mysql prepare测试

本文通过测试PDO在不同数据量下绑定与不绑定参数的方法,对比其执行效率及对索引的影响。结果显示,PDO绑定参数虽稍慢但差异不大,且对索引使用影响较小。
测试内容:

mysql pdo在使用绑定参数传入的情况下, 将参数转化为字符,需要测试是否会影响索引的使用

 

测试环境:

43: test.test_pre库表

字段:id , name, name2, inum, bnum, tnum,money,mtime

索引字段:id , inum

 

测试记录数据:

 

10w数据

Select1

Select:100

Select:1000

Update:1

Update:100

 

Pdo绑定所花时间

0.001298

0.001247

0.001304

0.010649

0.009639

0.157518

0.151302

0.141407

0.001353

0.015124,

0.01494

 

Pdo 不绑定所花时间

0.001397

0.001405

0.009061

0.009712

0.145017

0.146288

0.147323

0.001354

0.014871, 0.014454

 

 

100w数据

Select1

Select:100

Select:1000

Update:1

Update:100

 

Pdo绑定所花时间

0.00129985809326

0.00126600265503

0.0114688873291

0.00908899307251

0.00917196273804

0.089565038681

0.0850608348846

0.0847280025482

0.00153303146362

0.00145316123962

0.0014750957489

0.0164921283722

0.0150210857391

0.0151360034943

 

Pdo 不绑定

所花时间

0.0012149810791

0.00141787528992

0.00953197479248

0.00888586044312

0.00873017311096

0.0782389640808

0.0817809104919

0.0822160243988

0.00145196914673

0.00127816200256

0.00130581855774

0.0156471729279

0.0140650272369

0.0138108730316

 

 

无索引

 

 

0.262672901154

0.268890857697

0.00138092041016

 

 

1.49998188019

 

 

 

测试结果:

Pdo绑定所花时间稍微多一点,时间差距在毫秒级以下,索引有作用,pdo绑定查询对索引的影响一般0%~5%。


char测试:

字段为varchar,绑定查询数字

0.00146198272705

字段为char,不绑定查询数字

0.00147390365601

 

绑定中不加引号:

0.00124001502991

字段为varchar,不绑定查询数字

0.358943939209

数字加单引号

字段为char,不绑定查询数字

0.444360017776

字段为varchar,不绑定查询string

0.0823929309845

 

 

字段为varchar,不绑定查询数字

0.0829970836639

数字不加单引号

 

 

从上可知,char索引的字段,pdo绑定查询也很快! 与mysql的查询机制,应该也有关系
<think>我们正在讨论MySQL数据库的测试方法和工具。根据用户的问题,我们需要提供关于如何测试MySQL数据库的信息,包括测试方法和工具。 由于引用内容中提到了MySQL数据库是软件测试工程师必备的技能,并且有相关的视频教程(引用[1]),以及提到了测试工具(引用[4]),我们可以参考这些内容,但需要具体到MySQL数据库的测试测试MySQL数据库通常包括以下几个方面: 1. 功能测试测试数据库的增删改查等基本功能,以及存储过程、触发器、视图等高级功能。 2. 性能测试测试数据库在高负载情况下的性能,包括响应时间、吞吐量、并发处理能力等。 3. 安全测试测试数据库的安全性,包括用户权限、SQL注入、数据加密等。 4. 数据完整性测试测试数据的一致性和完整性,例如外键约束、事务处理等。 5. 备份与恢复测试测试数据库备份和恢复的功能是否正常。 在工具方面,我们可以使用以下工具: - 功能测试:可以使用单元测试框架(如JUnit、pytest)结合数据库测试库(如DBUnit)来测试数据库的功能。 - 性能测试:常用的工具有JMeter(引用[4]中提到性能测试包含JMeter工具),Sysbench(专门用于MySQL和类似数据库的基准测试工具)。 - 安全测试:可以使用SQLMap等工具进行SQL注入测试。 - 备份恢复测试:可以使用MySQL自带的工具如mysqldump,mysqlbackup等,然后通过恢复操作来验证。 另外,引用[4]中提到了55个软件测试工具,其中可能包含适用于数据库测试的工具。我们可以参考其中与数据库相关的工具。 下面我们具体展开:</think>### MySQL 软件测试方法与工具指南 测试 MySQL 数据库需要从功能、性能、安全等多维度验证其可靠性。以下是系统化的测试方法和工具: --- ### **一、核心测试方法** 1. **功能测试** - **SQL 语句验证** 测试 DML/DDL 语句的正确性,例如: ```sql -- 插入测试 INSERT INTO users (name) VALUES ('test_user'); -- 验证结果 SELECT * FROM users WHERE name = 'test_user'; ``` - **事务测试** 验证 ACID 特性(原子性、一致性、隔离性、持久性),例如: ```sql START TRANSACTION; UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1; UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2; COMMIT; -- 或 ROLLBACK 测试回滚 ``` 2. **性能测试** - **基准测试** 使用 `sysbench` 模拟高并发场景: ```bash sysbench oltp_read_write --table-size=1000000 --mysql-host=127.0.0.1 prepare sysbench oltp_read_write --threads=32 --time=300 run ``` - **慢查询分析** 启用慢查询日志,优化响应时间超过阈值的 SQL: ```sql SET GLOBAL slow_query_log = ON; SET GLOBAL long_query_time = 2; -- 超过2秒的记录 ``` 3. **安全测试** - **SQL 注入检测** 使用 `sqlmap` 扫描漏洞: ```bash sqlmap -u "http://example.com/?id=1" --dbms=mysql ``` - **权限验证** 检查用户最小权限原则: ```sql SHOW GRANTS FOR 'app_user'@'%'; -- 确认无 SUPER 权限 ``` 4. **数据一致性测试** - 使用 `pt-table-checksum` 校验主从数据一致性: ```bash pt-table-checksum --host=master_ip --user=check_user ``` --- ### **二、关键测试工具** | 工具类型 | 推荐工具 | 用途说明 | |----------------|--------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **功能测试** | `pytest` + `pytest-mysql` | Python 单元测试框架,集成数据库操作验证[^3] | | **性能压测** | `Sysbench` | 多线程 OLTP 基准测试工具 | | **JMeter** | 支持 JDBC 压测 | 模拟复杂业务场景的并发请求[^4] | | **安全扫描** | `SQLMap` | 自动化 SQL 注入检测 | | **`DbStress`** | 自定义数据扰动测试 | 验证极端负载下的稳定性 | | **数据校验** | `pt-table-checksum` | Percona 出品的主从一致性校验工具 | | **监控分析** | `Prometheus` + `mysqld_exporter` | 实时监控 QPS/TPS/连接数等指标 | --- ### **三、测试流程示例** 1. **环境搭建** ```bash docker run --name mysql-test -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=test -d mysql:8.0 ``` 2. **自动化测试脚本**(Python 示例) ```python import mysql.connector import pytest @pytest.fixture def db(): conn = mysql.connector.connect(host="localhost", user="test", password="test") yield conn conn.close() def test_insert(db): cursor = db.cursor() cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db") cursor.execute("USE test_db") cursor.execute("INSERT INTO users (id) VALUES (1)") cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM users") assert cursor.fetchone()[0] == 1 # 验证插入成功 ``` --- ### **四、最佳实践** 1. **隔离测试环境** 使用 Docker 快速构建纯净数据库实例,避免污染生产数据。 2. **持续集成** 将数据库测试嵌入 Jenkins/GitLab CI 流水线: ```yaml # .gitlab-ci.yml 示例 test_mysql: image: python:3.8 services: - mysql:8.0 script: - pip install pytest pytest-mysql - pytest tests/database/ ``` 3. **混沌工程** 使用 `chaos-mesh` 注入故障(如网络延迟、节点宕机),验证高可用性。
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