mysqlqps多少合適

❶ mysql+tps+一般為多少

(1)QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status like 'Question%'; (2)TPS(每秒事務量) TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds mysql > show global status like 'Com_commit'; mysql > show global status like 'Com_rollback'; (3)key Buffer 命中率 mysql>show global status like 'key%'; key_buffer_read_hits = (1-key_reads / key_read_requests) * 100% key_buffer_write_hits = (1-key_writes / key_write_requests) * 100% (4)InnoDB Buffer命中率 mysql> show status like 'innodb_buffer_pool_read%'; innodb_buffer_read_hits = (1 - innodb_buffer_pool_reads / innodb_buffer_pool_read_requests) * 100% (5)Query Cache命中率

❷ 每秒/每事務sql執行次數多少合適

這個得看你伺服器性能如何。可以做個壓力測試來看你當前伺服器配置能支撐多大的壓力，上面也會顯示QPS和TPS
mysql的話，可以使用sysbench測壓，這個網上有教程

❸ mysql的qps是不是越大越好

(1)QPS(每秒Query量)
QPS = Questions(or Queries) / seconds
mysql > show global status like 'Question%';

(2)TPS(每秒事務量)
TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds
mysql > show global status like 'Com_commit';
mysql > show global status like 'Com_rollback';

(3)key Buffer 命中率
mysql>show global status like 'key%';
key_buffer_read_hits = (1-key_reads / key_read_requests) * 100%
key_buffer_write_hits = (1-key_writes / key_write_requests) * 100%

(4)InnoDB Buffer命中率
mysql> show status like 'innodb_buffer_pool_read%';
innodb_buffer_read_hits = (1 - innodb_buffer_pool_reads / innodb_buffer_pool_read_requests) * 100%

(5)Query Cache命中率
mysql> show status like 'Qcache%';
Query_cache_hits = (Qcahce_hits / (Qcache_hits + Qcache_inserts )) * 100%;

(6)Table Cache狀態量
mysql> show global status like 'open%';
比較 open_tables 與 opend_tables 值

(7)Thread Cache 命中率
mysql> show global status like 'Thread%';
mysql> show global status like 'Connections';
Thread_cache_hits = (1 - Threads_created / connections ) * 100%

(8)鎖定狀態
mysql> show global status like '%lock%';
Table_locks_waited/Table_locks_immediate=0.3% 如果這個比值比較大的話，說明表鎖造成的阻塞比較嚴重
Innodb_row_lock_waits innodb行鎖，太大可能是間隙鎖造成的

(9)復制延時量
mysql > show slave status
查看延時時間

(10) Tmp Table 狀況(臨時表狀況)
mysql > show status like 'Create_tmp%';
Created_tmp_disk_tables/Created_tmp_tables比值最好不要超過10%，如果Created_tmp_tables值比較大，
可能是排序句子過多或者是連接句子不夠優化

(11) Binlog Cache 使用狀況
mysql > show status like 'Binlog_cache%';
如果Binlog_cache_disk_use值不為0 ，可能需要調大 binlog_cache_size大小

(12) Innodb_log_waits 量
mysql > show status like 'innodb_log_waits';
Innodb_log_waits值不等於0的話，表明 innodb log buffer 因為空間不足而等待

比如命令：
>#show global status;
雖然可以使用：
>#show global status like %...%;
來過濾，但是對應長長的list，每一項都代表什麼意思，還是有必要弄清楚。

❹ 如何通過擴展為MySQL帶來2億QPS

MySQL Cluster通過擴展為MySQL帶來2億QPS。

MySQL Cluster是一套具備可擴展能力、實時、內存內且符合ACID要求的事務型資料庫，其將99.999%高可用性與低廉的開源總體擁有成本相結合。在設計思路方面，MySQL Cluster採用一套分布式多主架構並藉此徹底消滅了單點故障問題。MySQL Cluster能夠橫向擴展至商用硬體之上，能夠通過自動分區以承載讀取與寫入敏感型工作負載，並可通過SQL與NoSQL介面實現訪問。

作為一套最初被設計為嵌入式電信資料庫、用於實現內網應用運營商級可用性及實時性能的解決方案，MySQL Cluster已經通過眾多新型功能集的強化而得到快速發展，從而將用例范圍擴展到Web、移動以及企業級應用程序等部署在內部或者雲環境下的實例當中，具體包括：大規模OLTP(實時分析)電子商務、庫存管理、購物車、支付處理、訂單追蹤、在線游戲、金融交易與欺詐檢測、移動與微支付、會話管理與緩存、數據流供應、分析與建議、內容管理與交付、通信與呈現服務、訂閱/用戶配置管理與補貼等等。

❺ 伺服器一般達到多少qps比較好

原理：每天80%的訪問集中在20%的時間里，這20%時間叫做峰值時間。

公式：( 總PV數 * 80% ) / ( 每天秒數 * 20% ) = 峰值時間每秒請求數(QPS) 。

機器：峰值時間每秒QPS / 單台機器的QPS = 需要的機器 。

每天300w PV 的在單台機器上，這台機器需要多少QPS？

( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)。

一般需要達到139QPS，因為是峰值。

❻ SQL Server 與 MySQL 性能相差多大

我最近在開發一個環境 最開始 用的.net環境模板自帶的entityframework配置 已經設置好的sql資料庫連接 在小型資料庫百萬級數據條目的表長時間內 iops 相同情況(小於50)下、連接數150左右 qps 300 mysql內存 單核 4G內存 環境 響應時間 mysql普遍短於 mssql 但差別不大。
mysql 常駐內存 約1.5G cpu 30% 佔用率

mssql 常駐內存 約2G cpu 20% 佔用率
然後主從復制 定期備份任務 兩者 沒看出什麼 數據穩定性的差別 也許是我的庫太小？

這兩者都沒有進行分表分區

最後是關鍵的價格 伺服器使用費、託管、版權費用 前者每個月平均下來 一個月 150元出頭 後者600元左右

所以我後來選用了 mysql 錢啊！！！

❼ 如何通過擴展為 MySQL 帶來 2 億 QPS

MySQL Cluster介紹

MySQL
Cluster是一套具備可擴展能力、實時、內存內且符合ACID要求的事務型資料庫，其將99.999%高可用性與低廉的開源總體擁有成本相結合。在設
計思路方面，MySQL Cluster採用一套分布式多主架構並藉此徹底消滅了單點故障問題。MySQL
Cluster能夠橫向擴展至商用硬體之上，能夠通過自動分區以承載讀取與寫入敏感型工作負載，並可通過SQL與NoSQL介面實現訪問。

作為一套最初被設計為嵌入式電信資料庫、用於實現內網應用運營商級可用性及實時性能的解決方案，MySQL
Cluster已經通過眾多新型功能集的強化而得到快速發展，從而將用例范圍擴展到Web、移動以及企業級應用程序等部署在內部或者雲環境下的實例當中，
具體包括：大規模OLTP(實時分析)電子商務、庫存管理、購物車、支付處理、訂單追蹤、在線游戲、金融交易與欺詐檢測、移動與微支付、會話管理與緩存、
數據流供應、分析與建議、內容管理與交付、通信與呈現服務、訂閱/用戶配置管理與補貼等等。

MySQL Cluster架構概述

在面向應用程序的事務流程背後，存在著三種負責將服務交付至應用程序的節點類型。下圖所示為一套簡單的示例型MySQL Cluster架構，其由十二套被劃分為六個節點組的Data Node構成。

Data Node屬於MySQL Cluster當中的主節點。它們負責提供以下功能：內存內與基於磁碟數據的存儲與管理、表的自動化與用戶定義型劃分(即分區)、在不同數據節點間進行數據副本同步、事務與數據檢查、自動故障轉移以及用於實現自我修復的故障後自動重新同步。

各種表會在多個數據節點當中進行自動分區，而且每個數據節點作為一個寫入操作的接收主體，這就使其能夠輕松將寫入敏感型工作負載分布至多個商用節點之上，同時保證應用程序的完全透明化。

通過將數據保存並分發至一套無共享架構——也就是不使用任何共享磁碟——當中，並至少為數據同步至一套副本內，MySQL
Cluster能夠保證在單一Data Node出現故障時、用戶至少還擁有另一個存儲有相同信息的Data
Node。如此一來，請求與事務處理流程將以無中斷方式繼續提供令人滿意的運作效果。任何由於Data
Node故障所引發的短暫故障轉移窗口(時間在秒以下)而無法正常完成的事務流程都將被回滾並重新執行。

我們可以為數據選擇存儲方式，包括全部保存在內存內或者將一部分數據只在在磁碟之上(僅限於非索引數據)。內存內存儲對於那些需要經常進行變更的數
據(也就是活躍工作組)而言意義重大。保存在內存內的數據會定期進行指向本地磁碟的檢查，並與全部Data Node進行協調，這樣MySQL
Cluster就能夠在整體系統發生故障時——例如供電中斷——得以全面恢復。基於磁碟的數據能夠被用於存儲對性能要求較低的數據，而這類數據集往往大於
可用內存空間。正如其它大部分資料庫伺服器一樣，MySQL Cluster會利用頁面緩存機制將基於磁碟且訪問頻率較高的數據緩存在Data
Node的內存當中，從而增加其實際性能表現。

Application
Node負責提供由應用程序邏輯到數據節點的連接。應用程序可以利用SQL訪問該資料庫，具體而言通過一台或者多台MySQL伺服器向處於同一套
MySQL Cluster內的存儲數據執行SQL介面功能。在MySQL
Server當中，我們可以使用任何一種標准化MySQL連接機制，這意味著大家擁有非常豐富的訪問技術可供選擇。另外，一套名為NDB
API的高性能(基於C++)介面可被用於實現附加控制、改善實時行為並帶來更理想的吞吐能力。NDB
API的層能夠幫助額外NoSQL介面繞過SQL層而直接訪問該集群，如此一來不僅延遲有所降低、開發人員也有獲得更理想的靈活性水平。現有介麵包括
Java、JPA、Memcached、JavaScript with Node.js以及HTTP/REST(通過一套Apache
Mole實現)。所有Application Node都能夠訪問到來自任意Data
Node的數據，所以即使出現故障、它們也不會導致任何服務丟失——因為各應用程序能夠繼續使用其它尚能正常運轉的節點。

Management Node的職責在於該集群的配置方案發布到集群內的所有節點當中以實現節點管理。Management
Node的起效時間點分別為集群啟動時、某個節點希望加入集群時以及系統進行重新配置時。Management
Node能夠在不影響到當前正在進行的Data及Application
Node執行操作的前提下進行中止以及重啟。在默認情況下，Management
Node同時提供裁定服務，例如某種網路故障引發「裂腦(即split-brain)」或者某信集群開始進行網路劃分的情況。

通過透明化劃分實現可擴展性

來自任何給定表的行都會以透明化方式被拆分成多個分區/片段。在每個片段中會包含一個單獨數據節點，負責保留全部數據內容並處理指向該數據的所有讀
取及寫入操作。每個數據節點還擁有一套搭檔體系，二者共同構成一個節點組;
搭檔節點中保存有該數據片段的輔助副本，但同時也擁有著自己的主片段。MySQL
Cluster利用兩步式提交協議實現數據同步，從而確保當某項事務被提交之後、所引發的變更將被同時存儲在兩個數據節點當中。

在默認情況下，表的主鍵會被作為分片鍵使用，而MySQL
Cluster將對該分片鍵執行MD5散列處理、從而選擇需要保存哪個片段/分區。如果某一事務或者查詢需要訪問來自多個數據節點的數據，那麼其中一個數
據節點會充當事務協調方的角色，並將具體工作分配給其它相關數據節點;
接下來訪問結果會得到整合，並最終提供給應用程序。請注意，我們同樣可以讓多個事務或者查詢訪問來自多個分區及表的數據——相較於利用分片機制保存數據的
典型NoSQL，這無疑成為MySQL Cluster的一大顯著比較優勢。

要實現最理想的(線性)規模縮放效果，我們需要確保將高強度查詢/事務只需運行在單獨一套數據節點之上(因為這能夠大大降低由數據節點間通信所帶來
的網路延遲)。為了實現這個目標，我們可以讓應用程序獲得分布識別能力——具體而言，這意味著由管理員定義的規劃能夠涵蓋分片鍵所需要使用的任意列。舉例
來講，上圖所示為一套配備有由用戶ID與服務名稱組成的復合主鍵的表;
通過將用戶ID選定為分片鍵，表內與給定用戶相關的所有行將始終被容納在同一片段當中。更為強大的是，如果我們在其它表中使用同樣的用戶ID列並將其設定
為分片鍵，那麼該給定用戶在所有表內的全部數據都會被容納在同一片段之內——換言之，指向該用戶的查詢/事務都將在單一數據節點內進行處理。

利用NoSQL API最大程度提升數據訪問速度

MySQL Cluster提供多種方式對存儲數據進行訪問;
最常見的方法當然是SQL，不過正如下圖所示，我們還可以利用多種原生API幫助應用程序直接從資料庫當中讀取及寫入數據，同時又能通過轉換為SQL以繞
過MySQL
Server的方式防止效率低下或者拉高開發復雜程度。現有API面向C++、Java、JPA、JavaScript/Node.js、HTTP以及
Memcached協議。

基準目標：每秒2億次查詢

MySQL Cluster在設計當中主要面向兩種工作負載類型：

-OLTP(即聯機事務處理)：內存優化型表提供次毫秒級低延遲與堪稱極端水平的OLTP工作負載並發能力，同時仍然保證良好的耐久性表現; 此外，其也能夠被用於處理基於磁碟的表數據。

-臨時性搜索：MySQL Cluster增加了並行數量上限，從而在對表內非索引數據列進行掃描時帶來顯著的速度提升。

值得一提的是，MySQL Cluster在處理OLTP工作負載方面的表現最為突出，特別是在以並發方式發出海量查詢/事務請求的情況下。為此，我們一般會使用flexAsynch基準測試來衡量將更多數據節點添加到集群當中後，NoSQL所獲得的實際性能擴展效果。

此次基準測試所面向的每個數據節點都運行在採用專用56線程英特爾E5-2697
v3(Haswell架構)設備之上。上圖所示為數據吞吐能力隨數據節點數量增長的變化趨勢，具體區間由2節點最終增加到32節點(請注意，MySQL
Cluster目前最多能夠支持48個數據節點)。如套大家所見，整個擴展比例幾乎保持線性，而且在32數據中心情況下其整體吞吐能力達到了每秒2億次
NoSQL查詢。

如果大家對這次測試感興趣，可以點擊此處在MySQL Cluster基準測試頁面內了解與之相關的詳盡描述與最新結果。

❽ mysql資料庫最大能支持多少並發量

MySQL伺服器的最大並發連接數是16384。

受伺服器配置，及網路環境等制約，實際伺服器支持的並發連接數會小一些。主要決定因素有：

1、伺服器CPU及內存的配置。

2、網路的帶寬。互聯網連接中上行帶寬的影響尤為明顯。

(8)mysqlqps多少合適擴展閱讀：

優化資料庫結構：

組織資料庫的schema、表和欄位以降低I/O的開銷，將相關項保存在一起，並提前規劃，以便隨著數據量的增長，性能可以保持較高的水平。

設計數據表應盡量使其佔用的空間最小化，表的主鍵應盡可能短。·對於InnoDB表，主鍵所在的列在每個輔助索引條目中都是可復制的，因此如果有很多輔助索引，那麼一個短的主鍵可以節省大量空間。

僅創建需要改進查詢性能的索引。索引有助於檢索，但是會增加插入和更新操作的執行時間。

InnoDB的ChangeBuffering特性：

InnoDB提供了changebuffering的配置，可減少維護輔助索引所需的磁碟I/O。大規模的資料庫可能會遇到大量的表操作和大量的I/O，以保證輔助索引保持最新。當相關頁面不在緩沖池裡面時，InnoDB的changebuffer將會更改緩存到輔助索引條目。

從而避免因不能立即從磁碟讀取頁面而導致耗時的I/O操作。當頁面被載入到緩沖池時，緩沖的更改將被合並，更新的頁面之後會刷新到磁碟。這樣做可提高性能，適用於MySQL5.5及更高版本。

❾ 單機 mysql qps一般為多少

MySQL Cluster提供多種方式對存儲數據進行訪問; 最常見的方法當然是SQL，不過正如下圖所示，我們還可以利用多種原生API幫助應用程序直接從資料庫當中讀取及寫入數據，同時又能通過轉換為SQL以繞過MySQL Server的方式防止效率低下或者拉高開發復...