数据魔方需要的数据，一旦写入就很少或者根本不会更新。这种数据非常适合压缩以降低磁盘占用。MySQL本身提供了两种压缩方式——archive引擎以及针对MyISAM引擎的myisampack方式。今天对这两种方式分别进行了测试，对比了二者在磁盘占用以及查询性能方面各自的优劣。

　　1. 测试环境：

　　软硬件

　　一台 64位 2.6.18-92 内核Linux开发机，4G内存，4个2800Mhz Dual-Core AMD Opteron(tm) Processor 2220 CPU。

　　MySQL放在一块7200转SAT硬盘，未做raid;

　　MySQL未做任何优化，关闭了query cache，目的在于避免query cache对测试结果造成干扰。

　　表结构

　　2424753条记录，生产环境某一个分片的实际数据;

　　分别建立了(partition_by1,idx_rank) 和 (partition_by1,chg_idx)的联合索引，其中partition_by1为32长度的varchar类型，用于检索;其余两个字段均为浮点数，多用于排序;

　　autokid作为子增列，充当PRIMARY KEY，仅作为数据装载时原子性保证用，无实际意义。

　　2. 测试目的：

• 　　压缩空间对比

　　压缩率越大，占用的磁盘空间越小，直接降低数据的存储成本;

• 　　查询性能对比

　　压缩后查询性能不应该有显著降低。Archive是不支持索引的，因此性能降低是必然的，那么我们也应该心里有个谱，到底降低了多少，能不能接受。

　　3. 测试工具：

　　mysqlslap

　　官方的工具当然是不二之选。关于mysqlslap的介绍请参考 官方文档。

　　测试query

　　截取生产环境访问topranks_v3表的实际SQL共9973条，从中抽取访问量较大的7条，并发50，重复执行10次。命令如下：

　　./mysqlslap –defaults-file=../etc/my.cnf -u**** -p**** -c50 -i10 -q ../t.sql –debug-info

　　4.测试结论

　　比较项磁盘空间耗时(秒)CPU IdleLOAD并发

　　基准表(MyISAM)4039560042.308301550

　　ARCHIVE75630745>3007541

　　PACK993021092.596302250

　　根据上面的表格给出的测试数据，我们简单得出以下结论：

　　针对测试表，Archive表占用空间约为之前的18.7%，myisampack后空间占用约为之前的24.6%;二者相差不多，单纯从空间利用情况来看，我们似乎需要选择archive表;

　　我们再看查询性能，与基准表进行对比。无论在总耗时还是系统负载方面，50并发下的pack表查询性能与基准表相当;而archive表在单并发情况下耗时超过了5分钟(实在等不了了，kill之)!

　　那么，我们似乎可以得出结论，针对需要在线查询的表，ARCHIVE引擎基本上可以不考虑了。

　　为什么这个测试过程中ARCHIVE引擎如此地慢呢?

　　我们知道，mysql提供archive这种存储引擎是为了降低磁盘开销，但还有一个前提，那就是被归档的数据不需要或者很少被在线查询，偶尔的查询慢一些也是没关系的。鉴于上述原因，archive表是不允许建立自增列之外的索引的。

　　有了这个共识，我们拿一条测试SQL来分析一下不用索引前后的查询性能差别为什么这么大。在我们的测试SQL中有这么一条：

　　SELECT c1,c2,…,cn FROM mysqlslap.rpt_topranks_v3

　　WHERE … AND partition_by1 = ‘50008090’

　　ORDER BY added_quantity3 DESC

　　LIMIT 500

　　我们前边说过，测试的这个表在partition_by1这个字段上建立了索引，那么，我们初步判断在基准表和myisampack表上，这个查询应该用到了partition_by1的索引;EXPLAIN一下：

　　mysql> EXPLAIN

　　-> SELECT … FROM mysqlslap.rpt_topranks_v3

　　-> WHERE … AND partition_by1 = ‘50008090’

　　-> ORDER BY added_quantity3 DESC

　　-> LIMIT 500G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: SIMPLE

　　TABLE: rpt_topranks_v3

　　type: ref

　　possible_keys: idx_toprank_pid,idx_toprank_chg

　　KEY: idx_toprank_pid

　　key_len: 99

　　ref: const

　　rows: 2477

　　Extra: USING WHERE; USING filesort

　　1 row IN SET (0.00 sec)

　　正如我们所料，这个查询用到了建立在partition_by1这个字段上的索引，匹配的目标行数为2477，然后还有一个在added_quantity3字段上的排序。由于added_quantity3没有索引，所以用到了filesort。

　　我们再看一下这条SQL在归档表上的EXPLAIN结果：

　　mysql> EXPLAIN

　　-> SELECT … FROM mysqlslap.rpt_topranks_v3_archive

　　-> WHERE … AND partition_by1 = ‘50008090’

　　-> ORDER BY added_quantity3 DESC

　　-> LIMIT 500G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: SIMPLE

　　TABLE: rpt_topranks_v3_archive

　　type: ALL

　　possible_keys: NULL

　　KEY: NULL

　　key_len: NULL

　　ref: NULL

　　rows: 2424753

　　Extra: USING WHERE; USING filesort

　　1 row IN SET (0.00 sec)

　　EXPLAIN说：“我没有索引可用，所以只能全表扫描2424753行记录，然后再来个filesort。”你要追求性能，那显然是委屈MySQL了。