我一直以来，对性能测试中，连接池的大小要如何配置，不是太清楚；就我所知道的，就DB自带对连接数的限制，在sqlserver中用select @@connection 可以查到，在代码中，可以配置DB的连接池，在中间件中，可以配置最大的线程数等等。 在性能测试中，这些配置显然很重要，要不然，木桶原理，哪一个低了，都是个性能瓶颈，在其他地方再怎么费力，也无能为力。 今天做了一个实验
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2024-09-12 23:21:18
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MySQL及其优化 文章目录MySQL及其优化数据库相关概念事务的四大特性ACID影响mysql数据库性能的几个方面数据库性能优化的重点CentOS系统参数优化内核相关参数(/etc/sysctl.conf)增加资源限制(/etc/security/limit.conf)磁盘调度策略(/sys/block/devname/queue/scheduler)文件系统对性能的影响MySQL体系结构如果选
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2023-08-29 16:54:53
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MySQL 单表数据量增长可能的性能问题：MySQL表数据增长会对查询和修改性能产生负面影响。以下是一些可能导致性能降低的因素：索引失效：随着表数据的增长，索引的更新可能会变得更加频繁，因此索引的性能可能会受到影响。如果表中的数据分布发生了变化，一些索引可能会变得不太适合，导致查询效率下降。查询扫描范围增加：随着表数据的增长，查询需要扫描的范围可能会变得更大，从而导致查询时间变长。为了缓解这个问题
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2023-09-26 21:11:49
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# MySQL 的极限 QPS（Query Per Second）
在高并发环境下，数据库的性能直接关系到应用程序的响应速度和用户体验。QPS（每秒查询数）是衡量数据库性能的重要指标之一。本篇文章探讨 MySQL 的极限 QPS，分析影响因素，并提供一些优化建议。
## 什么是 QPS？
QPS 指的是每秒钟数据库可以处理的查询数量。QPS 的提高意味着在相同的时间内，数据库能服务更多的请求
原创
2024-09-02 03:38:05
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为什么不要问我DB极限QPS/TPS背景 相信很多开发都会有这个疑问，DB到底可以支撑多大的业务
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2022-04-11 17:47:15
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为什么不要问我DB极限QPS/TPS背景 相信很多开发都会有这个疑问，DB到底可以支撑多大的业务量，如何去评估？对于这个很专业的问题，DBA也没有办法直接告诉你，更多的都是靠经验提供一个看似靠谱的结果，这里主要说明数据库容量评估的难点。定性分析借用学校时候做物理题的一个思考方法 -- 极限法；我们假设两种极限场景: 极限场景一，所有SQL 都是主键等值查询。极限场景二，所有SQL 都是...
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2021-08-09 16:34:59
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作者：容易本测试不针对任何特定场合，纯粹通过并发测试发现mysql在大并发情况下可能存在性能瓶颈以及针对性优化。系统环境硬件服务器配置CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E7-4870 v2 @ 2.30GHz×4总计60核内存：512G硬盘：采用fio卡，文件系统采用ext4文件系统备注：通过bioss开启电源的最大性能和CPU最大性能模式。如果BIOSS无法设置CPU最大性能模式
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2023-12-27 21:00:33
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Mysql:不支持多CPU并发运算 每个sql 只能分配到一个cpu超高的QPS和TPS (QPS:每秒处理的查询量)例: 10ms 一个 sql 1s 能处理100sql QPS<=100 因为cpu还要处理其他的事情 所以小与等于风险：效率低下的SQL大量的并发和超高的CPU使用率风险:大量的并发: 数据库连接数被占满 (max_connections 默认为100)超高的CPU使用率:
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2023-06-22 17:25:18
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计算TPS，QPS的方式qps，tps是衡量数据库性能的关键指标，网上普遍有两种计算方式TPS，QPS相关概念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 &nb
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2023-06-01 18:46:52
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文章目录常见的数据库指标包括为什么不要问我DB极限QPS/TPSmysql查看性能常用命令MySQL基准测试为什么要做mysql基准测试Mysql性能测试工具 mysqlslapsysbench参考 常见的数据库指标包括TPS/QPS：衡量吞吐量。（TPS：每秒事务处理量(TransactionPerSecond)、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）
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2023-09-07 22:44:55
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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
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2023-08-12 20:33:38
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小主 | 兰希姑娘今天聊一聊性能测试常见指标的含义。 1 TPSTPS的含义是每秒事务数。那么什么是事务呢？这个的定义就非常定制化了，比如，我们要测试的是一个接口，那么这个接口从发送请求到收到结果，就是一次事务，如果我们测试的是一个系统，系统由前端发起，后端经过多个接口、数据库，最终返回给前端结果，那么，这个系统的一次事务就是从前端发起请求，到前端收到返回的过程。我们经常听到的另外
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2023-11-23 20:54:15
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在对数据库的性能监控上经常会提到QPS和TPS这两个名词，下面就分别简单的分享一下关于MySQL数据库中的QPS和TPS的意义和计算方法。一、TPS：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，加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS)TPS是软件测试结果的测量单位。一个事务
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2023-08-08 20:00:54
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# MySQL极限
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛用于Web应用程序和其他类型的软件中。但是，就像任何其他软件一样，MySQL也有其极限。本文将介绍MySQL的极限，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## MySQL的极限
MySQL有许多方面的极限，包括数据库大小、并发连接数、表的大小等。这些极限取决于MySQL的配置和硬件资源。下面我们将分别介绍这些方面的极限
原创
2024-04-29 04:30:35
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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
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2024-08-23 14:56:00
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一、什么影响了数据库查询速度1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析
QPS：
Queries Per Second意思是“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。
TPS：是
TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它
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2024-02-19 10:49:14
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一：有哪些因素影响mysql性能 在一个类似此结构的服务器架构是哪些方面影响该服务器性能： QPS：每秒钟处理的查询量；sql查询速度，效率低下的sql会随着访问量来严重影响效率；比如10ms处理1个sql，那么QPS<=100 TPS： 并发量&CPU使用率：并发量是指同一时间处理请求的数量,大并发导致数据库连接
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2023-09-04 13:44:58
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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 01QPS QPS = Queries / Seconds Queries 是系统状态值--总查询次
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2023-08-03 17:06:03
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图中MySQL-5.7 Dimitri表示官方MySQL数据库，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
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2023-08-29 19:27:22
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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2.5GBMySQL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
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2023-06-26 22:31:53
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