據艾瑞咨詢研究院《2022 年中國數據庫研究報告》顯示，截至2021年，中國分布式數據庫占比達到 20% 左右，以 MySQL 和 PostgreSQL的開源數據庫為主。MySQL 作為備受歡迎的開源數據庫，當前已廣泛應用于互聯網、金融、交通、零售等行業，服務于云化場景下數據存儲及處理等關鍵業務。

由于 MySQL 數據庫需要高速并行處理大規模數據，因此對存儲 IO 要求極高。憶聯企業級和數據中心級 NVMe SSD，憑借高性能、低時延、高可靠等優勢，能極大提升存儲 IO 性能，適合讀密集或混合讀寫等多種業務模型，可有效滿足 MySQL 數據庫的存儲性能需求。

本文則重點展示了在 MySQL 不同應用場景下，憶聯 UH8 系 SSD 的高性能及低時延性能表現。

分布式數據庫 MySQL 介紹

MySQL 是當前最流行的關系型數據庫管理系統之一，因其代碼開源，且具備體積小、速度快、較低的TCO等優勢，在大、中、小型企業中皆有應用。MySQL 在架構上主要分為 Server 層和存儲引擎層。其中 Server 層又分為連接器、緩存、分析器、優化器、執行器，所有跨存儲引擎的功能都在這層實現；存儲引擎是可插拔式的，常見的存儲引擎有 MyISAM、InnoDB、Memory 等。

圖 1：MySQL 技術架構圖

本地盤在 MySQL 上的實施通常有 2 種方式：LVM 卷和直接掛載使用。Linux 系統使用 LVM 卷可提供更便捷的存儲管理，而直接掛載可提供更精細化粒度的存儲使用方案，比如數據盤和日志盤分離、業務手動均衡部署到不同 SSD 磁盤 以獲得更佳性能組合等，用戶可根據實際需求選擇。

憶聯 MySQL 存儲方案驗證

1.驗證環境

1.1 本次驗證硬件配置

1.2 本次驗證軟件配置

1.3 本次驗證組網規劃

圖 2：MySQL 組網規劃架構圖

2.驗證方法

步驟1：測試使用兩塊憶聯 NVMe 盤片做本地盤，MySQL 數據庫 binlog 文件單獨使用一塊盤片存放，其它 MySQL 文件共用一塊 NVMe 盤片，并且通過 nvm list 命令確認盤片的容量、規格、FW 版本信息是否正確。

步驟2：將兩塊 NVMe 盤片，按容量大小平均分區，格式化為 XFS 文件系統，掛載到對應的數據庫目錄。

步驟3：測試數據規模為 200 個表，每個表 1000w 行記錄，共計 20 億行數據。

3.驗證結果

在 Sysbench 測試工作中配置數據表，并且設置線程從 32/50/64/100/200/300 進行遍歷，得到的憶聯 UH8 系 SSD 在 MySQL 只讀、只寫、混合讀寫三個場景下的驗證結果，具體如下：

3.1 憶聯 UH8 系 SSD 在 MySQL 只讀場景下的表現

圖 3：MySQL 只讀場景下憶聯 SSD 與友商性能對比

根據圖 3 可以看出，在 MySQL 讀性能下，憶聯 UH8 系 SSD 在 50-100 線程之間性能最優，對比友商 TPS 最高可提升 122%，時延最高可降低 91%。在 MySQL 只讀性能驗證環境下，憶聯優勢表現明顯，可充分支撐 MySQL數據庫的讀取速度，提升系統訪問速率。

3.2憶聯 UH8 系 SSD 在 MySQL 只寫場景下的表現

圖 4：MySQL 只寫場景下憶聯 SSD 與友商性能對比

如圖 4 所示，MySQL 寫場景下，憶聯 UH8 系 SSD 始終保持著明顯優勢，性能表現強勁。對比友商，在吞吐量上最高可提升 266% ；在時延上最高可降低 83% 左右。意味著，在使用憶聯 UH8 系 SSD 作為 MySQL 數據庫存儲介質時，可提高整個數據庫系統的存儲速度。

3.3憶聯 UH8 系 SSD 在 MySQL 混合讀寫場景下的表現

圖 5：MySQL 混合讀寫場景下憶聯 SSD 與友商性能對比

從圖 5 可以看出，憶聯 UH8 系 SSD 性能在 MySQL 混合讀寫場景下，能帶來更高吞吐量的同時具有更短的響應時延。對比友商，憶聯 UH8 系 SSD 吞吐量最高可提升 49% 左右，時延最低可下降 65% ，能充分助力 MySQL 數據庫增大數據的吞吐量，大幅度降低并發訪問時延，解決數據庫的高效訪問、方便共享等問題。

總結

本次驗證充分展現了憶聯 UH8 系 SSD在 MySQL 的只讀、只寫、讀寫混合等實測場景下不俗的性能表現，TPS分別達 11218.82、21148.58 、8495.5，均高于友商 2 倍左右，同時在時延方面也高于友商 1.8 倍左右，能為 MySQL 提供高吞吐、低時延的數據存儲方案。同時，基于憶聯 UH8 系 SSD 的分布式數據庫方案可以幫助企業在云化場景下能更快、更輕松地釋放數據價值。

未來，憶聯將不斷夯實自身技術實力，擁抱市場變化并持續打造硬核產品，為分布式數據庫提供更高性能、低時延的存儲方案，也將為行業提供海量數據存儲及處理的方案參考。

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