数据库tps 如何提高数据库性能

各位老铁们好，相信很多人对数据库tps都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于数据库tps以及如何提高数据库性能的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

国产的数据库软件有那些

一、DM

软件名称：达梦数据库（DM）。

开发商：武汉华工达梦数据库有限公司。

软件

达梦数据库具有如下技术特色：支持多个平台之间的互联互访、高效的并发控制机制、有效的查询优化策略、灵活的系统配置、支持各种故障恢复并提供多种备份和还原方式。

具有高可靠性、支持多种多媒体数据类型、提供全文检索功能、各种管理工具简单易用、各种客户端编程接口都符合国际通用标准、用户文档齐全。

二、OpenBASE

软件名称：OpenBASE。

开发商：东软集团有限公司。

软件

主要包括OpenBASE多媒体数据库管理系统、OpenBASE Web应用服务器、OpenBASE Mini嵌入式数据库管理系统、OpenBASE Secure安全数据库系统等产品。

所有的这些产品涵盖了企业应用、Internet/Intranet、移动计算等不同的应用领域，具有不同的应用模式。

形成了OpenBASE面向各种应用的全面的解决方案。多媒体数据库管理系统OpenBASE是OpenBASE产品系列的核心和基础，其它的产品都是在其基础上，根据各自应用领域的不同特点发展、演变而成的。

三、OSCAR

软件名称：神舟OSCAR数据库系统。

开发商：北京神舟航天软件技术有限公司。

软件

神舟OSCAR数据库系统基于Client/Server架构实现，服务器具有通常数据库管理系统的一切常见功能，此外还包括一些有助于提高系统对工程数据支持的特别功能，而客户端则在提供了各种通用的应用开发接口的基础上，还具有丰富的连接、操作和配置服务器端的能力。

提供与Oracle、SQL Server、DB 2等主要大型商用数据库管理系统以及TXT、ODBC等标准格式之间的数据迁移工具。

四、KingbaseES

软件名称：金仓数据库管理系统KingbaseES。

开发商：北京人大金仓信息技术有限公司。

软件

交互式工具ISQL；图形化的数据转换工具；多种方式的数据备份与恢复；提供作业调度工具；方便的用户管理；支持事务处理；支持各种数据类型；提供各种操作函数；提供完整性约束；支持视图；支持存储过程/函数；支持触发器。

五、iBASE

软件名称：iBASE。

开发商：北京国信贝斯软件有限公司。

软件

包括五个部分：iBASE Reliax Server全文检索服务器。

iBASE Web网上资源管理与发布系统。

iBASE Index System文文件管理与发布系统。

iBASE Webrobot网络资源采编发系统。

iBASE DMC数据库管理中心。

扩展资料：

国产最新商业数据库系统：

一、阿里的数据库系统

软件名称：OceanBase& PolarDB

官方称为“完全自主研发的金融级分布式关系数据库”。下面是其官网的介绍：OceanBase对传统的关系数据库进行了开创性的革新。

在普通硬件上实现金融级高可用，在金融行业首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准，同时具备在线水平扩展能力，创造了4200万次/秒处理峰值的纪录（注：当时TPS官宣为25.6w）。

现在OceanBase的版本已经2.x了，OceanBase TPC-C的评测刷遍了朋友圈，TPS达到了100w(6088w tpmc)，榜单第一。

二、腾讯的数据库系统

软件名称：TDSQL

其官网简介：分布式数据库（Tencent Distributed SQL，TDSQL）是腾讯打造的一款分布式数据库产品，具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性。

同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施，为用户提供完整的分布式数据库解决方案。

目前 TDSQL已经为超过500+的政企和金融机构提供数据库的公有云及私有云服务，客户覆盖银行、保险、证券、互联网金融、计费、第三方支付、物联网、互联网+、政务等领域。TDSQL亦凭借其高质量的产品及服务，获得了多项国际和国家认证，得到了客户及行业的一致认可。

三、华为的数据库系统

软件名称：GaussDB

全球首款AI-Native数据库，内部有100、200、300多个版本，应该是基于PostgreSQL开发的。在国内，可能除了阿里，就到华为的团队了（高斯实验室）。和不少高校建立了合作。

吞吐量上不去数据库配置

接口有问题，对这个接口进行压力测试时，系统的吞吐量一直上不去，并且应用服务器(部署接口项目的服务器)的CPU、内存等资源的使用率也一直很低，导致一直无法测试出这个接口的压力峰值。

数据库配置

高并发情况下，如果请求数据需要写入数据库，且需要写入多个表的时候，如果数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引没有绑定变量，抑或没有主从分离、读写分离等，

就会导致数据库事务处理过慢，影响到TPS。

如何提高数据库性能

MyISAM参数默认值：

key_buffer_size= 16M

#索引缓存区大小，一般设置物理内存的30-40%

read_buffer_size= 128K

#读操作缓冲区大小，推荐设置16M或32M

InnoDB参数默认值：

innodb_buffer_pool_size= 128M

#索引和数据缓冲区大小，一般设置物理内存的60%-70%

innodb_buffer_pool_instances= 1

#缓冲池实例个数，推荐设置4个或8个

innodb_flush_log_at_trx_commit= 1

#关键参数，0代表大约每秒写入到日志并同步到磁盘，数据库故障会丢失1秒左右事务数据。1为每执行一条SQL后写入到日志并同步到磁盘，I/O开销大，执行完SQL要等待日志读写，效率低。2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。

innodb_file_per_table= OFF

#默认是共享表空间，共享表空间idbdata文件不断增大，影响一定的I/O性能。推荐开启独立表空间模式，每个表的索引和数据都存在自己独立的表空间中，可以实现单表在不同数据库中移动。

innodb_log_buffer_size= 8M

#日志缓冲区大小，由于日志最长每秒钟刷新一次，所以一般不用超过16M

3.2系统内核优化

大多数MySQL都部署在linux系统上，所以操作系统的一些参数也会影响到MySQL性能，以下对linux内核进行适当优化。

net.ipv4.tcp_fin_timeout= 30

#TIME_WAIT超时时间，默认是60s

net.ipv4.tcp_tw_reuse= 1

#1表示开启复用，允许TIME_WAIT socket重新用于新的TCP连接，0表示关闭

net.ipv4.tcp_tw_recycle= 1

#1表示开启TIME_WAIT socket快速回收，0表示关闭

net.ipv4.tcp_max_tw_buckets= 4096

#系统保持TIME_WAIT socket最大数量，如果超出这个数，系统将随机清除一些TIME_WAIT并打印警告信息

net.ipv4.tcp_max_syn_backlog= 4096

#进入SYN队列最大长度，加大队列长度可容纳更多的等待连接

在linux系统中，如果进程打开的文件句柄数量超过系统默认值1024，就会提示“too many files open”信息，所以要调整打开文件句柄限制。

# vi/etc/security/limits.conf#加入以下配置，*代表所有用户，也可以指定用户，重启系统生效

* soft nofile 65535

* hard nofile 65535

# ulimit-SHn 65535#立刻生效

3.3硬件配置

加大物理内存，提高文件系统性能。linux内核会从内存中分配出缓存区（系统缓存和数据缓存）来存放热数据，通过文件系统延迟写入机制，等满足条件时（如缓存区大小到达一定百分比或者执行sync命令）才会同步到磁盘。也就是说物理内存越大，分配缓存区越大，缓存数据越多。当然，服务器故障会丢失一定的缓存数据。

SSD硬盘代替SAS硬盘，将RAID级别调整为RAID1+0，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能（IOPS），毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。

4、数据库架构扩展

随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑加机器了，该做集群了~~~。主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘I/O性能，热数据存放缓存中，降低磁盘I/O访问频率。

4.1主从复制与读写分离

因为生产环境中，数据库大多都是读操作，所以部署一主多从架构，主数据库负责写操作，并做双击热备，多台从数据库做负载均衡，负责读操作，主流的负载均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。

怎么来实现读写分离呢？大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中，大大增加数据库高并发能力，解决单台性能瓶颈问题。如果从数据库一台从库能处理2000 QPS，那么5台就能处理1w QPS，数据库横向扩展性也很容易。

有时，面对大量写操作的应用时，单台写性能达不到业务需求。如果做双主，就会遇到数据库数据不一致现象，产生这个原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库，同时的更新操作造成两台数据库数据库数据发生冲突或者不一致。在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？有一套基于perl语言开发的主从复制管理工具，叫MySQL-MMM（Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql主主复制管理器），这个工具最大的优点是在同一时间只提供一台数据库写操作，有效保证数据一致性。

主从复制博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1290431

读写分离博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1305083

MySQL-MMM博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1354576

4.2增加缓存

给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果，提高读性能。缓存实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中。分布式缓存可以缓存海量数据，扩展性好，主流的分布式缓存系统有memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS可达8w左右。如果想数据持久化就选择用redis，性能不低于memcached。

工作过程：

4.3分库

分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。

4.4分表

数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。

分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。

分表分为垂直拆分和水平拆分：

垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。

水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。

4.5分区

分区就是把一张表的数据根据表结构中的字段（如range、list、hash等）分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能，实现比较简单。

注：增加缓存、分库、分表和分区主要由程序猿来实现。

5、数据库维护

数据库维护是运维工程师或者DBA主要工作，包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。

5.1性能状态关键指标

QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数

TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数

通过show status查看运行状态，会有300多条状态信息记录，其中有几个值帮可以我们计算出QPS和TPS，如下：

Uptime：服务器已经运行的实际，单位秒

Questions：已经发送给数据库查询数

Com_select：查询次数，实际操作数据库的

Com_insert：插入次数

Com_delete：删除次数

Com_update：更新次数

Com_commit：事务次数

Com_rollback：回滚次数

那么，计算方法来了，基于Questions计算出QPS：

mysql> show global status like‘Questions‘;

mysql> show global status like‘Uptime‘;

QPS= Questions/ Uptime

基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS：

mysql> show global status like‘Com_commit‘;

mysql> show global status like‘Com_rollback‘;

mysql> show global status like‘Uptime‘;

TPS=(Com_commit+ Com_rollback)/ Uptime

另一计算方式：基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS

mysql> show global status where Variable_name in(‘com_select‘,‘com_insert‘,‘com_delete‘,‘com_update‘);

等待1秒再执行，获取间隔差值，第二次每个变量值减去第一次对应的变量值，就是QPS

TPS计算方法：

mysql> show global status where Variable_name in(‘com_insert‘,‘com_delete‘,‘com_update‘);

计算TPS，就不算查询操作了，计算出插入、删除、更新四个值即可。

经网友对这两个计算方式的测试得出，当数据库中myisam表比较多时，使用Questions计算比较准确。当数据库中innodb表比较多时，则以Com_*计算比较准确。

5.2开启慢查询日志

MySQL开启慢查询日志，分析出哪条SQL语句比较慢，使用set设置变量，重启服务失效，可以在my.cnf添加参数永久生效。

mysql> set global slow-query-log=on#开启慢查询功能

mysql> set global slow_query_log_file=‘/var/log/mysql/mysql-slow.log‘;#指定慢查询日志文件位置

mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;#记录没有使用索引的查询

mysql> set global long_query_time=1;#只记录处理时间1s以上的慢查询

分析慢查询日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为简单。

# mysqldumpslow-t 3/var/log/mysql/mysql-slow.log#查看最慢的前三个查询

也可以使用percona公司的pt-query-digest工具，日志分析功能全面，可分析slow log、binlog、general log。

分析慢查询日志：pt-query-digest/var/log/mysql/mysql-slow.log

分析binlog日志：mysqlbinlog mysql-bin.000001>mysql-bin.000001.sql

pt-query-digest--type=binlog mysql-bin.000001.sql

分析普通日志：pt-query-digest--type=genlog localhost.log

5.3数据库备份

备份数据库是最基本的工作，也是最重要的，否则后果很严重，你懂得！但由于数据库比较大，上百G，往往备份都很耗费时间，所以就该选择一个效率高的备份策略，对于数据量大的数据库，一般都采用增量备份。常用的备份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup等，mysqldump比较适用于小的数据库，因为是逻辑备份，所以备份和恢复耗时都比较长。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理备份，备份和恢复速度快，不影响数据库服务情况下进行热拷贝，建议使用xtrabackup，支持增量备份。

Xtrabackup备份工具使用博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1612800

5.4数据库修复

有时候MySQL服务器突然断电、异常关闭，会导致表损坏，无法读取表数据。这时就可以用到MySQL自带的两个工具进行修复，myisamchk和mysqlcheck。

myisamchk：只能修复myisam表，需要停止数据库

常用参数：

-f--force强制修复，覆盖老的临时文件，一般不使用

-r--recover恢复模式

-q--quik快速恢复

-a--analyze分析表

-o--safe-recover老的恢复模式，如果-r无法修复，可以使用此参数试试

-F--fast只检查没有正常关闭的表

快速修复weibo数据库:

# cd/var/lib/mysql/weibo

# myisamchk-r-q*.MYI

mysqlcheck：myisam和innodb表都可以用，不需要停止数据库，如修复单个表，可在数据库后面添加表名，以空格分割

常用参数：

-a--all-databases检查所有的库

-r--repair修复表

-c--check检查表，默认选项

-a--analyze分析表

-o--optimize优化表

-q--quik最快检查或修复表

-F--fast只检查没有正常关闭的表

快速修复weibo数据库:

mysqlcheck-r-q-uroot-p123 weibo

5.5另外，查看CPU和I/O性能方法

#查看CPU性能

#参数-P是显示CPU数，ALL为所有，也可以只显示第几颗CPU

#查看I/O性能

#参数-m是以M单位显示，默认K

#%util：当达到100%时，说明I/O很忙。

#await：请求在队列中等待时间，直接影响read时间。

I/O极限：IOPS（r/s+w/s）,一般RAID0/10在1200左右。（IOPS，每秒进行读写（I/O）操作次数）

I/O带宽：在顺序读写模式下SAS硬盘理论值在300M/s左右，SSD硬盘理论值在600M/s左右。

以上是本人使用MySQL三年来总结的一些主要优化方案，能力有限，有些不太全面，但这些基本能够满足中小型企业数据库需求。

由于关系型数据库初衷设计限制，一些BAT公司海量数据放到关系型数据库中，在海量数据查询和分析方面已经达不到更好的性能。因此NoSQL火起来了，非关系型数据库，大数据量，具有高性能，同时也弥补了关系型数据库某方面不足，渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中，如MongoDB、HBase等。数据存储方面采用分布式文件系统，如HDFS、GFS等。海量数据计算分析采用Hadoop、Spark、Storm等。这些都是与运维相关的前沿技术，也是在存储方面主要学习对象，小伙伴们共同加油吧！哪位博友有更好的优化方案，欢迎交流哦。

如何提高数据库性能

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文章分享结束，数据库tps和如何提高数据库性能的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！