译者: 明明如月本文主要介绍 PlanetScale 是如何通过 MySQL 的水平分片支撑每秒一百万个查询(QPS)的。如果你使用的数据拥有良好的扩展性,用起来会更比较省心。 我们推出了基于 Vitess 的 PlanetScale,旨在最大程度上利用其出色的可扩展性。水平分片是他们在扩展性方面的一个重要优势。为了展示水平分片的实力,我们决定做一些基准测试。我们设定了一个 PlanetScal
# 实现mysqlqps ## 整体流程 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 安装mysql | | 2 | 创建测试数据和表 | | 3 | 生成测试数据 | | 4 | 编写测试脚本 | | 5 | 运行测试脚本 | | 6 | 分析测试结果 | ## 具体步骤 ### 1. 安装mysql 首先需要安装mysql数据,这里以使用apt安装为例。
原创 2024-04-29 07:04:19
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概述今天主要介绍MySQL数据,或者说所有数据的三个关键性能指标:qps 每秒处理的查询数tps 每秒处理的事务数IOPS 每秒磁盘进行的I/O操作次数 一、TPS(适用innodb)1、概念Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即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,加上一次用户数据访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼
在讲影响mysql的性能先简单科普下几个小知识,方便理解后面我讲的内容并发量:同一时间数据服务器处理的请求数量 同时连接量:比’并发量’大的多得多连接数会有上千,很多处于sleep状态,好比nignx有很多请求连接,其中几个是请求数据处理的,mysql连接数默认为100(max_connections定义的,生成模式可以设置大一些,若连接数满了,会出现500的错误) QPS
转载 2023-08-08 10:50:20
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zabbix服务端 ip:192.168.141.130 zabbix客户端 ip: 192.168.141.146首先配置阿里云的yum源 在服务端执行操作 cd /etc/yum.repos.d/ vim zabbix_Aliyun.repo[zabbix] name=Zabbix Official Repository - $basearch baseurl=http://mirrors.a
# 如何提高MySQLQPS MySQL是一款使用广泛的关系型数据管理系统,它的性能很大程度上会影响业务系统的稳定性和性能。提高MySQLQPS(Queries Per Second)是很多数据管理员和开发人员关注的重点之一。在本文中,我们将介绍一些提高MySQLQPS的方法,并附上相应的代码示例。 ## 使用合适的索引 索引是提高MySQL查询性能的关键。在进行写操作
原创 2024-05-14 06:53:41
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# MySQL 查询 QPS(每秒查询数)分析 在现代应用程序中,数据性能至关重要。当我们谈论 MySQL 数据时,QPS(Queries Per Second,每秒查询数)是一个重要的性能指标。本文将介绍如何测量和优化 MySQL 的查询 QPS,并提供代码示例以帮助理解。 ## 什么是 QPSQPS 是衡量数据处理能力的一个重要指标。它表示每秒处理多少个查询。高 QP
原创 2024-09-18 06:25:41
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上一章简述了 利用 sysbench 进行测压时,数据抗下多少 QPS, TPS等数据服务器的指标。 但是本质上 如果你的机器性能特别好。可能你采用 10个 线程 ,20个线程等,是无法测试出数据的最高负载能力。那么,我们可以通过不断增加线程数量,同时观察机器的性能。让数据去承载更高的QPS四、关于生产环境下的MySQL(下)(sysbench 压测)4-1 为什么我们在不停增加线程数的
转载 2024-05-30 22:50:40
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影响数据的性能因素1.超高的QPS和TPS:  (1)QPS:每秒查询率(Query Per Second)   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。即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。  (2)TPS:每秒事务处理量(Transaction Per Second)  每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量。它是衡量系统处理能力的重要指标。2
转载 2023-10-15 15:00:04
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######################################################################################################修改地方为:1、数据账户密码存放在单一配置文件;2、更新配置文件内容;##############################################################
# Java节点承受的QPS最大是多少? 在现代互联网服务中,QPS(Queries Per Second,查询每秒)是衡量系统性能的重要指标。很多开发者关心单个Java节点能够承受的最大QPS,这不仅关乎应用的可扩展性,还影响到用户的体验。在这篇文章中,我们将探讨Java节点的QPS极限,并通过一个示例来说明如何测试和优化QPS。 ## 理论的QPS计算 Java节点承受的QPS
原创 2024-08-12 05:46:49
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文章目录1.为什么要进行sql优化2.Mysql安装启动配置(CentOS7)mysql版本与性能mysql安装-rpmmysql常用命令msyql常用配置开放远程连接3.逻辑分层,存储引擎,解析过程逻辑分层存储引擎解析过程4.索引,执行计划索引执行计划优化总结常用sql语句5.慢查询6.创建,分析海量数据7.主从复制 1.为什么要进行sql优化因为没有进行sql优化的语句执行性能低下。而性能低
MySQL与PG(PostgreSQL)谁的性能更强是一个很有意思的话题,知乎上的回答貌似都在说PG能将MySQL远远的甩在身后,甚至有些回答的同学还给出了性能测试的截图。就区区看到的回答来看,测试的方法基本都很业余。2015年做过MySQL与PostgreSQL的测试对比:MySQL PK PostgreSQL,不服,跑个分呗(第一季)但是由于后续测试服务器被借调,因此未能完成后续的测试。不过社
转载 2023-08-12 20:33:38
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        最近开始自学MySQL优化,继续上次并发编程的学习节奏,工作之余,尽可能地看一看,学一学。        首先,分析一下对数据性能影响比较大的一些因素:SQL查询速度、网卡流量、服务器硬件、磁盘IO等....        1、超高的QPS和TPS。由于MySQ
1.指标介绍•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 事务数/秒,是一台数据服务器在单位时间内处理的事务的个数。2.QPS 指标先来认识一下以下几个有关查询的指标:1.Questions: MySQL从上一次启动到当
转载 2023-08-08 16:07:17
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场景:Mysql的简略QPS测试(单机) Mysql的简单QPS测试(单机) MySQL官方网站下载: 1、MySQL-server-5.5.28-1.rhel4.i386.rpm 2、java驱动 mysql-connector-java-5.1.5-bin.jar 测试服务器为Dell E5410 的Debian linux 2.6,配置为: 1、4核,2.33GHz 2、内存3G 3、SA
本文原题“高并发高性能服务器是如何实现的”,转载请联系作者。1、系列文章引言1.1 文章目的作为即时通讯技术的开发者来说,高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸,什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来,又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如:Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时,
图中MySQL-5.7 Dimitri表示官方MySQL数据MySQL-5.7 Sveta使用的是Percona MySQL 5.7.15版本。从上图来看MySQL 5.7对比官方版本PG 9.6在性能上要好非常多,QPS可达160万,PG 最高140万。在并发100个线程后,官方PG的性能下降比较明显。PG社区已定位问题所在,又是cache aligne所引发的,这个问题MySQL几年前已经
转载 2023-08-29 19:27:22
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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基准测试的结果对比,如果值过高,就要尽快处理了计算方法 01QPSQPS = Queries / SecondsQueries 是系统状态值--总查询次数,可以通过 show status 查询得出Seconds
转载 2024-08-23 14:56:00
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文章目录MySQL数据介绍特点MySQL安装官网下载phpstudy集成环境mysql中几个概念数据导入数据操作创建数据查看所有的数据修改数据的编码格式删除数据表操作创建表查看所有的表修改表名查看表的字段信息修改字段名修改字段名的类型添加字段删除字段删除表数据的操作添加数据修改数据删除数据表查询条件查询AND ORIN高级查询聚合函数count()sum()avg()max()mi
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