MIUI 是小米公司旗下基于 Android 系统深度优化、定制、开发的第三方手机操作系统，也是小米的第一个产品。MIUI 在 Android 系统基础上，针对中国用户进行了深度定制，在此之上孕育出了一系列的应用，比如主题商店、小米音乐、应用商店、小米阅读等。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
Mysql在写入压力很大，怎么办？ 高并发下的性能最大的问题，大都在数据库，以前我们做二十万超级群，mongodb每个月都会出事故. 我们聊聊,高并发下如何缓解mysql的压力 ⚠️：mysql是锁锁表不锁库，sqlite是锁库不锁表 环境准备 Mac mysql navicat wrk压测工具 node.js环境 下载wrk brew install wrk 如果这里卡住，可以调整 `替换brew.git: cd "$(brew --repo)" git remote set-url origin htt
中间件dble测试成员，主要负责dble的日常测试工作，热衷于探索发现，学习新技术。
出自percona公司，是一款多线程系统压测工具，可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如，可以用来测试文件IO，操作系统调度器，内存分配和传输速度，POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言，Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL，操作系统和硬件的测试。
BenchmarkSQL 是一个支持众多关系型数据库的基准测试工具，通过使用 BenchmarkSQL 对数据库进行 TPC-C 标准测试，即模拟多种事务处理：新订单、支付操作、订单状态查询、发货、库存状态查询等，从而获得最终的压测值。相较于 Sysbench 的单一，它更能贴切的模拟出真实的应用场景，因此越来越多的客户在对数据库进行压测时，更多的选择使用 BenchmarkSQL 。
作者介绍： 赵守斌，十年银行业数据库管理经验，熟悉各种Oracle数据库系统方案，对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Background 很多关注数据库技术的IT人士可能记不住去年双十二都剁手买了什么东西，但是一定会有人对当时一篇“Galera将死——MySQL Group Replication正式发布”的文章还有印象。 长期以来MySQL官方都缺少原生的MySQL集群多活方案，所以也给第三方公司提供了发展的机会。Galera就是其中的
作者介绍： 赵守斌，十年银行业数据库管理经验，熟悉各种Oracle数据库系统方案，对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Backgroun
本文是一篇译文，介绍 Percona 的工程师对 ScaleFlux 的性能压测报告。
最近作者有一个针对ScaleFlux 的产品也叫做 CSD 2000 进行压测的机会. 本文中作者将介绍使用 Intel SSD 和ScaleFlux 存储设备进行压测的对比结果。
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本文探讨了金融企业区域集中库的设计构想和测试验证，包括架构设想、数据库整合场景测试及优势和使用设想。作者提出利用 TiDB 数据库产品集中建设区域集中库，解决 MySQL 存量节点的整合问题，实现部署的标准化、按需扩展和统一运维管理。文章详细介绍了测试内容和结果，强调了区域集中库在建设和运行成本、服务质量等方面的优势，并提出了相应的管理措施，为金融企业数据库架构提供了有价值的参考 。
loadRuner自动化测试+压测 都行，比较重 Jmeter工具的实战场景 现在市场需求偏向压测，轻量级。 暂选python写自动化脚本
今天抽时间在整理一个关于MySQL和Oracle共同面临的问题，但是它们有着不同的解决方案，就是经典的partial write问题，我也看到网上有很多DBA在纠结，在争论，相比而言，Oracle这边更沉默一些。我认真看了他们的讨论，但是到目前为止没有看到一个把两方面都照顾到的解读，而且这个问题可以继续扩展开来，从存储层面也可以有一些解读，所以我决定做这个事情。至于文章最近应该会从社群中看到，对于内容，我还是抱着谨慎的态度，想让几位朋友审阅之后再说会比较好。如果你对此有一定的基础，对此有浓厚的兴趣，也
MySQL声称自己是最流行的开源数据库，它属于最流行的RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统)应用软件之一。LAMP中的M指的就是MySQL。构建在LAMP上的应用都会使用MySQL。
更换某个数据库进行各种前期的测试和比对是非常正常的事情，但是再正常的事情中，可以包含无数的你意料以外的事情，今天就所说最近遇到了一次有意思的数据库测试POC中的问题。
对业务模型进行分析，选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易，建立测试业务模型，确定各接口请求量的对比。
window安装可能要依赖它的子系统才方便安装，或者换成其他的压测工具例如JMeter。
JDBC（Java DataBase Connectivity，Java 数据库连接）是一种用于执行 SQL 语句的 Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用 Java 语言编写的类和接口组成。JDBC 提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
CDB现在支持类型复制类型比较多，我这里选择以下几种复制类型压测对比： MySQL 5.6[异步|半同步|增强半同步]复制，5.7异步复制（当时5.7只支持异步复制).
最近看到一句话是MySQL的TPS是4000，这句话是不严谨的，因为没有说服务器的配置。所以自己买了个服务器做了一个压测。希望自己对数据有一个概念。 注意：服务器不同结果不同，结果不具有普适性。
对于主从延迟，其实一直以来就是一个颇有争议的话题，在MySQL阵营中，如果容忍一定的延迟的场景，通过主从来达到读写分离是个很不错的方案，但是延迟率到底有多高可以接受，新版本中的并行复制效果怎么样，在不同的版本中是否有改变，我们能否找到一些参考的数据来佐证，这一点上我们可以通过一些小测试来说明。 首先来为了基本按照同一个参考标准，我们就在同一台服务器上安装了5.6，5.7的MySQL服务，另外一台服务器上搭建了从库。 数据库版本为5.6.23 Percona分支， 5.7.17 MySQL官
IDC发布报告《中国金融行业分布式事务型数据库市场份额，2023：技术验证结束，迎接高速增长》：在金融整体市场和银行细分市场，腾讯云数据库TDSQL斩获“双料”第一！
mysql数据库已经没得连接了, 却使用了超过 80%的内存...., 导致其它应用没得内存用了, 触发了os的oom....
某项目压测后发现qps达标，服务器cpu和内存占用均在70%以下，然而mysql服务的内存占用高达100%，且并没有因为压测而产生波动。
在前面的压力测试过程中，主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试，评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说，整个系统的瓶颈在于数据库。
计划今年将数据库服务器的os 从centos 6 升级到centos 7,根据惯例,升级之前我们要进行一次性能压测。本文分享一下我们的压测记录和结果。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
在经历了惨痛的黑天鹅事件以及激烈的数据恢复过程后，作为微盟DBA的我们进行了深刻的反省和自查，作为公司的核心资产，数据库也得到了前所未有的重视。如何保证数据安全以及用户服务的高可用性是我们要解决的首要问题。
这是一篇大长文，是对我上份工作的总结，对主要工作内容的总结、也是对 “2020技术驿站” 补交的作业，望前东家前团队能更好，也祝愿自己在新的环境中能继续满心欢喜的前行。
中午午休时，正好收到公司的培训邮件，由公司性能测试组的一名年轻的同事为我们带来压测相关的分享，这部分对俺这个以应用开发为主的程序员来说，感觉帮助很大。课上内容非常的通熟易懂，涉及了一般应用接口开发中主
某客户在中秋及国庆期间进行推广活动，业务访问量是平常的几倍，由于访问量的突增，无法及时进行扩容来规避，虽客户内部已提前进行容量评估和预留， 也采用自建的自动化扩容机制，其时效性在突发情况下未能达到预期，导致本次双节活动产生不小的业务损失。
在对系统进行压测时有时要进行局部压测，比如对数据库的读写性能压测，使用过数据库以及搜索引擎的小伙伴相信对缓存这个东西一定不会陌生，如果我们在对数据库或者es之类的搜索引擎进行压测时一定要采用随机的参数，否则压测意义就不大了，因为从缓存返回数据跟从io读取数据后返回是两码事，这两种情况在性能上相差太大，当然是用一定固定值进行压测也不符合实际生产过程中使用场景，本文主要介绍一种使用jmeter压测mysql数据库时的一种随机参数生成方式，当然这也不符合实际应用场景，尤其是一些涉及多个关联查询的情况，如果一个查询查不到可能直接返回了，这样也不够真实，更真实一些的方式应该是将系统中已有的数据放在jmeter中进行压测，本文先简单介绍下jmeter随机参数压测mysql的方法：
因为是复刻Java系的Mybatis，因此框架暂命名 Rbatis。小部分功能还在进行中。github链接https://github.com/rbatis/rbatis
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式，向读者展示 SpringBoot 应用程序对接 MySQL 时，在使用不同连接池以及不使用连接池时，在增删改查的一个性能对比。这也包括更新和查询时，索引字段的关键性。
事情的背景是这样的：一个朋友今年年初新开了一家公司，自己是公司的老板，不懂啥技术，主要负责公司的战略规划和经营管理，但是他们公司的很多事情他都会过问。手下员工30多人，涵盖技术、产品、运营和推广，从成立之初，一直在做一款社交类的APP。平时，我们一直保持联系，我有时也会帮他们公司处理下技术问题。
了解一个产品，从性能测试下手是最好的方法，这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
当应用程序访问数据时， MySQL 将数据从磁盘读取到内存，或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作，磁盘IO操作运行速度相对较慢，需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描，频繁数据读写请求时，高并发的写入更新数据，IO操作可能成为系统瓶颈。
基于实际的生产业务场景、系统环境，模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试，并持续调优的过程
在大量并发读请求、读多写少的业务场景下，本文利用 Sysbench 性能测试工具，调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力，并最终提高应用系统 QPS。
新的项目要使用PolarDB Serverless ，之前一直嚷嚷 Serverless 会改变很多事情，到了要开始用的时候，其实我是犹豫的，但项目本身的诉求如此，就必须开始搞serverless of databases .
| 导语：生活中的问题有时“难得糊涂”，但技术问题，一是一二是二，忌讳模糊的似是而非的答案，也忌讳一刀切的简单结论。我们常常听到一些关于MySQL的说法，比如“读不加锁”，比如“单表数据要小于1000万”，比如“DDL会锁表”等，比如“单表的索引数量应该小于X个”，如果不加思考和测试就直接全盘接受，就可能犯错误，而DB上的错误又非常“昂贵”，我们应该尽量避免。所以有了想法写10-20篇文章，来思考下这些常见说法是否正确，或者说在什么条件下是正确的。水平所限，也可能文章中会有错误，欢迎大家一起探讨。第1篇文章首先分析下“读不加锁”这种说法是否正确呢？
公司最近大量的MYSQL要上线，不做压力测试时说不过去的，所以拿出一直使用的sysbench 来压测一下MYSQL ，问题就开始了，最早用的是0.5 version.
前段时间，测试了国内主要云原生数据库PolarDB、TDSQL-C、GaussDB的性能，参考：《再测云原生数据库性能》。在上次测试结果中，由于地域版本差异，腾讯云的TDSQL-C并没有表现出“重磅升级”的效果，现在两个月过去了，我们再来重测TDSQL-C。先说结论：
摘要：在 Flink Forward Asia 大会实时数仓专场中，菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进，以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。
通过GreatADM可视化的方法，屏蔽手动命令操作的复杂度，快速完成单实例的向多主、多副本的架构分钟级的调整升级。
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