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!
QPS(Query per second) 每秒查询量 TPS(Transaction per second)每秒事务量 这是Mysql的两个重要性能指标,需要经常查看,和Mysql基准测试的结果
好久没上OSC,上面安排测下Mycat,于是申请服务器,花了两个周做出这个东西,供以借鉴。
IOPS:(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
在查询计数已成为问题的情况下,它们在另一个表中构建了计数,以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
mysqladmin是mysql官方的一款执行管理端的客户端程序,可以利用它对MySQL数据库服务进行操作,在MySQL5.5及以前的版本中,最常用的方法是用它来关闭mysql实例:
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。
社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景,社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断,早期缓存设计时由于流量不是很大,未体现出明显的问题,近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题,因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计,以保障收藏业务的性能和稳定性。
在数据库相关的问题中,经常会遇到并发过高的现象,引发这个现象的原因很多,比如慢查询堆积,业务流量突增等等。通常在面对这一类问题的时候,DBA 会比较被动,常规的手段只有定期批量的 kill 低效查询,直到开发的同学临时调整业务查询或者前端业务限流。
系统常用指标经验值(持续更新) 一. 数据库相关 MySQL 单实例,读写 QPS 通常只有千级别(3000~6000),经过优化的查询语句,在性能较好的机器上,读 QPS可接近 1w。 MySQL 执行一次普通的查询或者修改操作,平均耗时在 10~100ms 级别。 慢查询:针对用户端的查询操作,slow_query 建议设置在 1s 以内。 二. 缓存相关 单机 Memcached 的读写 QPS 可以达到 10w~100w 级别,读写平均耗时在 1ms 以内。 单机 Redis 的读写 QPS 10w
我们在做数据库性能压力测试、做监控和告警项,或者想要真实地了解业务数据库负载的时候,常常需要使用两个数字化的衡量指标。他们是什么?相信很多数据库从业的读者已经呼之欲出了,那就是 QPS 和 TPS。
最初接触这个工具还是在两年前看《高性能MySQL》的时候,那时候没安装上呀,就没弄了、 我就想起来现在 luasql 也没安装上,会不会过段时间这也不是事儿了。
Linux 有个非常有用的 top 命令,可以查看操作系统的性能状态,mytop 命令类似 top 命令,界面结构也类似,只是 mytop 显示的是 mysql 的状态信息,例如我们非常关心的 QPS
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢? 无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) 并发量: 同一时间处理请求的数量,注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
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。
在表的数量很多时,每次查询I_S会从文件系统中读取每个单独的FRM文件,使用更多的CPU周期来打开表并准备相关的内存数据结构
这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
通常使用QPS(Queries Per Second,每秒查询书)和TPS(Transactions Per Second)来查看数据库的效率。
Mytop是一个用于监控MySQL性能的开源命令行工具。它受到名为top的Linux系统监视工具的启发,在外观和感觉上类似于它。Mytop连接到MySQL服务器并定期运行show processlist和show global status命令。然后,它以有用的格式汇总信息。使用mytop,我们可以(实时)监控MySQL线程,查询和正常运行时间,以及查看哪个用户正在运行哪些数据库查询,哪些是慢查询等等。所有这些信息都可用于优化MySQL服务器性能。
在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
具体的指标定义,如:高并发方面要求QPS 大于10万;高性能方面要求请求延迟小于 100 ms;高可用方面要高于 99.99%。
最近看到一个网友在问(请问一下,每天3~4W次的读写,用什么样子的配置比较好,麻烦推荐一个配置,谢谢 MySQL5.7的.)看着应该是一个比较简单的场景,不过笔者通过这问题在想云MySQL不同的配置他的性能究竟如何?如果推荐了这个用户配置后,他的业务又涨了该如何再选择其他的配置? 所以这里我们可以来测试一下云MySQL的性能,从测试数据上看是否可以更好的解答此用户的问题。
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1、数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多,比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞(死锁)等。当然,有测试工程师的团队,会做压
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。
I. 安装与配置 Centos 下可以直接通过yum进行安装 yum install mytop 使用姿势和top命令一样,直接用即可 mytop 可能提示没有权限,如下 # mytop !500Cannot connect to MySQL server. Please check the:
原文链接:https://planetscale.com/media/one-million-queries-per-second-with-mysql?page=%2Fresources&widge
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
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项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时,产生了事务,因此产生写锁,当一个获取了事务的线程
Hanldersocket是一个MySQL守护进程插件,它让应用程序可以将MySQL当NoSQL使,Hanldersocket的主要目的是与存储引擎,如InnoDB交互,而不需要SQL相关的开销。访问MySQL表时,Hanldersocket仍然需要打开和关闭表,但不是每次访问都要求打开和关闭,因此减少了互斥争夺,极大地提高了系统性能,当流量变小时,Hanldersocket会关闭表,因此它永远不会阻止管理命令(DDL)。
近日,腾讯云MySQL发布新架构,在基础硬件能力、自研内核及外部网络延迟等方面进行了全面升级。 在探究新版本实际性能的过程中,测试人员通过基准测试工具SysBench以及全仿真业务生产环境,分别针对只写、只读以及混合读写场景进行性能测试。其结果显示,新架构下的云数据库MySQL在性能上比原有架构提升20%。此外,通过TXSQL内核的更新,也为企业提供了更多实用的能力。 本次发布的云数据库MySQL新架构搭载最新的腾讯自研数据库内核TXSQL,不仅提供了如Parallel DDL、缓存快照主从同步等性能增强
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。
QPS :Queries Per Second 从字面意思就可以理解:是每秒查询率 ,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流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。
| 作者 周信静,毕业于浙江大学,目前在CDB/CynosDB数据库内核团队参与TXSQL云数据库内核研发工作,参与了热点行更新以及一系列性能优化工作,并修复了多个MySQL官方bug。 Part1 背景 InnoDB的自适应哈希索引(Adpative Hash Index,以下简称AHI),是一种建立在B树索引结构上的索引结构,目的是为了进一步降低BTree的查询代价。 在B树中搜索一个记录时,需要从根节点下降到叶子结点,同时在每个节点中还需要使用二分查找定位。而AHI对此的改进在于它对BTree索引
MYSQL 的CPU 使用率高,干时间长的DB们都会遇到,其实其他的数据库也都是有类似的问题,CPU一升高。大部分DBA 的首要工作就是要看是不是有大事务,大查询,慢查询等等。实际上我们是不是有更好的快速定位的方法
北京万里开源软件有限公司,是专注于国产自主可控数据库产品研发超 20年的国家高新技术企业,参与多个国家级的数据库行业标准制定工作。本次用于测试的 GreatSQL 开源数据库是适用于金融级应用的国内自主 MySQL 版本,专注于提升 MGR 可靠性及性能,支持 InnoDB 并行查询等特性,可以作为 MySQL 或 Percona Server 的可选替换,用于线上生产环境,且完全免费并兼容 MySQL 或 Percona Server。
(1) QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status like 'Question%'; (2) TPS(每秒事务量) TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds mysql > show global status like'Com_commit'; mysql > show global status like'Com_rollback'; (3)
InfluxDB作为时序数据库,与传统的关系型数据库相比而言,还是有一些区别的,下面尽量以简单明了的方式介绍下相关的术语概念
Mytop是用于MySQL数据库的免费开放源代码命令行监视软件。它的外观类似于Linux/Unix中的“ top”命令。 Mytop监视MySQL线程和数据库的整体性能,从而使系统管理员或开发人员可以了解应用程序如何与数据库交互。
TPS:Transactions Per Second (每秒传输的事物处理个数) ,这是指服务器每秒处理的事物数,支持事物的存储引擎如Innodb等特有的一个性能指标;
如果可以接受一定时间的停写,可以使用mysqldump+binlog的方式迁移数据
测试在做 OceanBase 纯读性能压测的时候,发现对数据做过更新操作后,读性能会有较为明显的下降。具体复现步骤如下。
4 Scale 如何提高响应速度,和直接打开原链接一样的效率。 明确,这是个读多写少业务。 4.1 缓存提速(Cache Aside) 缓存需存储两类数据: long2short(生成新 short url 需要) short2long(查询 short url 时需要) 📷 4.2 CDN 利用地理位置信息提速。 优化服务器访问速度: 不同地区,使用通不同 web 服务器 通过 dns 解析不同地区用户到不同服务器 优化数据访问速度 使用中心化的 MySQL+分布式的 Redis 一个 MySQL 配多个
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