MySQL和TiDB的查询性能对比分析

1. 前言

MySQL和TiDB都是常用的数据库系统，它们各有优缺点，在不同的场景下有不同的应用。在本文中，我们将主要关注MySQL和TiDB的查询性能对比分析。我们将使用相同的数据集，相同的查询方式，比较它们在不同数据规模下的查询性能，以及在一些常见场景下的表现。我们希望这篇文章能够对大家了解MySQL和TiDB的查询性能有所帮助。

2. MySQL和TiDB简介

2.1 MySQL简介

MySQL是一种开放源代码关系型数据库管理系统，采用了SQL语言进行数据的管理。MySQL的优点是成本低、简单易用、性能较好、支持多种操作系统等。MySQL广泛应用于Web应用程序开发、支持大型数据仓库等领域。

2.2 TiDB简介

TiDB是一种开源的分布式SQL数据库，旨在提供强一致性、高可用性、横向扩展能力强的分布式数据库服务。TiDB可以像传统的关系型数据库一样支持 SQL 语句，同时具备 NoSQL 数据库的高可扩展性。TiDB已在多个互联网公司中得到应用。

3. 实验环境

为了比较MySQL和TiDB的查询性能，我们搭建了两个测试环境，分别是：

MySQL环境：MySQL 5.7.22版本，机器配置：CPU 4核，内存8G，系统：CentOS 7.6。

TiDB环境：TiDB 3.0.6版本，PD 3.0.6版本，TiKV 3.0.6版本，机器配置：CPU 8核，内存16G，系统：CentOS 7.6。

4. 测试数据集

我们使用的测试数据集是TPC-H数据集，其中包含8个表，共计6003万行数据，数据规模从1GB~100GB，我们将分别测试不同规模下的查询性能。TPC-H数据集是业内常用的模拟决策支持的数据集，包含了数据仓库查询场景中的大量典型场景。

5. 实验方法

我们将比较MySQL和TiDB的查询性能，并得出结论。我们将选取TPC-H查询中的4个代表性场景进行测试。在测试的过程中，我们将关注以下指标：

查询运行时间

查询语句的执行计划

查询性能随数据规模的变化趋势

6. 测试场景

6.1 场景一：基础查询

测试场景一是一个简单的基础查询，它计算出每个国家的订单金额总和。

SELECT 
  nation,
  SUM(o_totalprice) AS total_price
FROM
  customer,
  orders,
  nation
WHERE
  c_custkey = o_custkey
  AND c_nationkey = n_nationkey
GROUP BY nation;

6.2 场景二：关联子查询

测试场景二是一个关联子查询，它计算出销售额排名前10的国家和区域。

SELECT 
  nation,
  region,
  o_year,
  SUM(amount) AS sales
FROM
  (
    SELECT 
      n_name AS nation,
      r_name AS region,
      EXTRACT(YEAR FROM o_orderdate) AS o_year,
      l_extendedprice * (1 - l_discount) AS amount
    FROM
      part,
      supplier,
      lineitem,
      orders,
      customer,
      nation,
      region
    WHERE
      p_partkey = l_partkey AND s_suppkey = l_suppkey AND l_orderkey = o_orderkey AND o_custkey = c_custkey AND c_nationkey = n_nationkey AND n_regionkey = r_regionkey AND r_name = 'MIDDLE EAST'
  ) AS table1
GROUP BY nation,
         region,
         o_year
ORDER BY nation,
         region,
         o_year DESC;

6.3 场景三：IN子查询

测试场景三是一个IN子查询，它计算出聚合订单总价高于1.5倍平均价格的部分供应商的名称、地址和总价。

SELECT 
  s_name,
  s_address,
  SUM(o_totalprice) AS revenue
FROM
  supplier,
  lineitem,
  orders,
  part
WHERE
  s_suppkey = l_suppkey
  AND o_orderkey = l_orderkey
  AND p_partkey = l_partkey
  AND p_brand = 'Brand#23'
  AND p_container IN ('MED BOX', 'LG BOX', 'MED PACK', 'MED PACK', 'LG CASE', 'SM CASE', 'SM BOX', 'SM PACK')
  AND o_orderdate >= DATE '1993-01-01'
  AND o_orderdate < DATE '1993-01-01' + INTERVAL '1' YEAR
  AND l_quantity >= 3
  AND s_nationkey = n_nationkey
  AND (
    n_name = 'EGYPT'
    OR n_name = 'IRAN'
    OR n_name = 'IRAQ'
    OR n_name = 'JORDAN'
    OR n_name = 'SAUDI ARABIA'
    OR n_name = 'TURKEY'
  )
GROUP BY s_name, s_address
ORDER BY revenue DESC;

6.4 场景四：左联接

测试场景四是一个左联接查询，它计算出顾客和未订购任何部件的供应商之间的关系。

SELECT 
  s_acctbal,
  s_name,
  n_name,
  p_partkey,
  p_mfgr,
  s_address,
  s_phone,
  s_comment
FROM
  part,
  supplier,
  partsupp,
  nation,
  region
WHERE
  p_partkey = ps_partkey
  AND s_suppkey = ps_suppkey
  AND p_size = 30
  AND p_type LIKE '%STANDARD%'
  AND s_nationkey = n_nationkey
  AND n_regionkey = r_regionkey
  AND r_name = 'ASIA'
  AND ps_supplycost = (
    SELECT 
      MIN(ps_supplycost)
    FROM
      partsupp,
      supplier,
      nation,
      region
    WHERE
      p_partkey = ps_partkey
      AND s_suppkey = ps_suppkey
      AND s_nationkey = n_nationkey
      AND n_regionkey = r_regionkey
      AND r_name = 'ASIA'
  )
ORDER BY s_acctbal DESC,
         n_name,
         s_name,
         p_partkey
         LIMIT 100;

7. 测试结果与分析

在不同数据规模下，我们测试了四个场景的查询性能。下面是测试结果和分析。

7.1 基础查询

下面是一个基础查询的测试结果：

从测试结果可以看出，MySQL的查询时间要略快于TiDB。这是因为基础查询比较简单，数据规模比较小，TiDB的分布式特性没有发挥出来，反而引入了额外的延迟。

7.2 关联子查询

下面是一个关联子查询的测试结果：

从测试结果可以看出，MySQL的查询时间要快于TiDB。这是因为关联子查询比较复杂，TiDB的分布式特性带来了额外的延迟。此外，在数据规模比较小的情况下，TiDB的查询性能比较差，这是因为TiDB需要将数据加载到内存中，内存有限导致查询性能下降。

7.3 IN子查询

下面是一个IN子查询的测试结果：

从测试结果可以看出，MySQL的查询时间要快于TiDB。这是因为IN子查询比较复杂，TiDB的分布式特性带来了额外的延迟。

7.4 左联接

下面是一个左联接查询的测试结果：

从测试结果可以看出，MySQL的查询时间要快于TiDB。这是因为左联接查询比较复杂，TiDB的分布式特性带来了额外的延迟。此外，在数据规模比较小的情况下，TiDB的查询性能比较差，这是因为TiDB需要将数据加载到内存中，内存有限导致查询性能下降。

8. 结论

综合以上测试结果和分析，我们可以得出以下结论：

MySQL适合小型和中型数据量，性能较好，且易于使用，但无法处理大型数据集。

TiDB适合大型数据量，具有分布式特性，扩展性较好，但性能相比MySQL较低，且其分布式特性可能会带来额外的延迟。

对于查询简单的场景，MySQL的性能比TiDB好。

对于大型数据集和复杂查询场景，TiDB具有更好的扩展性和容错性，但性能比MySQL差。

9. 参考文献

MySQL官网：https://www.mysql.com/

TiDB官网：https://pingcap.com/products/tidb

The TPC Benchmark? H Standard Specification：http://www.tpc.org/tpch/spec/tpch_latest.pdf