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• 影响MySQL性能的几大因素
• 大表带来的风险
• 大事务带来的风险

影响MySQL性能的几大因素

通常来说 ，有以下几点

慢SQL（重点） 、 主机的硬件资源（CPU、内存、磁盘I/O等）、网卡流量等等

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• 超高的QPS和 TPS

  QPS（Queries Per Second 每秒处理的查询量） ： 假设处理一个SQL 需要 10ms , 1s 最多也就处理100个，那么QPS < = 100 ,如果 100ms处理一个呢？ 那 QPS <=10 ,可以推断出SQL的执行效率队QPS的影响很重要。 根据经验，

  TPS(Transactions Per Second,事务数/秒，这个完整的事务包括了用户请求服务器，服务器内部处理，服务器返回信息给用户三个过程)

  QPS和TPS高，说明应用的负载较高.

  MySQL数据库中的QPS和TPS的计算方法

  Questions = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions';
  Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime';
  QPS=Questions/Uptime
  
  -----------------------
  
  Com_commit = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_commit';
  Com_rollback = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_rollback';
  Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime';
  TPS=(Com_commit + Com_rollback)/Uptime
  

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• 高并发和高CPU使用率

  高并发–>数据库连接池被用光的几率大增 （max_connections默认100），超过的话，就会看到500子类的错误了

  高CPU使用率—>响应慢，甚至导致宕机

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• 磁盘I/O

  磁盘I/O的性能突然下降—>使用更快的磁盘设备

  其他大量消耗磁盘性能的计划任务等 —> 可预期的高峰期，调整计划任务的执行时间

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• 网卡流量

  比如我们常说的千兆网卡， 这里的千兆 其实是 小b , 1Byte = 8 bit . bit 小b Byte 大B

  1000Mb / 8 约等于 100MB (我们熟悉的带宽)

  网卡被占满的风险增加 ，被占满的话，肯定访问不到数据库了 ，如何避免呢？

  通常来说，

  1. 减少slave节点的数量，避免大量的复制，占用带宽
  2. 合理的使用多级缓存，避免大量缓存失效，请求到DB
  3. 避免使用 select * 查询
  3. 分离业务网络和服务器网络等等

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大表带来的风险

啥叫大表？ 粗略的定义 ，可以从两个维度去考虑，仅供参考

1. 记录超过1千万
2. 表数据文件巨大，超过10G

带来的风险

• 对查询的影响

  举个例子： 从超巨数据中，查找区分度不高的数据，将导致大量的磁盘I/O,有可能导致数据库hang死 ，从而产生大量的慢查询，需要特别关注解决。

• 对DDL的影响

  建立索引 耗时特别长， 风险： MySQL 5.5 以前的版本，建立索引会锁表 。 5.5以后的版本虽然不会引起锁表，但会引起主从延迟。

  修改表结构的话，需要长时间锁表 ，风险：1. 主从延迟 2. 影响正常的数据操作

  如何处理呢？

  1. 分库分表 （分表主键如何选择，分表后跨分区的查询和统计如何解决） 慎重！！！
  2. 对历史数据进行归档 （归档时间点的选择 、如何高效的归档）

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大事务带来的风险

事务 ： ACID

原子性 atomicity | 一致性 consistency | 隔离性 isolation | 持久性 durability

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标签：Uptime,优化,GLOBAL,TPS,概述,MySQL,QPS,Com
来源： https://blog.csdn.net/yangshangwei/article/details/104103852