RDS for MySQL 由亚洲唯一WebScaleSQL团队维护内核源码，结合阿里巴巴多年MySQL数据库调优经验，从数据库源码层及数据库参数进行了性能优化，在相近规格配置下，RDS for MySQL性能值能达到自建数据库性能的3倍以上。 RDS for MySQL针对通用的场景，在内核做了一系列的优化：
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2024-08-17 19:05:22
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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，是一台数据库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
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2023-08-08 16:07:17
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常见软件的 QPS这里给出的 QPS 仅供参考，实际项目需要进行压测来计算。Nginx ：一般情况下，系统的性能瓶颈基本不会是 Nginx。单机 Nginx 可以达到 30w +。 Redis: Redis 官方的性能测试报告：https://redis.io/topics/benchmarks 。从报告中，我们可以得出 Redis 的单机 QPS 可以达到 8w+（CPU 性能有关系，也和执行的
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2023-09-11 10:59:00
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php解决高并发 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个（表示Apache的最大连接数目）。 那么，我们的Web系统的理论峰值QP
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2024-02-02 15:32:34
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qps： 每秒钟处理的查询量数据库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使用率因cpu资源耗尽而出现宕机磁盘 io磁盘IO性能突然下降（使用更快的磁盘设备）
其它大量消耗磁盘性能的任务计划（调整计划任务，做好磁盘维护）网卡风险： 网卡IO被占满
避免：
1. 减少从服务器的数量
2. 进行分级缓存
3. 避免使用 sel
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2024-04-09 19:42:03
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mysql分库分表：场景：在进行设计数据库时，在用户量不大的情况下单表单库在承载最大2000/s以下的请求应该是没有问题的，单表磁盘存储200w已经就够多了。但是如果单表单库的情况下达到这么高的并发和存储对mysql数据库的性能有极大的挑战。当业务发展变大可以进行redis缓存解决一部分查请求并发减少mysql压力值，达到mysql阈值可以使用MQ进行削峰，但是这个不是长久的办法，如果业务量再次加
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2023-08-30 07:23:10
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最近2周时间， 对于MYSQL 5.5.15-log Windows XP版本，进行了各种测试和优化。目前mysql的许多单表数据已经超过了1亿条记录，MYSQL在经过各种优化后，处理上亿条记录非常轻松，性能远比想象的要好的多。目前， 硬件情况是 intel Q9300 CPU 2.5G 4核心 775针的老CPU， 内存是2.6G DDR2, 硬盘是5900转2T的希捷节能硬盘, 都是很普通廉价
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2023-08-02 18:07:48
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QPS是什么我们先回忆一下，QPS的概念如下所示:QPS（Query Per Second）：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。那我们怎么估出每秒钟能处理多少请求呢？OK，用日志来估计！那日志怎么记录呢，细分下来，有两种方式。方式一:自己在接口里记录这种方式指的是在你的接口里，日志记录了能体现该接口特性的，并具有唯一性的字符串！例如，下面这一段代码@RestControlle
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2024-06-27 05:59:27
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# MySQL 单机 QPS 能到多少？需要什么配置？
MySQL 是全球使用最广泛的开源数据库管理系统之一，因其稳定性和高效性被广泛运用于各种领域。在选择 MySQL 作为数据存储解决方案时，很多开发者和系统架构师关心的一个重要问题是单机的每秒查询数（QPS, Queries Per Second）。本文将探讨 MySQL 单机能够达到的 QPS，所需的配置以及如何优化 MySQL 性能。
原创
2024-09-12 03:21:22
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满足标准：并发大于等于100 ，平均响应时间小于等于3秒项目在压测过程中并发数只有50，在并发数100的情况下有很多请求链接是失败的我们该如何入手去处理这些问题并提高并发数呢？1、首先从压测结果入手，对不满足标准的链接url进行单独压测，并在100并发数的条件下，查看聚合报告显示的当前压测链接的平均响应时间和错误率，并将结果输出本地中以查看有多少链接出现错误，出现的错误是什么，比如：403、401
# MySQL 写入 QPS（每秒查询数）的探讨与示例
在现代互联网应用中，MySQL 常常作为后端数据库，在系统的性能中扮演着至关重要的角色。其中，QPS（Queries Per Second）是评估数据库性能的重要指标，尤其是在大型系统中，频繁的写操作会显著影响系统的响应速度和稳定性。本文将探讨 MySQL 写入 QPS 的概念，并通过代码示例来演示如何有效地评估和优化这个指标。
## 什
原创
2024-09-22 04:46:59
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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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背景： 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。 基于上篇我进行了分库分表是对于性能有很大的提高，分库分表实践和中间件的引申 我这里讲解的例子是目前4主8从库（12个实例），以下每个实例都会称为分片。单个分片配置mysql版本5.7.19（一会说明不同版
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2024-02-19 22:32:43
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不确定,但主要是在1.00 * n_cpu.负载意味着：如果单cpu系统上有多个进程,它们看起来是并行运行的.但事实并非如此.实际发生的事情：内核给进程提供1/100秒,然后用中断中断运行.并将下一个1/100秒提供给另一个流程.实际上,“哪个过程应该在下一个1/100秒间隔？”这个问题将由复杂的启发式方法决定.它被命名为任务调度.当然,被阻止的进程,例如他们正在等待他们从磁盘读取的数据,可以免于
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
在解决“mysql单机tps能到多少”的过程中，我们深入探讨了影响 MySQL 单机性能的多个因素，以及如何通过有效的配置和优化来提高其每秒事务处理次数（TPS）。
### 问题背景
随着业务的不断扩展，用户对在线服务的需求不断增长，**系统性能的稳定性和高可用性变得至关重要**。其中，MySQL作为主要的数据库管理系统，其性能显著影响了业务的响应速度和用户体验。以下是我们面临的一些时间线事件
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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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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# 如何实现"mysql写入数据qps"
## 前言
在进行MySQL写入数据性能测试时，我们通常使用QPS（Queries Per Second）来衡量数据库的性能。QPS表示每秒钟处理的查询请求数量，是衡量数据库性能的重要指标之一。在本文中，我将向你介绍如何实现MySQL写入数据的QPS。
## 整体流程
下面是实现MySQL写入数据QPS的整体流程，我们将使用Python编程语言来实
原创
2024-01-09 05:48:41
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原文地址： http://350201.blog.51cto.com/340201/11812861.1 方案简介Lvs+keepalived作为目前比较流行的高可用解决方案，lvs提供负载均衡，keepalived作为故障转移，提高系统的可用性。但是一般的mysql高可用为了实现mysql数据的一致性，一般都是采用单点写入，本方案采用keepalived中的
