經常聽人說，數據庫的IO性能不佳，但說歸說，並沒有感性認識。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。這裡僅測試用JDBC讀出數據，併產生成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）
第二次可能由於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，並解析出記錄，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於從數據庫中讀數。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，並和文本比對。
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。
然後，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，組表文件雖然採用列存格式，但在這裡讀出了所有列，並沒有比文本少取任何內容，沒有佔列存的便宜。事實上，因為讀所有列，使用列存還會吃點虧，如果採用SPL集文件（一種行存格式）還會更快。
6. 並行提速
從文件中取數還很容易實現並行，文本和組表都容易寫出並行程序。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並行計算。
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並行，需要用WHERE條件去拼，結果很難說清到底是並行不力還是WHERE執行損失太多，測試結果的參考意義就打折扣了，這裡就不再做了。
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。而採用二進制數據時，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。再考慮到並行因素，比數據庫快出幾十上百倍也是完全可能的。
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