MySQL 的QPS吞吐量或者说TPS与很多因素有关,例如CPU.内存以及硬盘等. <高性能MySQL>第三版 1.5小节对各个版本的MySQL进行了测试,其结果如下. 测试机器 测试机器Cisco UCSC250 内存384GB 存储引擎是InnoDB 测试的数据集2.5GB MySQL的buffer pool设置为4GB 从上面的数据看,最大QPS 不到8000. 对于插入和更新操作的吞吐量,可以推测大约就是这个数字附近. 网上搜索其他测试数据,QPS大约是7000左右. 参考 <高

azure中新的数据库吞吐量单位 (Database Throughput Unit, DTU) 是什么,以及用户如何通过它来了解新服务级别可以提供的服务内容.DTU 对于提供预测性更强的性能体验起着十分关键的作用:DTU 代表数据库引擎的性能,是一个合并了CPU.内存和读写速率的度量单位.此度量单位可以帮助用户评估 SQL 数据库七大性能级别(基本.S0.S1.S2.P1.P2 和 P3)的相对性能. 本文翻译自:http://channel9.msdn.com/Series/Windows-

在这一期中,Scott 与 Azure SQL 数据库性能首席项目经理主管 Tobias Ternstrom 一起详细阐释了新的数据库吞吐量单位 (Database Throughput Unit, DTU) 是什么,以及用户如何通过它来了解新服务级别可以提供的服务内容.DTU 对于提供预测性更强的性能体验起着十分关键的作用:DTU 代表数据库引擎的性能,是一个合并了CPU.内存和读写速率的度量单位.此度量单位可以帮助用户评估 SQL 数据库七大性能级别(基本.S0.S1.S2.P1.P2 和

ShawnBice    2014 年 5 月 5 日上午 10:00 几天前,我发表了一篇文章,并就 4 月 24 日发布的适用于Windows Azure SQL 数据库的新服务级别提供了一些预料中的问题和解答,在其中为读者介绍了一些详细信息.在这篇跟进文章中,我想提供一些关于这些服务级别如何影响 SQL 数据库性能的更多信息. 与上一篇文章一样,本文档的最初写作目的也是帮助微软团队人员解决有关新服务级别的常见问题,当然,这些信息也肯定与您密切相关. Shawn Bice 数据平台团队项目主

继上周公告之后,很高兴向大家宣布更多好消息,作为我们更广泛的数据平台的一部分, 我们将在 Azure 上提供丰富的在线数据服务.9 月,我们将针对 Azure SQL 数据库推出新的服务等级.Azure SQL 数据库是我们的数据库即服务,能使客户的云应用程序获得更高性价比和业务连续性.在预览版期间,我们积极倾听并回应客户反馈,以优化我们的产品,从而为正式发布做好准备.根据反馈,我们正在对之前宣布的服务等级价格实施降价,引入了新的性能级别和按小时计费方式.此外,我们将提供增强的服务级别协议 (S

为什么要用缓存?如果问这个问题说明你还是新手,数据库吞吐量毕竟有限,每秒读写5000次了不起了,如果不用缓存,假设一个页面有100个数据库操作,50个用户并发数据库就歇菜,这样最多能支撑的pv也就50*3600*15=270万,而且数据库服务器累得半死,搞不好什么时候就累死了.我的这套缓存系统比单独用memcached做缓存还要强大,相当于在memcached上再做了两级缓存,大家都知道memcached很强了,但是吞吐量还是有限,每秒20000次get和put当遇到超大规模的应用时还是会歇菜,

4 月 24 日,我们发布了 SQL Database 基本级(预览版)和标准级(预览版)新服务等级的预览版以及新的业务连续性功能.在本博客文章中,我们将深入探究 SQL Database 中新等级的性能. 首先从变革的需求开始.我们之所以关注新服务等级中的性能(具体地说是可预测性能),主要是受客户对 SQL Database Web 级和企业级性能的强烈反馈推动.Web 级和企业级的性能一直都是不可预测的,存在随机性,这就给运行业务关键应用程序的客户带来了问题.我们明白,从客户角度而言,性能的

Oracle性能优化保证了Oracle数据库的健壮性,为了保证Oracle数据库运行在最佳的性能状态下,在信息系统开发之前就应该考虑数据库的优化策略.从数据库性能优化的场景来区分,可以将性能优化分为如下三种形式: 1.从来没达到过性能要求的数据库优化.该类故障一般出现在压力测试或者业务系统刚上线时,可能需要通过修改应用架构,大规模优化SQL语句来进行改进,此类优化难度最大,耗时也最长. 2.量变引起质变的数据库优化.该类故障通常是由数据库并发加大,数据量增多引起的,优化难度一般,但代价可能较高.

http://mysql.taobao.org/monthly/2016/03/10/ 前言 最近一段时间处理了较多锁的问题,包括锁等待导致业务连接堆积或超时,死锁导致业务失败等,这类问题对业务可能会造成严重的影响,没有处理经验的用户往往无从下手.下面将从整个数据库设计,开发,运维阶段介绍如何避免锁问题的发生,提供一些最佳实践供RDS的用户参考. 设计阶段 在数据库设计阶段,引擎选择和索引设计不当可能导致后期业务上线后出现较为严重的锁或者死锁问题. 1. 表引擎选择使用myisam,引发tabl

最近一段时间处理了较多锁的问题,包括锁等待导致业务连接堆积或超时,死锁导致业务失败等,这类问题对业务可能会造成严重的影响,没有处理经验的用户往往无从下手.下面将从整个数据库设计,开发,运维阶段介绍如何避免锁问题的发生,提供一些最佳实践供读者参考. 设计阶段 在数据库设计阶段,引擎选择和索引设计不当可能导致后期业务上线后出现较为严重的锁或者死锁问题. 1. 表引擎选择使用myisam,引发table level lock wait. 从5.5版本开始,MySQL官方就把默认引擎由myisam转为i

6月25日我和公司同仁一起参加了亚马逊在成都的第一场AWSome Day活动.整个活动时间异常紧促,短短一天包含了7堂session,讲师的狂轰乱炸使得我们同学们普遍觉得比上班累多了.好了,废话不多说,让我们来回顾一下昨天都讲了那些东西. 第一个session主题是AWS技术推动的创新.听名称就知道给亚马逊云服务打广告了.里面讲述了AWS各种服务的牛逼,讲师说AWS计算量=其余15家云计算平台总计算量 * 5.是不是吹牛不得而知了.还有一点是AWS自从2006年发布以来经历了43次主动降价.就我

日历基本活动表的数据有四千万条,在这些生产库业务中是小的了. 从三个方面提高效率: 1.sql语句 要绑定变量,sql语句书写规范这些,包括的就多了.主要目的就是提高数据库吞吐量及业务SQL响应时间. 2.表设计 是否按范式设计,是否违反范式设计采用容易,减少查询语句的表关联等 3.从db角度是执行计划 保证正确的SQL执行计划 ------------------------------------------下面我们详细分析----------------------------------

最近一段时间处理了较多锁的问题,包括锁等待导致业务连接堆积或超时,死锁导致业务失败等,这类问题对业务可能会造成严重的影响,没有处理经验的用户往往无从下手.下面将从整个数据库设计,开发,运维阶段介绍如何避免锁问题的发生,提供一些最佳实践供RDS的用户参考. 一．设计阶段:在数据库设计阶段,引擎选择和索引设计不当可能导致后期业务上线后出现较为严重的锁或者死锁问题. (1).表引擎选择使用myisam,引发table level lock wait. 从5.5版本开始,MySQL官方就把默认引擎由my

2016-07-23  (点击上方公众号,可快速关注) 来源:阿里云 RDS - 数据库内核组 链接:http://mysql.taobao.org/monthly/2016/03/10/ 前言 最近一段时间处理了较多锁的问题,包括锁等待导致业务连接堆积或超时,死锁导致业务失败等,这类问题对业务可能会造成严重的影响,没有处理经验的用户往往无从下手.下面将从整个数据库设计,开发,运维阶段介绍如何避免锁问题的发生,提供一些最佳实践供RDS的用户参考. 设计阶段 在数据库设计阶段,引擎选择和索引设计不

    在数据库系统中,既有存放数据的文件,也有存放日志的文件.日志在内存中也是有缓存Log buffer,也有磁盘文件log file,本文主要描述存放日志的文件.     MySQL中的日志文件,有这么两类常常讨论到:undo日志与redo日志. 1 undo 1.1 undo是啥 undo日志用于存放数据修改被修改前的值,假设修改 tba 表中 id=2的行数据,把Name='B' 修改为Name = 'B2' ,那么undo日志就会用来存放Name='B'的记录,如果这个修改出现异常,可

mongodb是目前使用非常广泛的nosql(not only sql)之一,在db engines上排名非常靠前,下图是5月份的排名: 可以看到前面四个都是传统的关系型数据库,而mongodb在nosql中拔得头筹.本文会简单介绍mongodb的一些特性,然后通过在Linux环境下一步步搭建sharded cluster来学习mongodb.本文实验的mongodb是mongodb3.0,可能与最新的版本(mongodb3.4)在细节之处略有差异. Mongodb特性   官方一句话就能概括M

背景 mongodb 提供了类sql的数据查询及操作方式,同时也包含了聚合操作.索引等多个机制: 按以往的经验,不当的库表操作或索引模式往往会造成许多问题,如查询操作缓慢.数据库吞吐量低下.CPU或磁盘IO飙升等问题. 因此在应用开发过程中,有必要对DB操作进行审视,尤其是关键业务或复杂条件查询.mongodb 提供了explain方法可以让我们 对 DB查询语句进行分析,提前分析潜在的瓶颈. 查询计划 mongodb 通过查询计划(QueryPlan)描述一个查询语句的执行过程,而通常一个查询

阅读目录(Content) 1 undo 1.1 undo是啥 1.2 undo参数 1.3 undo空间管理 2 redo 2.1 redo是啥 2.2 redo 参数 2.3 redo 空间管理 3 undo及redo如何记录事务 3.1 Undo + Redo事务的简化过程 3.2  IO影响 3.3 恢复     在数据库系统中,既有存放数据的文件,也有存放日志的文件.日志在内存中也是有缓存Log buffer,也有磁盘文件log file,本文主要描述存放日志的文件.     MySQ

上期我们讲了在基于比原开发过程中链外存储可以用分布式存储IPFS,这期我们还给大家介绍另外一种链外存储的解决方案.bigchaindb:https://www.bigchaindb.com,下面我们讲一下集成过程. step1:搭建Bytom节点 比原相关资料:https://github.com/Bytom-Community/Bytom_Docs 搭建bytom节点有很多方式,然后开启RPC调用模式.这里推荐用docker搭建比原节点: docker搭建比原节点,同时开启RPC访问模式(即终

在数据库系统中,既有存放数据的文件,也有存放日志的文件.日志在内存中也是有缓存Log buffer,也有磁盘文件log file,本文主要描述存放日志的文件.     MySQL中的日志文件,有这么两类常常讨论到:undo日志与redo日志. 1 undo 1.1 undo是什么 undo日志用于存放数据修改被修改前的值,假设修改 tba 表中 id=2的行数据,把Name='B' 修改为Name = 'B2' ,那么undo日志就会用来存放Name='B'的记录,如果这个修改出现异常,可以使用

1 循环时没有使用break  案例:查找一个值是否在数组中存在(为举例舍弃自带函数) $aa=123; $arr=array(234,123,5,6,45646,346,23); foreach($arr as $v){ if($aa==$v){ dosth(); break; } } 这个是常犯的错误如果数量少或复杂度低性能没什么影响,如果遇到超大数组 那么就浪费了大量的资源 2 有时一次性将数据读取出来放入内存后处理更佳 遇到一个优化 开发者是想根据id递归查出所有的父子关系结构,每次递归