性能测试到底该怎么做？

作为一名开发者，我们最长听到的就是编程界的三高：

高性能、高并发、高可用。

听起来非常高大上，但是性能到底如何呢？又该如何评定呢？

这次我们谈一谈性能测试，看一看到底什么样才叫做高性能。

本文主要从以下几个方面进行讨论。

（1）性能测试是什么？

（2）为什么需要性能测试？

（3）性能测试如何做？

（4）有哪些性能测试的工具

老马曾经说过，你想理解一件事物，首先必须先定义它。

这里直接引用一下百科中的定义：

性能测试的定义也不难理解，往往定义本身阐述了性能测试的作用。

如果你是一名开发、测试，平时接手过不少需求，可能性能测试接触的也不多。

每一个需求，都有对应的功能性需求和肺功能性需求。

功能性需求是产品需求文档中最直接的，需要实现的功能目标。简称，能用就行。

非功能性需求则要宽泛的多，架构设计是否合理？是否便于后期拓展？是否便于监控？代码实现是否优雅？文档注释是否完整？

就像你写了一只鸟，鸟头做螺旋桨非能飞起来，但是在架构设计上可能是不合理的。

飞起来

一个查询功能，用户点击查询，10S 种才返回数据，功能上是满足的，但是性能上是不能接受的。

线上的交易功能平时各方面都很棒，节假日高峰期直接系统就瘫痪了。

那如何避免这些问题出现在生产上呢？

这就需要上线之前，首先做好对应的性能测试，避免再生产上出现问题，带来严重的生产事故。

性能要高，性能要硬，性能测试，又高又硬！

又高又硬

做一件事情之前，我们首先要确定好自己的目标。

性能测试，到底要测试什么？

有些类似于开发过程中的需求分析，常见的测试指标如下。

响应时间是指某个请求或 *** 作从发出到接收到反馈所消耗的时间，包括应用服务器（客户端）处理时间、网络传输时间以及数据库服务器处理时间。

作为用户而言，在页面点击查询，等待了多久才能获取结果，这个就是响应时间。

用户不关心你后端经过了多少个服务，慢就是原罪。

对于微服务系统，链路监控就显得比较重要。可以帮助我们快速定位到底慢在哪里。

TPS（Transaction Per Second）是指单位时间（每秒）系统处理的事务量。

我看网上还有很多类似的概念：点击量/点击率、吞吐量/吞吐率、PV/UV，这里不做赘述。

个人看来本质上 TPS/QPS 就是去压测你应用的极限，当访问量较大的时候，程序能否活下来？

这里主要涉及到两个概念：高性能和高可用。

我们后面会简单讨论下这两点。

明确了测试指标之后，就需要进行测试的准备。

环境准备：比如你想压测数据库，那就需要准备对应配置的数据库资源。

脚本的准备：数据初始化脚本，调用脚本等。

这个可以类比开发过程中的代码开发。

ps: 性能压测一般不是很常用，所以环境准备流程会比较长，这一点需要注意。

当进行测试之后，测试的结果一定要给出一份报告出来。

是否通过压测要求？

最高的 QPS 是多少？

这样开发可以根据这份报告进行相应的优化。

提升性能的内容写一本书也不为过，这里简单罗列一些最常用的几点：

（1）慢 SQL

一般程序如果响应时间较长，可以首先看一下慢 SQL。

看下是否需要增加索引，或者进行 SQL 优化。

（2）缓存

针对查询，性能提升最显著的就是引入缓存。

当然，引入缓存会使架构变得复杂，这一点要结合自己的实际业务。

（3）硬件升级

如果程序优化的空间比较小，可以考虑升级一下硬件资源。

比如服务器配置翻倍，数据库配置翻倍。

什么？你说公司没钱升级？

没钱升级做什么压测？

这个时候测试报告的作用就显露了，直接用数据说话。

直接说 QPS 达不到生产要求，程序优化的空间很小，推荐硬件升级配置，升级到多少。

做人，要以德服人。

做测试，要用数据说话。

以德服人

测试最常用的工具当属 jmeter。

除此之外，还有一些其他的工具：

LoadRunner、QALoad、SilkPerformer和Rational Performance Tester。

下面对几个工具做下简单介绍

Apache JMeter 可以用于测试静态和动态资源(Web动态应用程序)的性能。

它可以用于模拟服务器、服务器组、网络或对象上的负载，以测试其强度或分析不同负载类型下的总体性能。

将负载测试集成到开发工具中:IDE、jUnit、nUnit、Jenkins、Selenium和Microsoft Visual Studio。

从12.55版本开始，您可以运行您的JMeter脚本，并在任何性能测试中集成JMeter和附加的脚本类型。

ps: 这个设计理念就非常好，可以和成熟的工具进行整合。站在巨人的肩膀上。

QALoad是客户/服务器系统、企业资源配置（ERP）和电子商务应用的自动化负载测试工具。

QALoad可以模拟成百上千的用户并发执行关键业务而完成对应用程序的测试，并针对所发现问题对系统性能进行优化，确保应用的成功部署。

ps: 这个工具本人没有接触过。

SilkPerformerV可以让你在使用前，就能够预测企业电子商务环境的行为—不受电子商务应用规模和复杂性影响。

可视化的用户化、负载条件下可视化的内容校验、实时的性能监视和强大的管理报告可以帮助您迅速将问题隔离，这样，通过最小化测试周期、优化性能以及确保可伸缩性，加快了投入市场的时间，并保证了系统的可靠性。

作为 DevOps 方法的一部分，IBM Rational Performance Tester 帮助软件测试团队更早、更频繁地进行测试。

它验证 Web 和服务器应用程序的可扩展性，确定系统性能瓶颈的存在和原因，并减少负载测试。

您的软件测试团队可以快速执行性能测试，分析负载对应用程序的影响。

ps: 这一款工具有 IBM 提供，质量值得信赖。

这么多工具可供使用，相信读到这里的小伙伴已经找到了自己心仪的测试工具。

别急，下面专门为做 java 开发的小伙伴们推荐一款性能测试工具。

男人有男人的浪漫，开发者当然也要有开发者的浪漫。

【男人的浪.jpg】

作为一名开发者，老马平时单元测试使用 junit 最多。

所以一直希望找到一款基于 junit 的性能压测工具，后来也确实找到了。

@JunitPerfConfig 指定测试时的属性配置。(必填项)

使用如下：

@JunitPerfRequire 指定测试时需要达到的要求。(选填项)

使用如下：

对应的测试报告生成方式也是多样的，也允许用户自定义。

基于控台日志：

或者基于 HTML:

junitperf

本文对性能测试做了最基本的介绍，让小伙伴们对性能压测有一个最基本的理解。

测试和开发一样，都是一件费时费力，而且需要认真做才能做好的事情，其中的学问不是一篇就能说清的。

性能测试工具也比较多，本文重点介绍了专门为 java 开发者打造的 junitperf 工具。

下一节我们将从源码角度，讲解一下 junitperf 的实现原理。

我是老马，期待与你的下次重逢。

开源地址：https://github.com/houbb/junitperf

1、mysqlslap

安装：简单，装了mysql就有了

作用：模拟并发测试数据库性能。

优点：简单，容易使用。

不足：不能指定生成的数据规模，测试过程不清楚针对十万级还是百万级数据做的测试，感觉不太适合做综合测试，比较适合针对既有数据库，对单个sql进行优化的测试。

使用方法：

可以使用mysqlslap --help来显示使用方法：

Default options are read from the following files in the given order:

/etc/mysql/my.cnf /etc/my.cnf ~/.my.cnf

--concurrency代表并发数量，多个可以用逗号隔开，concurrency=10,50,100, 并发连接线程数分别是10、50、100个并发。

--engines代表要测试的引擎，可以有多个，用分隔符隔开。

--iterations代表要运行这些测试多少次。

--auto-generate-sql 代表用系统自己生成的SQL脚本来测试。

--auto-generate-sql-load-type 代表要测试的是读还是写还是两者混合的（read,write,update,mixed）

--number-of-queries 代表总共要运行多少次查询。每个客户运行的查询数量可以用查询总数/并发数来计算。

--debug-info 代表要额外输出CPU以及内存的相关信息。

--number-int-cols ：创建测试表的 int 型字段数量

--auto-generate-sql-add-autoincrement : 代表对生成的表自动添加auto_increment列，从5.1.18版本开始

--number-char-cols 创建测试表的 char 型字段数量。

--create-schema 测试的schema，MySQL中schema也就是database。

--query 使用自定义脚本执行测试，例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。

--only-print 如果只想打印看看SQL语句是什么，可以用这个选项。

mysqlslap -umysql -p123 --concurrency=100 --iterations=1 --auto-generate-sql --auto-generate-sql-add-autoincrement --auto-generate-sql-load-type=mixed --engine=myisam --number-of-queries=10 --debug-info

或：

指定数据库和sql语句:

mysqlslap -h192.168.3.18 -P4040 --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' --query='select * from test' --number-of-queries=10 --debug-info -umysql -p123

要是看到底做了什么可以加上：--only-print

Benchmark

Average number of seconds to run all queries: 25.225 seconds

Minimum number of seconds to run all queries: 25.225 seconds

Maximum number of seconds to run all queries: 25.225 seconds

Number of clients running queries: 100

Average number of queries per client: 0

以上表明100个客户端同时运行要25秒

2、sysbench

安装：

可以从http://sourceforge.net/projects/sysbench/ 下载

tar zxf sysbench-0.4.12.tar.gz

cd sysbench-0.4.12

./autogen.sh

./configure &&make &&make install

strip /usr/local/bin/sysbench

安装时候可能会报错，后来baidu发现个好文 http://blog.csdn.net/icelemon1314/article/details/7004955 怕以后找不到，也贴过来吧

1.如果mysql不是默认路径安装，那么需要通过指定--with-mysql-includes和--with-mysql-libs参数来加载mysql安装路径

2.如果报错：

../libtool: line 838: X--tag=CC: command not found

../libtool: line 871: libtool: ignoring unknown tag : command not found

../libtool: line 838: X--mode=link: command not found

../libtool: line 1004: *** Warning: inferring the mode of operation is deprecated.: command not found

../libtool: line 1005: *** Future versions of Libtool will require --mode=MODE be specified.: command not found

../libtool: line 2231: X-g: command not found

../libtool: line 2231: X-O2: command not found

那么执行下根目录的：autogen.sh文件，然后重新configure &&make &&make install

3.如果报错：

sysbench: error while loading shared libraries: libmysqlclient.so.18: cannot open shared object file: No such file or directory

那么执行下：

n -s /usr/local/mysql5.5/mysql/lib/libmysqlclient.so.18 /usr/lib64/

4.如果执行autogen.sh时，报如下错误：

./autogen.sh: line 3: aclocal: command not found

那么需要安装一个软件：

yum install automake

然后需要增加一个参数：查找： AC_PROG_LIBTOOL 将其注释，然后增加AC_PROG_RANLIB

作用：模拟并发,可以执行CPU/内存/线程/IO/数据库等方面的性能测试。数据库目前支持MySQL/Oracle/PostgreSQL

优点：可以指定测试数据的规模，可以单独测试读、写的性能，也可以测试读写混合的性能。

不足：测试的时候，由于网络原因，测试的非常慢，但是最终给的结果却很好，并发支持很高，所以给我的感觉是并不太准确。当然也可能我没搞明白原理

使用方法：

准备数据

sysbench --test=oltp --mysql-table-engine=myisam --oltp-table-size=400000 --mysql-db=dbtest2 --mysql-user=root --mysql-host=192.168.1.101 --mysql-password=pwd prepare

执行测试

sysbench --num-threads=100 --max-requests=4000 --test=oltp --mysql-table-engine=innodb --oltp-table-size=400000 --mysql-db=dbtest1 --mysql-user=root --mysql-host=192.168.1.101 --mysql-password=pwd run

sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark

No DB drivers specified, using mysql

Running the test with following options:

Number of threads: 100

Doing OLTP test.

Running mixed OLTP test

Using Special distribution (12 iterations, 1 pct of values are returned in 75 pct cases)

Using "BEGIN" for starting transactions

Using auto_inc on the id column

Maximum number of requests for OLTP test is limited to 4000

Threads started!

Done.

OLTP test statistics:

queries performed:

read: 56014

write: 20005

other: 8002

total: 84021

transactions: 4001 (259.14 per sec.)

deadlocks: 0 (0.00 per sec.)

read/write requests: 76019 (4923.75 per sec.)

other operations: 8002 (518.29 per sec.)

Test execution summary:

total time: 15.4393s

total number of events: 4001

total time taken by event execution: 1504.7744

per-request statistics:

min: 33.45ms

avg: 376.10ms

max: 861.53ms

approx. 95 percentile: 505.65ms

Threads fairness:

events (avg/stddev): 40.0100/0.67

execution time (avg/stddev): 15.0477/0.22

3、tpcc-mysql

安装：

如果从原网站上下载源码比较麻烦，需要工具、注册、生成证书等。这里提供一个下载包http://blog.chinaunix.net/blog/downLoad/fileid/8532.html

export C_INCLUDE_PATH=/usr/include/mysql

export PATH=/usr/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/mysql

cd /tmp/tpcc/src

make

然后就会在 /tmp/tpcc-mysql 下生成 tpcc 命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start

作用：测试mysql数据库的整体性能

优点：符合tpcc标准，有标准的方法，模拟真实的交易活动，结果比较可靠。

不足：不能单独测试读或者写的性能，对于一些以查询为主或者只写的应用，就没有这么大的意义了。

使用方法：

加载数据

创建库

mysql>create database tpcc10

创建表：

shell>mysql tpcc10 <create_table.sql

添加外键：

shell>mysql tpcc10 <add_fkey_idx.sql

加载数据:

1、单进程加载：

shell>./tpcc_load 192.168.11.172 tpcc10 root pwd 300

|主机||数据库||用户||密码||warehouse|

2、并发加载：（推荐，但需要修改一下）

shell>./load.sh tpcc300 300

|数据库||warehouse|

3、测试

./tpcc_start -h192.168.11.172 -d tpcc -u root -p 'pwd' -w 10 -c 10 -r 10 -l 60 -i 10 -f /mnt/hgfs/mysql/tpcc100_2013522.txt

***************************************

*** ###easy### TPC-C Load Generator ***

***************************************

option h with value '192.168.11.172'

option d with value 'tpcc'

option u with value 'root'

option p with value 'pwd'

option w with value '1'

option c with value '100'

option r with value '120'

option l with value '60'

option i with value '10'

option f with value '/mnt/hgfs/mysql/tpcc100_2013522.txt'

<Parameters>

[server]: 192.168.11.172

[port]: 3306

[DBname]: tpcc

[user]: root

[pass]: pwd

[warehouse]: 1

[connection]: 100

[rampup]: 120 (sec.)

[measure]: 60 (sec.)

RAMP-UP TIME.(120 sec.)

MEASURING START.

我理解的是你希望了解mysql性能测试的方法：

其实常用的一般：

选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：

DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL *** 作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：

SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL

连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。

SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author

UNION

SELECT Name, Supplier FROM product

4、事务

尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库 *** 作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的 *** 作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的 *** 作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都 *** 作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL *** 作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

BEGIN

INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHERE item='book'

COMMIT

事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的 *** 作不被其它的用户所干扰。

5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户

来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。

其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE

SELECT Quantity FROM inventory

WHEREItem='book'

...

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHEREItem='book'

UNLOCK TABLES

这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的 *** 作。

6、使用外键

锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。

CREATE TABLE customerinfo

(

CustomerID INT NOT NULL ,

PRIMARY KEY ( CustomerID )

) TYPE = INNODB

CREATE TABLE salesinfo

(

SalesID INT NOT NULL,

CustomerID INT NOT NULL,

PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),

FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo

(CustomerID) ON DELETECASCADE

) TYPE = INNODB

注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL

从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的 *** 作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行 *** 作。

例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001

SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01"

同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：

SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24

SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7

上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT * FROM books

WHERE name like "MySQL%"

但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：

SELECT * FROM books

WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"

最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

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