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本篇文章為大家展示了 Oracle 和 MySQL 的 JDBC 到底有多慢，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
經常聽人說，數據庫的 IO 性能不佳，但說歸說，并沒有感性認識。我們現在就來實際測試一下，常用的 Oracle 和 MySQL 的 JDBC 讀取性能如何。
之所以測試 JDBC，是因為大部分應用是 JAVA 寫的，也就只能用 JDBC 來訪問數據。這里僅測試用 JDBC 讀出數據，并產生成 Java 的記錄對象（畢竟到了這一步才能在應用中使用），不作任何計算。
1. 數據來源
使用 TPCH 生成的數據，選用其中的 customer 表來做測試，數據記錄為 3000 萬行，8 個字段。它生成的原始文本文件名為 customer.tbl，文件大小為 4.9G。利用數據庫提供的數據導入工具將此文件數據導入到 Oracle 和 MySQL 的數據表中。
2. 測試環境
在一臺 Intel 服務器上完成測試，2 個 Intel2670 CPU，主頻 2.6G，共 16 核，內存 64G。數據庫表數據及文本文件均存儲在同一塊 SSD 硬盤上。
所有測試均在服務器本機上完成，沒有消耗網絡傳輸時間。
3. 數據庫讀數測試
通過 Oracle 提供的 JDBC 接口，用 SQL 語句執行數據讀取。
Java 寫起來麻煩，用 SPL 腳本執行測試：
MySQL 的測試代碼類似，不再贅述。
測試結果（時間單位：秒）
第二次可能由于操作系統有了硬盤緩存，所以更快。因為我們主要是為了測試 JDBC 的讀取時間，所以就以第二次為準，減少數據庫本身從硬盤讀數的影響。每秒讀出行數也是按第二次時間來計算的，也就是說，Oracle 每秒能讀出 10 萬行多數據，MySQL 大概接近 8 萬行。當然這個值和表的字段數及類型都有關（customer 表有 8 個字段），只是一種參考。
4. 文本文件對比
只從上面的數據量還沒有太多感性認識，我們再讀一下文本文件來對比。辦法是一樣的，從文件中讀出數據，并解析出記錄，不作任何計算。
編寫如下 SPL 腳本執行測試：
測試結果是 42 秒！
這意味著，讀取文本要比讀取 Oracle 快 281/42=6.69 倍，比 MySQL 要快 381/42=9.07 倍！
我們知道，文本解析是個非常麻煩的事情，但即使這樣，從文本文件讀取數據還是遠遠快于從數據庫中讀數。Oracle 和 MySQL 的 IO 實在是太慢了！
5. 二進制方式
我們進一步再看使用二進制方式的存儲格式的讀取性能，并和文本比對。
為了對比明顯，這次換一個更大的表，用 TPCH 中的 orders 表，有 3 億行數據，9 個字段。
文本讀取的代碼和上面類似，讀取時間測試為 438 秒。
然后，我們將這個文本文件轉換成 SPL 組表，再寫代碼測試：
測試結果是 164 秒，大概僅僅是文本讀取的三分之一。
這是情理之中的事情，因為二進制數據不再需要解析，可以直接產生對象，計算量少了很多，因而要更快。
需要說明的是，組表文件雖然采用列存格式，但在這里讀出了所有列，并沒有比文本少取任何內容，沒有占列存的便宜。事實上，因為讀所有列，使用列存還會吃點虧，如果采用 SPL 集文件（一種行存格式）還會更快。
6. 并行提速
從文件中取數還很容易實現并行，文本和組表都容易寫出并行程序。還是用上面的 orders 表為例來測試，使用 4 線程取數。
文本取數代碼：
組表取數代碼：
用 SPL 很容易實現數據分段和并行計算。
測試結果為：
文本 119 秒
組表 43 秒
與串行相比，接近了線性提升，將 CPU 的多核充分利用起來了。
數據庫中的數據則不容易簡單地實施分段并行，需要用 WHERE 條件去拼，結果很難說清到底是并行不力還是 WHERE 執行損失太多，測試結果的參考意義就打折扣了，這里就不再做了。
7. 結論
數據庫（Oracle 和 MySQL）的 JDBC 性能非常非常差！比文本文件還要差 5 倍以上。而采用二進制數據時，會比文本再提高 3 倍的讀取性能。也就是說，合理格式的二進制文件會比數據庫有 15 倍以上的優勢。再考慮到并行因素，比數據庫快出幾十上百倍也是完全可能的。
在關注性能且數據量較大時，千萬不要把數據讀出數據庫計算！
如果實在需要讀出后再計算（有時 SQL 很難寫出復雜的過程計算），就不要再用數據庫存儲了（大數據都是歷史，基本也不再改了，可以事先讀出），用文本都比數據庫強，用二進制當然更好（推薦使用 SPL 組表，哈哈）。切不要把時間浪費在讀數這種非計算任務上了。
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