在项目当中数据库一般都会成为主要的性能与负载瓶颈,那么针对数据库各项性能指标的监控与对应的优化是开发与运维人员需要面对的主要工作,而且这部分的工作会贯穿项目从开发到运行的整个周期里. 这篇文章中我们对MySql数据库中的几个主要的性能指标的计算与统计进行下说明与总结. 在MySql中通过show global status可以得到很多的性能指标项,从中我们可以可以抽取需要关注的指标项: 1.CPU.内存使用率.磁盘占用空间 CPU.内存.磁盘这三项是我们能够看到的最直观的指标,也是MySql运行

 在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标.本文比较了网上的两种计算方式.先来了解一下相关概念. 概念介绍: QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准. TPS :  Transactions Per Second   是事务数/秒,是一台数据库服务器在单位时间内处理的事务的个数.    如何计算: 从网上查看如果获取mysql 的qps,

一. 如下对账表数据结构 create table t_cgw_ckjnl ( CNL_CODE ) default ' ' not null comment '通道编码', CNL_PLT_CD ) default ' ' not null comment '通道平台号', CNL_TYP ) default ' ' not null comment '通道类型', CHK_BAT_NO ) default ' ' not null comment '对账批次号', BAT_NO ) defa

一.数据表结构 CREATE TABLE `jx_attach` ( `attach_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `feed_id` int(11) DEFAULT NULL , `attach_name` varchar(255) NOT NULL, `cycore_file_id` varchar(255) DEFAULT NULL , `attach_size` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0', `complet

一.数据表结构 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CREATE TABLE `jx_attach` (   `attach_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `feed_id` int(11) DEFAULT NULL ,   `attach_name` varchar(255) NOT NULL,   `cycore_file_id` varchar(255) DEFAULT NULL ,    `attach_size` bigint(20

数据更新操作有3种:向表中添加数据.修改表中的数据和删除表中的数据. 用来演示的数据表用student.course.sc三个数据表,数据表具体内容在:PHP和MySql数据库,如何获取每个分类的记录的总数 插入数据 插入元组(一条数据) 格式为: INSERT INTO <表名>[(<属性列1>[,<属性列2>]-)] VALUES(<常量1>[,<常量2>]-); INTO子句中没有出现的属性列,新元组将取空值 但表定义说明了NOT NULL

1.CONCAT(str1,str2,...) 返回来自于参数连结的字符串.如果任何参数是NULL,返回NULL.可以有超过2个的参数.一个数字参数被变换为等价的字符串形式.  select CONCAT('My', 'S', 'QL');--'MySQL'  select CONCAT('My', NULL, 'QL'); -> NULL 2. LENGTH(str) 返回字符串str的长度.    select LENGTH('text'); -> 4 3 .LOCATE(substr,s

大小写控制函数 SELECT LOWER('HelloWrold'), UPPER('HelloWorld'); 字符控制函数 SELECT REPLACE('abcdababab','p','m'); 将“abcdababab”中的字符p替换成m; SELECT TRIM(' ' FROM ' HHHHHello.HHHWorldHHHHH '); 去掉两边的空格. ,, '*') FROM employees; LPAD:salary字符不够10个的时候,在左侧添加'-'凑够10个字符: R

项目中需要去更新数据的版本号. INSERT INTO Biz_CourseErrorBookDetail (CourseID,QuestionID,StudentID,ErrorCount,LastTime,CreateDTM) VALUES (#{emp.CourseID}, #{emp.QuestionID}, #{emp.StudentID}, , NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE ErrorCount = ErrorCount + ,LastT

今天突然有个同事问题一个问题, mysqlTPS和QPS的计算公式是什么? 以前确实也没有关注过这个计算公式,所以查了下学习了下: 下面是参考内容.  在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标.本文比较了网上的两种计算方式.先来了解一下相关概念. 概念介绍: QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准. TPS :  Transactions

binlog: 用来记录mysql的数据更新或者潜在更新(update xxx where id=x effect row 0);文件内容存储:/var/lib/mysql mysqlbinlog --base64-output=decode-rows -v mysql-bin.000001 查看binlog的内容 binlog的格式statement : 基于sql语句的模式.update table set name =””; effect row 1000: uuid.now() othe

万级TPS亿级流水-中台账户系统架构设计 标签:高并发 万级TPS 亿级流水 账户系统 背景 业务模型 应用层设计 数据层设计 日切对账 背景 我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统,用来支撑所有前台产品线的用户资产管理,统一提供支持大并发万级TPS.亿级流水.数据强一致.风控安全.日切对账.财务核算.审计等能力,在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力. 注:资金类系统只有合格和不合格,哪怕数据出现只有0.01分的差错也是不合格的,局部数据不准也就意味着全局数据都不可信. 本文只分享

原文地址http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5260294.html,转载请注明出处,谢谢! 前言 很久没写文章,也有博友在我的有些文章中留言,希望我可以写一些文章,公司项目一直很忙,但是每天也尽量腾出一些时间写一些东西,主要针对工作中一些常用的知识点系统性的梳理(可能我们在工作中只是纯粹的使用而已,不会去进行总结.归纳). 本文写的内容是MySQL数据类型,之前写MySQL系列文章的时候一直忽略的一个知识点,现在想来,我们学习一门语言,无非从两个方面入手: 基本语法

一.数据库初始化 1.Percona的MySQL 5.6.20版本数据库初始化 初始化命令(MySQL 5.6版本不适用mysqld命令进行初始化) ./scripts/mysql_install_db --defaults-file=/opt/app/mysql/my.cnf --user=mysql --basedir=/opt/app/mysql --datadir=/opt/app/mysql/data 报错信息如下:FATAL ERROR: please install the fol

CHAR和VARCHAR CHAR和VARCHAR类型声明的长度表示你想要保存的最大字符数 char 0~255 尾部填充空格到指定长度,检索时自动去掉空格. varchar 0~65535 VARCHAR值保存时只保存需要的字符数,另加一个字节来记录长度(,则使用两个字节). 不进行空格填充 注意  受限于mysql单行最大字节(InnoDB,65535),考虑到编码             如果为latin1,则varchar最大为 65535-2-1=65532(null标志位占用一个字节

一般情况下,我们是通过"show slave status \G;"提供的Seconds_Behind_Master值来衡量mysql主从同步的延迟情况.具体说明见:mysql主从同步(4)-Slave延迟状态监控,这种方法在大多数情况下确实是可行的.但是经验告诉我,仅仅依靠Seconds_Behind_Master的值来监测主从同步数据是否延迟是绝对不可靠的!!! 曾经遇到过的一个坑:Mysql主从环境部署后,刚开始主从数据同步是没问题的,也是通过监控Seconds_Behind_M

TPS计算规则 在MYSQL 中,TPS(Transaction Per Second)的计算方法为 (com_commit+com_rollback)/time,但com_commit和com_rollback记录的是显式事务的,因此隐式提交的事务不会被算到TPS中,如果程序未使用显示事务,即使在高并发事务下, 使用MYSQL看到的TPS也会很低. Demo验证,分别使用存储过程显式和隐式(自动提交)1000个事务: DELIMITER $$; CREATE PROCEDURE USP_T2(

MySQL binlog格式解析   binlog想必大家都不陌生,在主从复制或者某些情况下的数据恢复会用到.由于binlog是二进制数据,要查看一般都借助mysqlbinlog工具.这篇笔记分析了binlog格式,希望能够了解下mysqlbinlog工具背后所做的事情. 1.什么时候写binlog 在说明什么时候写binlog前,先简单介绍下binlog的用途.binlog是二进制日志文件,用于记录mysql的数据更新或者潜在更新(比如DELETE语句执行删除而实际并没有符合条件的数据),在m

MySQL ExplainEXPLAIN 命令的输出内容大致如下: mysql> explain select * from user_info where id = 2\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: constpossible_keys: PRIMARY key: P

一.本节概述 MySQL 里有很多自增的 id,每个自增 id 都是定义了初始值,然后不停地往上加步长.虽然自然数是没有上限的,但是在计算机里,只要定义了表示这个数的字节长度,那它就有上限.比如,无符号整型 (unsigned int) 是 4 个字节,上限就是 2 -1. 既然自增 id 有上限,就有可能被用完.但是,自增 id 用完了会怎么样呢? 今天这篇文章,我们就来看看 MySQL 里面的几种自增 id,一起分析一下它们的值达到上限以后,会出现什么情况. 二.表定义自增值 id 说到自增

性能容量关键指标: 每秒tps,峰值tps 基础数据量,日均增长数据量 最大连接数 内存分配 IOPS 重点关注指标: 业务指标: 每秒并发用户请求.每秒订单数.用户请求响应时长 折算成性能指标: qps.tps.rt 提出测试预期目标: 根据性能指标制定测试方案 测试结果尽可能以这些指标来表达 业务预期指标解读 读写比例:读多写少.读少写多.读写相当.统计为主.纯写入为主 存盘模式(数据可靠性要求):实时.异步.不关注 用户端的语言.字符编码(latin1.utf8.utf8mb4) 数据恢复