关于TDSQL-C Serverless介绍
TDSQL-C 是腾讯云自主研发的新一代云原生关系型数据库。
它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供具有极致弹性、高性能、高可用性、高可靠性和安全性的数据库服务。
TDSQL-C 实现了超过百万每秒的高吞吐量,支持 PB 级海量分布式智能存储,并具备 Serverless 秒级扩缩能力,可加速企业数字化转型。
其 Serverless 服务是建立在腾讯云自研的新一代云原生关系数据库 TDSQL-C MySQL 版之上的无服务器架构实现,是一款全 Serverless 架构的云原生数据库。
Serverless 服务按实际使用的计算和存储资源进行收费,不用不付费,将腾讯云的云原生技术普惠用户。
适用的场景介绍
这类数据库实际是按量付费的，非常适合在测试和研发环境使用，如果业务存在明显的波动期，那么它的弹性伸缩功能也是比较适合的。对于一些小程序的云开发，小企业的一些网站建设也可以考虑此类数据库。
数据库购买
- 这里简单介绍下如何找到这款数据库
- 搜索进入腾讯云注册并登录
- 在搜索框输入 TDSQL-C MYSQL 版 , 点击搜索
- 点击立即选购
- 根据需要调整配置 注意 选择Serverless 的实例形态哦!!!
- 配置TDSQL-C 集群
- 根据实例信息连接数据库
- 如果你只是想体验下功能，那么可以通过如下链接进行免费体验：
https://mc.tencent.com/uQHh7pDI
数据库压测
- sysbench安装
我们通过sysbench做个简单的压测，看下数据库的一些性能指标
安装，通过如下命令
代码语言：txt
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curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/akopytov/sysbench/script.rpm.sh |bash
yum install -y sysbench
通过如下命令进行检验：
代码语言：txt
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sysbench --version
- 压测数据写入
通过执行如下命令，新建20张表，并且每个表中构建出 100万条测试数据,具体的host、port、user、password根据实际情况进行修改，新建的表也可以根据自己需要去建立。
代码语言：txt
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sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=10 --report-interval=1 --mysql-host=gz-cynosdbmysql-grp-d27hp6vl.sql.tencentcdb.com --mysql-port=27529 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=experience-15 --tables=20 --table_size=1000000 oltp_read_write --db-ps-mode=disable prepare- 整体的读写测试
测试数据库的综合读写TPS，使用oltp_read_write模式
通过如下命令执行，可以看到控制台有压测数据输出，如果你想要输出到文件，也可以通过命令配置实现
因为目前实际访问是通过公网进行的，这里只是提供一个压测的思路，感兴趣可以自己在内网实践下
代码语言：txt
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sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=10 --report-interval=1 --mysql-host=gz-cynosdbmysql-grp-d27hp6vl.sql.tencentcdb.com --mysql-port=27529 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=experience-15 --tables=20 --table_size=1000000 oltp_read_write --db-ps-mode=disable run控制台压测数据：
注意：
使用sysbench对数据库进行读写测试时,需要注意的几点:
- 选择合适的测试模式,如顺序读/写、随机读/写等,根据实际业务场景选用。
- 调整线程数和测试时长,逐步增加压力直到找到数据库的压力瓶颈。
- 测试前后要重新加载测试数据,避免缓存影响结果。
- 对照不同的数据库参数进行测试,如buffer pool大小、索引设置等。
- 记录不同压力情况下的指标,如TPS、延迟、资源利用率等。
- 只读性能测试
测试数据库的只读性能，使用oltp_read_write模式，执行命令如下：
代码语言：txt
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sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=10 --report-interval=1 -mysql-host=gz-cynosdbmysql-grp-d27hp6vl.sql.tencentcdb.com --mysql-port=27529 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=experience-15 --tables=20 --table_size=1000000 oltp_read_only --db-ps-mode=disable run- 插入性能测试
测试数据库的数据插入性能，使用模式：oltp_insert,命令如下：
代码语言：txt
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sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=10 --report-interval=1 -mysql-host=gz-cynosdbmysql-grp-d27hp6vl.sql.tencentcdb.com --mysql-port=27529 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=experience-15 --tables=20 --table_size=1000000 oltp_insert --db-ps-mode=disable run关于一些性能测试的情况，官方也是给出一些数据的，可以参考：
实际使用体验
使用 Python 向 TDSQL-C 添加读取数据 实现词云图
整个实践步骤如下：
- 准备python环境，安装依赖包
pip install PyMySQL==1.1.0
pip install pandas==2.0.1
pip install wordcloud==1.9.1.1
pip install numpy==1.23.5
pip install matplotlib==3.7.2
pip install Pillow==9.5.0
- 配置数据库连接信息
- 创建读取excel文件的函数
- 根据excel文件名创建数据库表名
- 将读取的excel 数据保存到数据库对应的表中
如下是通过读取excel后存入数据库的数据，在使用上与常规的数据库没有差别
- 读取数据库中存入的数据
- 执行函数,并生成词云图
如下为根据代码生成的词云图
完整代码如下：
代码语言：txt
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import pymysql
import pandas as pd
import os
import wordcloud
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
MySQL数据库连接配置
db_config = {
'host': "gz-cynosdbmysql-grp-d27hp6vl.sql.tencentcdb.com", # 主机名
'port': 27529, # 端口
'user': "root", # 账户
'password': "pass", # 密码
'database': 'experience-16',
}
def create_table(table_name, columns):
# 建立MySQL数据库连接
conn = pymysql.connect(\*\*db\_config)
cursor = conn.cursor()
# 组装创建表的 SQL 查询语句
query = f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table\_name} ("
for col\_name, col\_type in columns.items():
query += f"{col\_name} {col\_type}, "
query = query.rstrip(", ") # 去除最后一个逗号和空格
query += ")"
# 执行创建表的操作
cursor.execute(query)
# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
def excelTomysql():
path = '词频' # 文件所在文件夹
files = [path + "/" + i for i in os.listdir(path)] # 获取文件夹下的文件名,并拼接完整路径
for file\_path in files:
print(file\_path)
filename = os.path.basename(file\_path)
table\_name = os.path.splitext(filename)[0] # 使用文件名作为表名，去除文件扩展名
# 使用pandas库读取Excel文件
data = pd.read\_excel(file\_path, engine="openpyxl", header=0) # 假设第一行是列名
columns = {col: "VARCHAR(255)" for col in data.columns} # 动态生成列名和数据类型
create\_table(table\_name, columns) # 创建表
save\_to\_mysql(data, table\_name) # 将数据保存到MySQL数据库中，并使用文件名作为表名
print(filename + ' uploaded and saved to MySQL successfully')
def save_to_mysql(data, table_name):
# 建立MySQL数据库连接
conn = pymysql.connect(\*\*db\_config)
cursor = conn.cursor()
# 将数据写入MySQL表中（假设数据只有一个Sheet）
for index, row in data.iterrows():
query = f"INSERT INTO {table\_name} ("
for col\_name in data.columns:
query += f"{col\_name}, "
query = query.rstrip(", ") # 去除最后一个逗号和空格
query += ") VALUES ("
values = tuple(row)
query += ("%s, " \* len(values)).rstrip(", ") # 动态生成值的占位符
query += ")"
cursor.execute(query, values)
# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
def query_data():
# 建立MySQL数据库连接
conn = pymysql.connect(\*\*db\_config)
cursor = conn.cursor()
# 查询所有表名
cursor.execute("SHOW TABLES")
tables = cursor.fetchall()
data = []
dic\_list = []
table\_name\_list = []
for table in tables:
# for table in [tables[-1]]:
table\_name = table[0]
table\_name\_list.append(table\_name)
query = f"SELECT \* FROM {table\_name}"
# # 执行查询并获取结果
cursor.execute(query)
result = cursor.fetchall()
if len(result) > 0:
columns = [desc[0] for desc in cursor.description]
table\_data = [{columns[i]: row[i] for i in range(len(columns))} for row in result]
data.extend(table\_data)
dic = {}
for i in data:
dic[i['word']] = float(i['count'])
dic\_list.append(dic)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
return dic\_list, table\_name\_list
if __name__ == '__main__':
##excelTomysql()方法将excel写入到mysql
excelTomysql()
print("excel写入到mysql成功！")
# query\_data()方法将mysql中的数据查询出来，每张表是一个dic，然后绘制词云
result\_list, table\_name\_list = query\_data()
print("从mysql获取数据成功！")
for i in range(len(result\_list)):
maskImage = np.array(Image.open('background.PNG')) # 定义词频背景图
# 定义词云样式
wc = wordcloud.WordCloud(
font\_path='PingFangBold.ttf', # 设置字体
mask=maskImage, # 设置背景图
max\_words=500, # 最多显示词数
max\_font\_size=100) # 字号最大值
# 生成词云图
wc.generate\_from\_frequencies(result\_list[i]) # 从字典生成词云
# 保存图片到指定文件夹
wc.to\_file("词云图/{}.png".format(table\_name\_list[i]))
print("生成的词云图【{}】已经保存成功！".format(table\_name\_list[i] + '.png'))
# 在notebook中显示词云图
plt.imshow(wc) # 显示词云
plt.axis('off') # 关闭坐标轴
plt.show() # 显示图像</code></pre></div></div><h3 id="2ah7a" name="%E6%80%BB%E7%BB%93">总结</h3><ol class="ol-level-0"><li>腾讯云 TDSQL-C MySQL Serverless 版是国内首个也是最大规模的 MySQL 无服务器数据库产品,其最大的特点和优势在于高度弹性灵活的使用方式,根据实际使用量进行计费,不使用则不收费,非常适合对业务量波动较大且难以预计的中小企业或个人开发者。这种按需使用和计费的模式,极大降低了使用成本和资源浪费。100%兼容MySQL，几乎无需改动代码，即可完成数据库的查询、应用和工具平滑迁移。</li><li>TDSQL-C MySQL Serverless 版特别适合一些刚刚上线或者业务量难以预测的新服务。对于业务负载存在周期性波动的应用也非常合适,可以根据高峰期和低峰期进行实时调整,无需固定预留资源,既灵活又经济。最高400TB存储，无服务器架构，自动扩缩容，轻松应对业务数据量动态变化和持续增长。</li><li>与传统数据库相比,TDSQL-C MySQL Serverless版可以实现秒级的启停容量扩缩容,根据实际使用情况弹性调整,并且实行按量计费模式,可以精确到秒级别计费,使用灵活而不会造成资源浪费。最高400TB存储，无服务器架构，自动扩缩容，轻松应对业务数据量动态变化和持续增长。</li><li>如果业务主要部署在微信生态内,例如微信小程序,TDSQL-C MySQL Serverless版可以与微信生态深度整合,为小程序等微信平台的开发者提供一站式的后端云数据库服务。开发和运维非常便捷高效。计算节点可根据业务需要快速升降配，秒级完成扩容，结合弹性存储，实现计算资源的成本最优。</li><li>对于已经存在的数据库或数据,TDSQL-C MySQL Serverless版也提供了多种快速迁移的方案。除了使用腾讯云提供的数据传输服务DTS迁移外,还可以通过mysqldump等命令行工具进行数据迁移,整个迁移过程可以做到快速便捷。</li></ol><figure class=""><div class="rno-markdown-img-url" style="text-align:center"><div class="rno-markdown-img-url-inner" style="width:96.69%"><div style="width:100%"><img src="https://cdn.static.attains.cn/app/developer-bbs/upload/1723293003508135445.png" /></div></div></div></figure><figure class=""><div class="rno-markdown-img-url" style="text-align:center"><div class="rno-markdown-img-url-inner" style="width:96.69%"><div style="width:100%"><img src="https://cdn.static.attains.cn/app/developer-bbs/upload/1723293003878551696.png" /></div><div class="figure-desc">Serverless 服务架构</div></div></div></figure>
