mysql> set @input := 'hello world'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select benchmark(1000000,MD5(@input)); +--------------------------------+ | benchmark(1000000,MD5(@input)) | +--------------------------------+ | 0 | +--------------------------------+ 1 row in set (1.45 sec) mysql> select benchmark(1000000,SHA1(@input)); +---------------------------------+ | benchmark(1000000,SHA1(@input)) | +---------------------------------+ | 0 | +---------------------------------+ 1 row in set (1.40 sec)
虽然benchmark（）函数用起来很方便，但是不适合用来做真正的基准测试，因为该函数只是简单地返回服务器执行表达式的时间，不会涉及分析和开销，等因素。
而且表达式必须像这个例子一样包含用户定义的变量（input），否则会多次执行同样的表达式会因为系统缓存命中而影响结果。
具体测试实践，请看sysbench实践，tpcc-mysql实践；
总结
四小类:写入测试，更新测试，纯度测试，混合模式
性能测试衡量指标：
服务吞吐量
TPS--每秒执行事务的总量
QPS--每秒执行请求的总量
服务响应时间
服务并发性
设计测试常见错误：
使用数据子集而不是全集，
与真实用户行为不匹配，
没有检查错误，
忽略了系统预热过程，测试时间太短；
测试方法
测试规划：
记录测试数据，
系统配置步骤，
测试步骤，
分析结果，
预热方案；
测试时间：测试应该运行足够长的时间，至少等于系统预热的时间。
获取系统性能和状态：cpu，IO,网络流量，mysql状态计数器；
运行测试：自动化测试包含：数据装载，系统预热，执行测试，记录结果。
绘图分析：直观的发现问题；
测试工具：sysbench,tpcc-mysql,benchmark()
测试小结：
IO Bound测试数据量要远大于内存，cpu Bound测试数据量要小于内存
测试时间建议大于60分钟，减小误差；有系统预热时间；
Sysbench更倾向于测试Mysql性能，Tpcc更接近于业务
运行测试程序需要同时监控机器负载，Mysql各项监控指标