測試環境
操作系統：windows server 2003
CPU：Intel(R) Xeon(TM) CPU 3.00GHz，4核
內存：2G，主要運行MySQL服務
硬盤：cciss 37G
文件系統：NTFS，支持大文件
數據庫版本：SQL Server 2000 sp3
網卡：100M
網絡環境：100M交換局域網
測試方法
數據規模分爲1萬條、10萬條、100萬條和1000萬條記錄級別。
在每種數據規模下分別執行2000次隨機查詢，這樣可以防止數據庫直接從緩存中返回查詢結果，更加接近真實的查詢情況。以系統時間爲隨機種子，在現有的記錄範圍內隨機執行查詢操作。
查詢類型分爲：單表select、雙表select、insert、update、delete。
每個執行條目都爲單次查詢的平均執行時間，單位爲微妙。如果要看整體執行時間，則乘以2000即可。
由於腳本插入數據很慢，採用sql server客戶端工具測試效率很低且不能保證足夠的隨機性，所以插入數據和測試性能都是自己編寫相應的程序來完成。
開啓二進制更新日誌。
測試記錄
測試數據
本地查詢操作平均執行時間（單位：微秒）
| 項目記錄數 | 單表select | 雙表select | insert | update | delete |
| 1萬條 | 295 | 2249 | 16292 | 2552 | 2681 |
| 10萬條 | 302 | 134658 | 16406 | 2689 | 2790 |
| 100萬條 | 524746 | 691188 | 16832 | 546313 | 501983 |
| 1000萬條 | 49000000 | 103000000 | 16882 | 49100000 | 49100000 |
跨主機查詢操作平均執行時間（單位：微秒）
| 項目記錄數 | 單表select | 雙表select | insert | update | delete |
| 1萬條 | 986 | 3143 | 16431 | 3608 | 3497 |
| 10萬條 | 1076 | 125462 | 17248 | 4087 | 3825 |
| 100萬條 | 525524 | 709991 | 17514 | 552526 | 526370 |
| 1000萬條 | 49002000 | 103003000 | 18882 | 49102000 | 49104000 |
到了千萬條記錄的規模，sql server查詢及其緩慢，內存佔用高達1.7G。
查詢過於緩慢，導致測試效率極低，無法進行2000次隨機查詢，只能查詢3次求平均值。
性能比較
由於百萬和千萬條的查詢時間與1萬和10萬條懸殊過大，圖例很難正常顯示。
這裏就只提供表格數據，以供比較參考。
SQL Server本地查詢操作平均執行時間（單位：微秒）
| 項目記錄數 | 單表select | 雙表select | insert | update | delete |
| 1萬條 | 295 | 2249 | 16292 | 2552 | 2681 |
| 10萬條 | 302 | 134658 | 16406 | 2689 | 2790 |
| 100萬條 | 524746 | 691188 | 16832 | 546313 | 501983 |
| 1000萬條 | 49000000 | 103000000 | 16882 | 49100000 | 49100000 |
MySQL MyISAM引擎本地查詢操作平均執行時間（單位：微秒）
| 項目記錄數 | 單表select | 雙表select | insert | update | delete |
| 1萬條 | 178 | 247 | 694 | 141 | 170 |
| 10萬條 | 195 | 271 | 705 | 157 | 186 |
| 100萬條 | 3055 | 5164 | 746 | 4308 | 12373 |
| 1000萬條 | 8665 | 15259 | 803 | 11033 | 17224 |
SQL Server跨主機查詢操作平均執行時間（單位：微秒）
| 項目記錄數 | 單表select | 雙表select | insert | update | delete |
| 1萬條 | 986 | 3143 | 16431 | 3608 | 3497 |
| 10萬條 | 1076 | 125462 | 17248 | 4087 | 3825 |
| 100萬條 | 525524 | 709991 | 17514 | 552526 | 526370 |
| 1000萬條 | 49002000 | 103003000 | 18882 | 49102000 | 49104000 |
MySQL MyISAM引擎跨主機查詢操作平均執行時間（單位：微秒）
| 項目記錄數 | 單表select | 雙表select | insert | update | delete |
| 1萬條 | 358 | 484 | 1188 | 269 | 298 |
| 10萬條 | 375 | 505 | 1227 | 283 | 322 |
| 100萬條 | 3174 | 5293 | 1242 | 4142 | 7981 |
| 1000萬條 | 12302 | 19920 | 1261 | 12355 | 20449 |
性能分析
1、 從圖表看出，在普通PC服務器上，sql server在執行大規模100萬條記錄以上的查詢效率就很低，到了1000萬條規模業務幾乎無法開展，單條查詢都40多秒。
2、SQL Server插入數據性能受數據規模影響較小，這點與MySQL類似。
主要原因是，插入數據都是從尾部插入的，跟前面的數據規模關係更不大。
3、數據規模越大，MySQL和SQL Server性能差別就越大。
4、MySQL的性能隨着數據規模增大線性遞減，而SQL Server幾乎是指數遞減。
5、由於在MySQL 5.0以後MyISAM引擎和InnoDB引擎的性能差別不大，所以就選擇了MyISAM引擎來和SQL Server來比較。
6、在低配置服務器和PC機上運行數據庫，建議採用Linux加MySQL。
7、