Google Cloud SQL很慢：带有10GB RAM的mysql实例比配置125MB RAM的Macbook Pro慢20倍

我们根据Google Cloud SQL指令转储了我们的表格,并将其导入第二代Google Cloud SQL实例.

我们很高兴看到我们的数据如何在“谷歌硬件”上运行.

在使用Apache ab对我们的Rails应用程序进行压力测试并看到完成时间高出150ms之后,我们注意到ActiveRecord在相同页面中的生产服务器(裸机)比30ms到50ms更多.

虽然我们挖得更深,但真正让我们大吃一惊的是这样的简单计数查询：

GOOGLE CLOUD SQL - db-n1-standard-4 (4vcpu and 15GB RAM)

1. Cold query

mysql> SELECT COUNT(*) FROM `event_log`;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|  3998050 |
+----------+
1 row in set (19.26 sec)

2. Repeat query

mysql> SELECT COUNT(*) FROM `event_log`;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|  3998050 |
+----------+
1 row in set (1.16 sec)

SELECT @@innodb_buffer_pool_size/1024/1024/1024;
+------------------------------------------+
| @@innodb_buffer_pool_size/1024/1024/1024 |
+------------------------------------------+
|                          10.500000000000 |
+------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

然后,我可以多次重复查询,性能相同.

使用完全相同的转储在我的macbook pro 2017中运行相同的查询：

MACBOOK PRO 2017

1. Cold query

mysql> SELECT COUNT(*) FROM `event_log`;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|  3998050 |
+----------+
1 row in set (1.51 sec)

2. Repeat query

mysql> SELECT COUNT(*) FROM `event_log`;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|  3998050 |
+----------+
1 row in set (0,51 sec)

SELECT @@innodb_buffer_pool_size/1024/1024/1024;
+------------------------------------------+
| @@innodb_buffer_pool_size/1024/1024/1024 |
+------------------------------------------+
|                           0.125000000000 |
+------------------------------------------+
1 row in set (0,03 sec)

让你更加荒谬的是,正如你在上面看到的那样,我没有从我的默认mysql安装中调整任何东西,所以它在我的Macbook中只使用了125MB的RAM,而Google Cloud实例有10GB的RAM可用.

我们尝试将Google Cloud SQL实例大小增加到db-n1-highmen-8(8vCPU,52GB ram！),以不提高性能(如果我们从db-n1-standard-4减少,我们确实看到性能下降).

最后但并非最不重要的是,使用this question,我们可以确认我们的数据库只有46GB,但在导入期间,谷歌云sql中的存储使用量持续增长,直到达到荒谬的74GB ……我们不知道这是否是因为二进制日志记录(默认情况下在谷歌云SQL上打开,在本地计算机上关闭).

那么..是不是有人在生产中使用Google Cloud sql？

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