MySQL百万级压测数据表

本文提供了一个不含主键和外键约束的近300万条记录的压测数据表,适合进行大规模数据处理及性能测试。该表基于GitHub项目datacharmer/test_db中的salaries表修改而来。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一个压测百万级数据表,数据量将近300万。

链接:提取码:ugue

说明:
这个表除了数据什么都没有,没有主键外键什么什么这那那这,方便测试用。

修改自github上的一个压测表集合:https://github.com/datacharmer/test_db,码云导库的时候也能找到这个,可以通过码云下载clone,码云比较快。
这个github项目下载后,可以直接导入运行employees.sql,里面所有的表就都可以导入MySQL。但这些表是存在外键关系的,有的表内数据的数量级也不够,删除外键主键也比较麻烦,所有的表都是联合主键。我就单独根据字段信息手建了里面的salaries表,因为这个表数量级最大,达到了百万级,将近300万,增加了id列便于测试主键,修改了一下3个dump文件内的sql,然后导入数据后重新生成了新的sql文件,就是各位下载的。

MySQL人大金仓是一个开源的关系型数据库管理系统,常被用于进行数据存储和管理。是指对系统进行负载试,以评估其在高负载情况下的性能和稳定性。 对于MySQL人大金仓的,可以采用以下步骤: 1. 确定试目标:考虑到不同的应用场景和需求,可以关注系统的并发性能、响应时间、稳定性等指标。根据具体目标来制定试方案。 2. 设计试用例:根据实际需求,设计不同场景和不同负载下的试用例。试用例可以包括执行各种数据操作语句、并发连接数、大量数据插入、复杂查询等。 3. 配置试环境:搭建试环境,包括安装MySQL人大金仓数据库和配置相关参数。确保所用的硬件、网络以及操作系统都能满足试需求。 4. 数据准备:根据试用例准备需要的数据,并进行数据导入。数据可以是真实数据或者是自动生成的模拟数据。 5. 运行工具:选择合适的工具,如Apache JMeter、LoadRunner等,并根据设计好的试用例进行配置。设置并发连接数、请求比例、线程数量等参数。 6. 执行:通过启动工具,按照试用例设定的场景和负载进行。监控数据库的性能指标,如QPS(查询每秒)、响应时间、CPU和内存使用率等。 7. 收集和分析数据:在过程中,实时记录并收集各项指标的数据。完成后,对数据进行分析,找出系统的瓶颈和性能问题。 8. 优化和优化试:根据分析结果对系统进行优化,找出性能瓶颈并进行调整。然后重新进行,验证优化效果。重复进行优化和试,直至符合预期的性能。 总之,MySQL人大金仓的是为了评估其在高负载情况下的性能和稳定性。通过合理的试方案、试用例设计和性能分析,可以找出系统的瓶颈并进行优化,为应用的正常运行提供参考。
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