在本文中，我们将学习如何使用Python来测试MySQL数据库连接以及测试自建MySQL的性能。

测试MySQL数据库连接

首先，我们需要安装MySQL数据库，并启动MySQL服务。

其次，我们创建一个名为test的数据库，并在其中创建一个名为test_table的表，该表包含id、name和age三个字段。

然后，我们可以使用pymysql库连接MySQL数据库，并插入一条数据。

下面是使用Python代码连接MySQL数据库并插入数据的示例：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='your_password', database='test', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

# 插入数据
sql = "INSERT INTO test_table (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)"
data = (1, '张三', 25)
cursor.execute(sql, data)
conn.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

测试自建MySQL性能

接下来，我们准备测试数据，并记录插入和查询的性能。

首先，在test_table表中插入大量数据。

然后，我们可以测试插入性能，记录插入10000条数据所需的时间。

同时，我们还可以测试查询性能，包括单表查询和多表联合查询。

import random
import string
from faker import Faker
from pymysql import connect

fake = Faker('zh_CN')

# 连接数据库
conn = connect(host='localhost', user='root', password='your_password', database='test', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

# 插入大量数据
for i in range(10000):
    sql = "INSERT INTO test_table (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)"
    data = (i, fake.name(), random.randint(18, 60))
    cursor.execute(sql, data)
    conn.commit()

# 测试插入性能
start_time = time.time()
for i in range(10000):
    sql = "INSERT INTO test_table (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)"
    data = (i, fake.name(), random.randint(18, 60))
    cursor.execute(sql, data)
    conn.commit()
end_time = time.time()
print("插入10000条数据所需时间：", end_time - start_time)

# 测试查询性能（单表查询）
start_time = time.time()
sql = "SELECT * FROM test_table"
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
end_time = time.time()
print("查询所有数据所需时间：", end_time - start_time)

# 创建另一个表test_table2，用于多表联合查询
cursor.execute("CREATE TABLE test_table2 (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), age INT, city VARCHAR(255))")

# 测试查询性能（多表联合查询）
start_time = time.time()
sql = "SELECT * FROM test_table INNER JOIN test_table2 ON test_table.id = test_table2.id"
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
end_time = time.time()
print("多表联合查询所需时间：", end_time - start_time)

通过以上步骤，我们可以方便地测试自建MySQL的连接和性能。

以上内容仅是一个简单的示例，你可以根据实际情况进行调整和扩展。

测试完毕后，你可以根据测试结果评估MySQL的性能，以便优化和改进数据库操作。

感谢阅读本文，希望对你有所帮助！如有任何问题，请随时留言。

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