Infobright与ToKuDB存储引擎对比测试
Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案，引入了列存储方案，高强度的数据压缩，优化的统计计算(类似sum/avg/group by之类)。
TokuDB是一个高性能、支持事务处理的MySQL和MariaDB的存储引擎，其主要特点是对高写压力的支持。
我们针对以上两种特殊引擎，和InnoDB作了个简单的对比测试。
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压缩性能
?InnoDB、Infobright、ToKuDB占用存储空间
同等数据表history（zabbix后台数据表）占用空间情况如下：
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从各引擎存储数据的大小看，Infobright引擎可以让数据获得更大限度的压缩，占用空间最少。
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常用语句执行效率测试
table (rows)
Action
innodb
Infobright
ToKuDB
history(0)
load 427801328 rows
2 hours 5.96
23 min 29.03 sec
6 hours 57 min 1.08 sec
history(427801328)
insert 1million again
49.70 sec
/
55.07 sec
history(427801328)
select count(*) from
13 min 58.01 sec
0.11 sec
3 min 3.27 sec
history_str(27434968)
delete /274349 rows
24.16s
/
2 min 22.32 sec
history_str(27434968)
update/1million rows
21.22 sec
/
28.08 sec
history_str(27434968)
truncate table
4.63 sec
/
1.96 sec
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?
常用查询性能测试比较
使用单表history_str，数据量27434968条：
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Innodb、tokudb、infobright的表结构，数据量，索引均一样（infobright无索引）
?
执行语句innodbinfobrightTokuDBselect avg(clock) from history_str11.54 sec0.00 sec8.67 secselect max(itemid+clock) from history_str14.36 sec6.77 sec12.21 secselect max(length(clock)) from history_str12.67 sec4.44 sec9.99 secselect max(right(clock,4)) from history_str14.07 sec11.76 sec11.09 secselect count(distinct(clock)) from history_str12.97 sec2.68 sec13.86 sec select count(*) from (select clock from history_str group by clock) as a14.63 sec4.69 sec15.92 secselect count(*) from (select count(clock) from history_str group by clock) as a10.51 sec5.86 sec7.84 secselect count(*) from (select count(*) from history_str group by clock,itemid) as a8 min 44.97 sec29.00 sec7 min 54.71 secselect clock from history_str group by clock,itemid order by itemid desc limit 100;8 min 12.07 sec0.00 sec7 min 24.31 sec select count(*) from history_str where itemid+clock>135813453511.83 sec15.33 sec8.53 sec select count(*) from history_str where clock>ns;11.41 sec0.00 sec8.28 secselect * from history_str where clock>itemid into outfile '/tmp/h.txt'32.75 sec50.06 sec25.82 sec select count(*) from history_str where right(clock,3)=100;15.40 sec18.18 sec11.04 secselect count(*) from history_str where position('m' in value)>015.41 sec2.32 sec8.72 secselect count(*) from history_str where greatest(clock,1357868025)=clock10.69 sec10.88 sec8.24 sec select count(*) from history_str where value like '%true%'13.89 sec0.15 sec8.16 sec select count(*) from history_str where value in ('true','19ms','9ms');11.33 sec0.12 sec8.33 secselect count(*) from history_str where value in ('true','19ms','9ms') and clock <1359808970;1.70 sec0.11 sec5.62 sec select count(*) from history_str as a join history_str as b on a.itemid=b.itemid where a.clock<1357908970;1 min 34.35 sec2.93 sec2 min 17.89 secselect count(*) from history_str as a join history_str as b on a.itemid=b.itemid where a.clock<1357908970 and b.itemid<266631;41.61 sec3.32 sec1 min 0.66 sec?
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小结：
在大部分情况下，infobright具有很好查询性能，远胜innodb、tokudb两种引擎，但是不支持DML，DDL（alter table、truncate table等）语句，语法比较简单，限制也比较多，Infobright还有很多查询注意事项，编写代码的时候需要注意。
Tokudb在走相同索引的情况下，部分情况会优胜innodb，但是数据量非海量的时候，查询优势并不明显。
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