件配置

1.3 本次验证组网规划

图 2：MySQL 组网规划架构图

2.验证方法

步骤1：测试使用两块忆联 NVMe 盘片做本地盘，MySQL 数据库 binlog 文件单独使用一块盘片存放，其它 MySQL 文件共用一块 NVMe 盘片，并且通过 nvm list 命令确认盘片的容量、规格、FW 版本信息是否正确。

步骤2：将两块 NVMe 盘片，按容量大小平均分区，格式化为 XFS 文件系统，挂载到对应的数据库目录。

步骤3：测试数据规模为 200 个表，每个表 1000w 行记录，共计 20 亿行数据。

3.验证结果

在 Sysbench 测试工作中配置数据表，并且设置线程从 32/50/64/100/200/300 进行遍历，得到的忆联 UH8 系 SSD 在 MySQL 只读、只写、混合读写三个场景下的验证结果，具体如下：

3.1 忆联 UH8 系 SSD 在 MySQL 只读场景下的表现

图 3：MySQL 只读场景下忆联 SSD 与友商性能对比

根据图 3 可以看出，在 MySQL 读性能下，忆联 UH8 系 SSD 在 50-100 线程之间性能最优，对比友商 TPS 最高可提升 122%，时延最高可降低 91%。在 MySQL 只读性能验证环境下，忆联优势表现明显，可充分支撑 MySQL数据库的读取速度，提升系统访问速率。

3.2忆联 UH8 系 SSD 在 MySQL 只写场景下的表现

图 4：MySQL 只写场景下忆联 SSD 与友商性能对比

如图 4 所示，MySQL 写场景下，忆联 UH8 系 SSD 始终保持着明显优势，性能表现强劲。对比友商，在吞吐量上最高可提升 266% ；在时延上最高可降低 83% 左右。意味着，在使用忆联 UH8 系 SSD 作为 MySQL 数据库存储介质时，可提高整个数据库系统的存储速度。

3.3忆联 UH8 系 SSD 在 MySQL 混合读写场景下的表现

图 5：MySQL 混合读写场景下忆联 SSD 与友商性能对比

从图 5 可以看出，忆联 UH8 系 SSD 性能在 MySQL 混合读写场景下，能带来更高吞吐量的同时具有更短的响应时延。对比友商，忆联 UH8 系 SSD 吞吐量最高可提升 49% 左右，时延最低可下降 65% ，能充分助力 MySQL 数据库增大数据的吞吐量，大幅度降低并发访问时延，解决数据库的高效访问、方便共享等问题。

总结

本次验证充分展现了忆联 UH8 系 SSD在 MySQL 的只读、只写、读写混合等实测场景下不俗的性能表现，TPS分别达 11218.82、21148.58 、8495.5，均高于友商 2 倍左右，同时在时延方面也高于友商 1.8 倍左右，能为 MySQL 提供高吞吐、低时延的数据存储方案。同时，基于忆联 UH8 系 SSD 的分布式数据库方案可以帮助企业在云化场景下能更快、更轻松地释放数据价值。

未来，忆联将不断夯实自身技术实力，拥抱市场变化并持续打造硬核产品，为分布式数据库提供更高性能、低时延的存储方案，也将为行业提供海量数据存储及处理的方案参考。

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