mymysql和go-mysql-driver是兩個現在都很流行的go的mysql驅動，這篇文章目的是要将這兩個驅動進行一下比較
兩個mysql驅動的下載下傳位址：
<a href="https://github.com/ziutek/mymysql">https://github.com/ziutek/mymysql</a>
<a href="http://code.google.com/p/go-mysql-driver/">http://code.google.com/p/go-mysql-driver/</a>
在mysql建表和初始化資料（db是test）
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<code>drop table</code><code>if</code> <code>exists admin;</code>
<code>create table `admin` (</code>
<code> </code><code>`adminid` int(10) unsigned not null auto_increment,</code>
<code> </code><code>`username` varchar(20) not null default</code><code>''</code> <code>comment</code><code>'背景使用者名'</code><code>,</code>
<code> </code><code>`password` char(32) not null default</code><code>''</code> <code>comment</code><code>'密碼,md5存'</code><code>,</code>
<code> </code><code>primary key(`adminid`)</code>
<code>)</code>
<code>comment=</code><code>'背景使用者資訊表'</code>
<code>collate=</code><code>'utf8_general_ci'</code>
<code>engine=innodb;</code>
<code>insert into admin set adminid=1, username=</code><code>'admin'</code><code>, password=</code><code>'21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3'</code><code>;</code>
已經将gomysqldriver和mymysql的代碼放到github上了，有興趣的去裡面看看。
<a href="https://github.com/jianfengye/myworks/tree/master/gomysqltest">https://github.com/jianfengye/myworks/tree/master/gomysqltest</a>
代碼裡面注意的幾點就是我們測試了get，insert，update三個操作，并且insert的時候不指定主鍵，讓其自增，innodb的表，這樣讓mysql處理插入操作盡可能快。
mymysql的表現：
go-mysql-driver的表現：
benchmark的測試用例名 benchtime内調用了多少次 每次調用耗時（納秒） 每次調用耗記憶體 每次調用配置設定記憶體次數
比如：
mymysql 的benchmark_getadmin在1s内一共調用了2000次，每次調用使用了974622納秒，使用記憶體大小為13444byte，配置設定記憶體的alloc調用了220次
可以看出，go-mysql-driver的每個指令運作的時間是比mymysql多，但是記憶體是使用的情況卻比mymysql少。
猜測原因由于go-mysql-driver是使用預設的database/sql和database/sql/driver接口，由于接口是官方提供的，估計耗時多在方法比對上，調用記憶體方面由于是官方的database/sql來進行連接配接等配置設定，寫的會比mymysql寫的好一些。
go test -bench=".*" -c
go test -bench=".*" -cpuprofile="cpu.prof" -memprofile="mem.prof" -blockprofile="block.prof" -memprofilerate=1 -blockprofilerate=1
go tool pprof mymysql.test cpu.prof
我這裡已經将它們都生成好了并命名為諸如mymysql_cpu.svg放在github上，你也可以直接去下載下傳看
先要明白幾個名詞
sample就是“取樣”。pprof是基于取樣調查的，比如我每納秒取樣一次，收集這個時候程式的運作函數棧，知道現在是運作在那個函數中，然後把這些資訊放在pprof檔案中提供分析。
node就是函數調用資訊，哪個函數中被調用了，調用了多少次
本方法占用sample次數（占所有sample的總數）
本方法的下行方法調用次數（占所有sample的比例）
“本方法占用sample的次數”就是除了調用下行的方法之外的其他代碼占用的方法數，當然是越小越好，越小說明了除了下行的方法之外的代碼幾乎不占用cpu時間。node的大小和這個值是正相關的
“下行方法調用次數”就是下行方法的調用中占用了多少個sample。
如果上面兩個值相等，那麼“下行方法調用次數”就會被被忽略。這個一般隻出現在edges中。
比如sweepspan就是下行方法占用37個sample，本身隻占用了1個sample。
edges就是終結點
runtime.mcmp就是自身是終結點，沒有下行方法，是以下行和本方法占用的sample相等。
mymysql.test是可執行檔案名
total samples：總的統計sample（打點數）
focusing on：關注的sample。為什麼有關注sample這麼一說呢，并不是說所有的node和edges都是有用的資訊，有的不重要的node和edges是會被忽略的。focusing on samples就是除了這些不重要的node和edges之外的sample。
dropped nodes：參考focusing on。被忽略的node。
dropped edges: 參考focusing on。被忽略的edges。
ps: 這裡預設的total sample是等于focusing sample的。你在pprof的時候可以使用--ignore參數來忽略掉那些不重要的node或者edges
明白了這些就知道了，看圖應該從最大的node往小的方向看，分析下占用資源多的函數在那裡，是否可以優化這個函數或者方法。
比如可以看一下
gomysqldriver_cpu.svg這個例子
它有個比較占用sample的分支是
它的源頭在parsedsn
看到代碼裡面去，會發現是解析dsn這步的時候使用了正則，導緻運作open的時候運作速度下降了。
是以說如果parsedsn這個函數的參數不是dsn string，而是使用map直接指定username，password等，這裡的速度就會上去了。當然這其實也是不可以的，因為database/sql/driver的open方法定義的參數就是一個string。
pprof圖将代碼流程完完全全地展現在我們面前。是以說呢我們可以做這麼幾件事情：
1 根據pprof優化代碼
2 根據pprof學習一個完全陌生的開源軟體
3 根據pprof學習go的一個程式是怎麼運作的
4 項目上線前的性能測試和壓力測試（在ab之外的有一個好的選擇了）
根據以上的比較，我還是傾向于使用go-mysql-driver。原因有幾個：
1 go-mysql-driver是實作了golang标準庫database/sql的産物。底層實作比較有保證
2 go-mysql-driver雖然每個指令的運作時間比mymysql長，但是記憶體使用少得非常明顯，這點兩方算打平。
3 go-mysql-driver實作了database/sql，如果資料庫換成其他的話，不需要更改應用邏輯的代碼。
4 go-mysql-driver實作了database/sql，這個接口的設計也是非常好的，基本和php中的pdo一樣，上手和學習成本低。