本篇文章给大家分享的是有关怎样对比mysqlpump和mysqldump的性能，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

昨天测试了一下mysqlpump，今天来把剩下的补充完成，算是一个小的系列。

mysqlpump

在MySQL 5.7中做逻辑备份恢复有了一个新的工具mysqlpump，如果你掌握了mysqldump,那么使用mysqlpump就是分分钟的事情，因为很多参数都是很相似的，可以理解它是mysqldump的加强版，一个亮点就是有了并行的选项，使得数据备份的性能更加强大。

  有一点值得说明的是，为了保证数据一致性，我们一般备份都会使用--single-transaction的选项，在5.7.11以前，mysqlpump和并行参数是有冲突的，在这个版本之后做了修复。

  但是mysqlpump到底怎么样呢，我在5.7.17的版本中做了一些简单的测试，可以看出一些性能的差异。

  而mysqldump是大家最耳熟能详的工具了，如果没用过，都不好意思说自己会MySQL,这样一个工具和Oracle里的exp工具一般，经典而且功能丰富。  

测试环境说明

   为了尽可能保证导出的数据备份能够占用少的磁盘空间，我们经常会使用gzip来压缩，我们就分了几个场景来对比压缩，不压缩，开启并行后的数据备份的性能差异。

   我选取的数据集大小在30G左右。含有5个数据库，单表数据量在200万以上，单库的表数量在10个以上。

数据备份的测试结果

数据备份的测试场景自己做得多一些，当然备份层面的压缩暂时还没有测完整，其它的场景

可以看到默认来说，导出一个30G左右的dump需要近7分钟，而启用了并行之后，并行度为4的时候，导出时间是5分半，提升了1.5分钟（20%），并行度为8之后提升了2分钟左右（30%）。而在系统层面做了压缩的时候，压缩率达到了近48%，而并行度在更大的时候，备份速度就差别不大了，一来也和CPU的情况有关，整体来说并行的效果还是不错的。在compress=true只是在服务端客户端交互中使用数据包压缩，最后的备份集大小是没有任何改变的。后续会测试使用不同的压缩算法，备份的性能差异。

系统层面压缩备份的情况

如果备份不通过gzip管道来压缩，而是直接生成备份压缩，效率如果呢。一个26G左右的备份，gzip压缩的时间大概是43m18.974s，其实还真不短，比预想的长多了。

数据导入效率

数据的导入，我就简单测试了两个场景，mysqlpump并行备份导出，导入，mysqldump备份导出导入

以上就是怎样对比mysqlpump和mysqldump的性能，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注天达云行业资讯频道。