传统SSD vs MixRamdisk：数据库查询性能对比

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发数据库RAM磁盘性能对比工具，功能包括：1) 自动部署测试环境（MySQL/PostgreSQL）；2) 执行标准TPC-C/TPC-H测试套件；3) 对比SSD/NVMe/RAMdisk性能指标；4) 生成可视化报告（延迟/吞吐量/IOPS）。要求支持参数化配置测试规模，输出HTML格式的详细对比图表。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在优化公司订单系统的数据库性能时，我注意到一个有趣的现象：同样的TPC-C测试模型，在不同存储介质上的表现差异巨大。于是决定做个系统的对比测试，分享下从SSD到混合内存磁盘(MixRamdisk)的完整优化历程。

测试环境搭建的自动化方案

1. 基础环境配置：选择Ubuntu 20.04作为测试平台，通过脚本自动安装MySQL 8.0和PostgreSQL 14，确保所有测试基于相同的数据库版本。这里特别推荐使用容器化部署，可以快速重置测试环境。
2. 存储介质准备：分别创建三个独立的存储卷——常规SSD、NVMe SSD和Ramdisk。其中Ramdisk采用tmpfs实现，并通过Linux的mount命令挂载为混合模式。
3. 参数调优：针对每种存储介质调整MySQL的innodb_buffer_pool_size和io_capacity参数，SSD/NVMe保留默认配置，Ramdisk则适当降低缓冲池大小。

TPC-C测试执行关键点

1. 测试数据生成：使用benchmark-sql工具生成5个仓库规模的测试数据（约500MB），这个量级既能体现性能差异又不会消耗过多内存。
2. 事务类型配置：重点测试New-Order（45%）、Payment（43%）这两种典型OLTP事务，它们占TPC-C工作负载的88%。
3. 并发控制：从10个线程开始阶梯增加，最高到200线程，观察不同并发下的吞吐量变化曲线。

性能数据收集与分析

1. 核心指标监控：实时捕获TPS（每秒事务数）、平均延迟、P99延迟以及磁盘IOPS。使用sysstat工具记录CPU和内存使用情况。
2. 对比维度设计：
3. 单次查询响应时间：从1ms级（SSD）到200μs级（Ramdisk）的跨越
4. 高并发稳定性：Ramdisk在150线程时仍保持线性增长，而SSD在80线程后出现明显抖动
5. 混合负载表现：Ramdisk在读写混合场景的优势比纯读场景更显著
6. 异常情况处理：发现Ramdisk在长时间测试后会因内存碎片导致性能下降，通过定期remount解决。

可视化报告生成技巧

1. 数据预处理：用Python pandas清洗原始日志，计算各时段标准差消除瞬时波动干扰。
2. 图表类型选择：
3. 折线图展示吞吐量随时间变化
4. 箱线图对比不同介质的延迟分布
5. 热力图呈现IOPS与并发数的关系
6. HTML模板定制：基于Bootstrap设计响应式页面，自动突出显示关键数据点（如Ramdisk比SSD快4.7倍）。

实际应用中的经验总结

1. 成本效益平衡：Ramdisk虽然性能惊艳，但需要考虑服务器内存成本。建议对支付、风控等核心业务表使用Ramdisk，历史数据仍存SSD。
2. 容灾方案：内存数据易失性要求必须配合完善的WAL日志和定期快照机制。
3. 扩展测试建议：后续可以尝试PMEM（持久化内存）与Ramdisk的混合方案。

整个测试过程在InsCode(快马)平台的云环境中完成，其预置的数据库模板和性能监控工具大大简化了测试流程。特别是部署MySQL实例时，不需要手动配置存储卷，通过可视化界面直接选择Ramdisk模式即可，省去了复杂的mount命令操作。

实测从代码编写到生成最终报告只用了3小时，相比自建测试环境效率提升明显。平台内置的Jupyter Notebook还能直接运行数据分析脚本，避免了开发环境切换的麻烦。对于需要快速验证技术方案的场景，这种开箱即用的体验确实很加分。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发数据库RAM磁盘性能对比工具，功能包括：1) 自动部署测试环境（MySQL/PostgreSQL）；2) 执行标准TPC-C/TPC-H测试套件；3) 对比SSD/NVMe/RAMdisk性能指标；4) 生成可视化报告（延迟/吞吐量/IOPS）。要求支持参数化配置测试规模，输出HTML格式的详细对比图表。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果