柴司的办公室性爱巴士剧情，就设在北京五环外一座普宽泛通的写字楼里。在合并楼层里，还有其他十几家一样迷你的团队，包括几家电商公司。咱们天天都能看到他们打包、点货。

电商的每一笔订单，都波及到客户的个东谈主信息，居品信息，订单信息，库存情况，物流信息等等，最终汇总成一个无边的数据库。从客户下单，到发货、进货，分析营销履行计谋等 ..... 十足要围绕着这个数据库来。

尤其在双 11、黑五这样的营销季，订单暴涨，数据库的一个故障，耗损的即是实实在在的痛苦钱。

但当多年积蓄的数据摆在眼前的时候，到底应该若何料理、查询？难谈用 Excel 吗？

为了演示这个问题，咱们确切生成了100 万条数据，并趁着华为云数据库双 11 的活动，看撑握理 100 万条数据是若何一种体验？

   视频版

↓↓ 看完这个视频就知谈了 ↓↓

↑↑ 信我，确切超等顺眼   ↑↑

   图文版

最初，天然不成用 Excel.....

不年少企业在订单数小，历史数据未几的时候，会用土产货数据库。神圣来说，即是我方买管事器硬件，使用 MySQL 等数据库软件，费钱请特意的运维东谈主员，重新开动搭建一个数据库系统，并焚香洗手沐浴更衣，祷告它能 7 × 24 小时安定运行。

数据量小的时候，土产货数据库如实不错嘱咐。但一朝际遇双 11 和跨境电商的"黑五"这样的营销季，业务量暴涨，只须一次故障，就可能让客户刚下的订单，和本来能赚到的钱，平直肃清。

但若是费钱买更强的硬件，又要看着它们在非岑岭期落灰闲置。

是以也有一些企业会买造谣的云管事器，用来建设数据库，也即是行家说的用 ECS 自建数据库：这特地于把硬件外包了出去，但搭建数据库的老本，包括运维东谈主员的老本，照旧得我方背负。哪天运维衰老想喝酒撸串，其他东谈主濒临着复杂的数据库页面，只可一脸懵逼。

那云数据库能料理这些问题吗？

咱们此次用的华为云提供的基于 MySQL 的联系型数据库管事，也即是 RDS for MySQL，来作念个测试，望望它的性能有多强。

最初，咱们要搭一个电商数据库，并生成 100 万条数据。数据库中要有客户表，居品表，订单表，以及付款，物流等等表格。总之，要尽可能模拟一个电商公司的简直运作。

之后，咱们创建了一个 Python 剧本，用 Faker 库当场创建了 2 万个造谣用户，以及 15 万条订单，付款和物流数据。

在运行之后，数据库中就出现了云南省哈尔滨市的王秀珍，和广西西安市的丁海燕 ...... 这不蹙迫，归正这 2 万名当场生成的造谣用户，只是咱们测试谈具拆伙。

居品内外，咱们也模拟了售价 823.62 元的演义，和仅售 121 块钱的空调等爆款商品。

况且请凝视，这些表之间有着复杂的联系：比如订单表内部有 customer_id 有关到用户表内部的用户 id，付款内外有 order_id 有关到订单表。是以这类数据库才叫"联系型数据库"。

在创建完这八张表，一共近 100 万条数据之后，咱们就不错开动试试 RDS for MySQL 到底有几把刷子了。

咱们使用了华为云当前提供免费试用的单机版 8 核 16G 建树，只需重心两下鼠标，遴选我方需要的建树就能直创建数据库，既开即用，比拟于土产货自建管事器的繁过程来说实在太神圣了～

因为咱们还是用 Python 剧本设立好了数据，是以进入数据料理管事界面之后，能平直开动查询。

咱们先望望往日一个月内注册的用户，热热身：

效力耗时1ms......

那么擢升一下难度：咱们想望望每个用户的购物总破耗，并按照从高到低的国法给他们排序，以便于后续给土豪推豪侈，那不错使用团聚函数来查询：

你猜猜此次要多久？

谜底是 177ms，对于 RDS for MySQL 来说，依然是莫得流一滴汗。

那么咱们继续上难度：此次咱们想要查询整个客户的最近一次订单以及支付气象，并按照订单的时候国法，排序复返最近的 50 名下单客户。这会波及到多张表的 JOIN 操作，包括客户表，订单表和付款表：

效力咱们看整个这个词查询时候也只是只好 68ms，依然特地毛糙。

那咱们再试一些更复杂的业务逻辑：比如咱们想查询最近一个月内，每个商品类别的销售总和，以便后续进货。那此次的查询时候是 256ms。

接着咱们查询了平均订单金额高于整个订单平均值的客户，照旧筛选土豪。这要先计较出整个效户的平均订单金额，然后再从整个效户中筛选出订单金额大于这个数的东谈主。整个这个词查询时候也只是只好 37ms。

看起来这些任求实在难不倒 RDS for MySQL，咱们让测试同学阐发终生所学，来点狠的磨真金不怕火。

咱们想证据破钞总和，先找出最有钱的前 10 名客户，并定位他们最常购买的居品类别，方便后续针对性地管事好大客户。那这个查询会波及多张表深广的 JOIN 操作。效力呢，也只花了 209ms  就完成了查询。

除了情切大客户，咱们还想望望那些还是很久没来下单的非活跃用户。咱们不错把最近下单时候罕见六个月的客户界说为非活跃客户，然后望望他们和活跃用户比拟，对业务的孝顺有多大区别。此次的查询时候是 235ms。

在这个领有接近 100 万条数据的数据库里，咱们用光了对于数据库查询的终生所学。但整个复杂的查询操作，用时也从来莫得罕见 0.5 秒，拒抗不行。

终末咱们的测试同学猖獗了：他把之前用的一个查询封装成一个函数，然后贯穿调用它 100 次，不错看到即便这样复杂的查询贯穿履行 100 次，用时也仅有 18 秒， CPU 愚弄率只好 2% 出面，也就跟咱们条记本电脑待机时的气象差未几。

除了这些查询测试之外，咱们也用性能压测器具 sysbench 对数据库作念了测试，这是在设立为 64 线程的测试效力。这里的 TPS 代表每秒履行的事务量，QPS 代表每秒的查询数目。不错看到平均 TPS 为 677，QPS 更是达到 1.3 万傍边，足以看出数据库对于高并发场景的性能上风。

况且，咱们这里用的只是试用建树，在华为的数据库性能白皮书里，还列出了不同 CPU 和内存搭配的性能测试效力，在其测试场景下，TPS 和 QPS 区分梗概罢了最高 6400 和 12.9 万的恐怖得益。

天然，性能只是云数据库管事的一方面辛勤。对于数据库管事来说，安定、安全也至关蹙迫。

咱们不错在 RDS 的云管事监控笃信这里，看到数据库各项的见地监控，并实时收到特地告警。况且还不错证据业务需求，自界说告警规矩。

况且许多时候，这些告警都用不着你我方来处理：比如惦记磁盘空间不及，那不错在实例的页面遴选磁盘自动扩容，自动化运维，毋庸劳烦正在喝酒撸串的运维衰老。

这亦然 RDS for MySQL 相对于土产货数据库的另一种上风：不论是性能，照旧存储等不够用，那都不错随处随时证据本色需求变更扩容，老本低，弹性强。

此外，华为云 RDS for MySQL 还禁受了多部署架构和容灾决策，确保数据库随时可用、且可复原到自便时候节点。

你不错通过自动备份功能，方便地备份和复原数据，毋庸惦记数据丢失带来不测耗损。

是以比拟于自建数据库来说，RDS for MySQL 提供的不光是更强的性能，还有更弹性、安定、宽心的体验。

天然，一些小团队可能以为 RDS for MySQL 这样强的性能当前还用不上。那不错商量更轻量级的 Flexus 云数据库 RDS：

它一样提供了开箱即用的体验，也支握数据扩容，备份等功能。性价比很高，很合适中小企业与个东谈主开拓者。

咱们也帮你体验过了，它在性能也很够用。况且不错无缝升级到圭臬版 RDS for MySQL，毋庸惦记异日业务增长之后出现瓶颈——这少许很蹙迫，天然咱们是小团队，但出来混，谁还不怀着一个作念大作念强的祈望呢？

若是你有需要的话，不错望望华为双 11 时候的云数据库专场，赶一波新客专享优惠。

终末，一样算作一家小团队，咱们深知行家都濒临着雷同的问题：咱们财力和东谈主手有限，只可把资源团结在主业上。其他的事情，最佳能交给神圣、高效、安定、性价比高的外部管事来料理。而不是插足深广老本，牢固摸索，从 0 搭建。

从这个意念念上来说，每家小公司，都高度依赖一个健全、完善的买卖基础神志体系。高速的互联网、粗浅的物流、粗野隐敝的通信、和洽器具，以及咱们今天先容的，安定、易用、可靠的云管事等等加在一皆，才共同组成了这一基础神志。

它们就像水和电一样，略显无聊，容易被刻薄，但却简直地支握了无数企业和职工的发展与成长。但愿中国异日的买卖基础神志能越筑越牢。

下期见！