数据库性能(衡量数据库性能的重要指标)
大家好，今天小编来为大家解答数据库性能这个问题，衡量数据库性能的重要指标很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
衡量数据库性能的重要指标
具体来说，本文包括以下内容:
事务
查询性能
用户和查询冲突
容量
配置
NoSQL数据库
事务
事务可以观察真实用户的行为：能够在应用交互时捕获实时性能。众所周知，测量事务的性能包括获取整个事务的响应时间和组成事务的各个部分的响应时间。通常我们可以用这些响应时间与满足事务需求的基线对比，来确定当前事务是否处于正常状态。
如果你只想衡量应用的某个方面，那么可以评估事务的行为。所以，尽管容器指标能够提供更丰富的信息，并且帮助你决定何时对当前环境进行自动测量，但你的事务就足以确定应用性能。无需向应用程序服务器获取 CPU的使用情况，你更应该关心用户是否完成了事务，以及该事务是否得到了优化。
补充一个小知识点，事务是由入口点决定的，通过该入口点可以启动事务与应用进行交互。
一旦定义了事务，会在整个应用生态系统中对其性能进行测量，并将每个事务与基线进行比对。例如，我们可能会决定当事务的响应时间与基线相比，一旦慢于平均响应时间的两个标准差是否就应该判定为异常，如图1所示。
用于评估事务的基线与正在进行的事务活动在时间上是一致的，但事务会由每个事务执行来完善。例如，当你选定一个基线，在当前事务结束之后，将事务与平均响应时间按每天的小时数和每周的天数进行对比，所有在那段时间内执行的事务都将会被纳入下周的基线中。通过这种机制，应用程序可以随时间而变化，而无需每次都重建原始基线；你可以将其看作是一个随时间移动的窗口。
总之，事务最能反映用户体验的测量方法，所以也是衡量性能状况最重要的指标。
查询性能
最容易检测到查询性能是否正常的指标就是查询本身。由查询引起的问题可能会导致时间太长而无法识别所需数据或返回数据。所以不妨在查询中排查以下问题。
1.选择过多冗余数据
编写查询语句来返回适当的数据是远远不够的，很可能你的查询语句会返回太多列，从而导致选择行和检索数据变得异常缓慢。所以，最好是列出所需的列，而不是直接用 SELECT*。当需要在特定字段中查询时，该计划可能会确定一个覆盖索引从而加快结果返回。覆盖索引通常会包含查询中使用的所有字段。这意味着数据库可以仅从索引中产生结果，而不需要通过底层表来构建。
另外，列出结果中所需的列不仅可以减少传输的数据，还能进一步提高性能。
2.表之间的低效联接
联接会导致数据库将多组数据带到内存中进行比较，这会产生多个数据库读取和大量 CPU。根据表的索引，联接还可能需要扫描两个表的所有行。如果写不好两个大型表之间的联接，就需要对每个表进行完整扫描，这样的计算量将会非常大。其他会拖慢联接的因素包括联接列之间存在不同的数据类型、需要转换或加入包含 LIKE的条件，这样就会阻止使用索引。另外，还需注意避免使用全外联接；在恰当的时候使用内部联接只返回所需数据。
3.索引过多或过少
如果查询优化没有可用的索引时，数据库会重新扫描表来产生查询结果，这个过程会生成大量的磁盘输入/输出（I/O）。适当的索引可以减少排序结果的需要。虽然非唯一值的索引在生成结果时，不能像唯一索引那样方便。如果键越大，索引也会变大，并通过它们创建更多的磁盘 I/O。大多数索引是为了提高数据检索的性能，但也需要明白索引本身也会影响数据的插入和更新，因为所有相关联的指标都必须更新。
4.太多的SQL导致争用解析资源
任何 SQL查询在执行之前都必须被解析，在生成执行计划之前需要对语法和权限进行检查。由于解析非常耗时，数据库会保存已解析的 SQL来重复利用，从而减少解析的耗时。因为 WHERE语句不同，所以使用文本值的查询语句不能被共享。这将导致每个查询都会被解析并添加到共享池中，由于池的空间有限，一些已保存的查询会被舍弃。当这些查询再次出现时，则需要重新解析。
用户和查询冲突
数据库支持多用户，但多用户活动也可能造成冲突。
1.由慢查询导致的页/行锁定
为了确保查询产生精确的结果，数据库必须锁定表以防止在运行读取查询时再发生其他的插入和更新行为。如果报告或查询相当缓慢，需要修改值的用户可能需要等待至更新完成。锁提示能帮助数据库使用最小破坏性的锁。从事务数据库中分离报表也是一种可靠的解决方法。
2.事务锁和死锁
当两个事务被阻塞时会出现死锁，因为每一个都需要使用被另一个占用的资源。当出现一个普通锁时，事务会被阻塞直到资源被释放。但却没有解决死锁的方案。数据库会监控死锁并选择终止其中一个事务，释放资源并允许该事务继续进行，而另一个事务则回滚。
3.批处理操作造成资源争夺
批处理过程通常会执行批量操作，如大量的数据加载或生成复杂的分析报告。这些操作是资源密集型的，但可能影响在线用户的访问应用的性能。针对此问题最好的解决办法是确保批处理在系统使用率较低时运行，比如晚上，或用单独的数据库进行事务处理和分析报告。
容量
并不是所有的数据库性能问题都是数据库问题。有些问题也是硬件不合适造成的。
1. CPU不足或 CPU速度太慢
更多 CPU可以分担服务器负载，进一步提高性能。数据库的性能不仅是数据库的原因，还受到服务器上运行其他进程的影响。因此，对数据库负载及使用进行审查也是必不可少的。由于 CPU的利用率时时在变，在低使用率、平均使用率和峰值使用率的时间段分别检查该指标可以更好地评估增加额外的 CPU资源是否有益。
2. IOPS不足的慢磁盘
磁盘性能通常以每秒输入/输出操作（IOPS）来计。结合 I/O大小，该指标可以衡量每秒的磁盘吞吐量是多少兆。同时，吞吐量也受磁盘的延迟影响，比如需要多久才能完成请求，这些指标主要是针对磁盘存储技术而言。传统的硬盘驱动器（HDD）有一个旋转磁盘，通常比固态硬盘（SSD）或闪存更慢。直到近期，SSD虽然仍比 HDD贵，但成本已经降了下来，所以在市场上也更具竞争力。
3.全部或错误配置的磁盘
众所周知，数据库会被大量磁盘访问，所以不正确配置的磁盘可能带来严重的性能缺陷。磁盘应该适当分区，将系统数据目录和用户数据日志分开。高度活跃的表应该区分以避免争用，通过在不同磁盘上存放数据库和索引增加并行放置，但不要将操作系统和数据库交换空间放置在同一磁盘上。
4.内存不足
有限或不恰当的物理内存分配会影响数据库性能。通常我们认为可用的内存更多，性能就越好。监控分页和交换,在多个非繁忙磁盘中建立多页面空间，进一步确保分页空间分配足够满足数据库要求；每个数据库供应商也可以在这个问题上提供指导。
5.网速慢
网络速度会影响到如何快速检索数据并返回给终端用户或调用过程。使用宽带连接到远程数据库。在某些情况下，选择 TCP/IP协议而不是命名管道可显著提高数据库性能。
配置
每个数据库都需设置大量的配置项。通常情况下，默认值可能不足以满足数据库所需的性能。所以，检查所有的参数设置，包括以下问题。
1.缓冲区缓存太小
通过将数据存储在内核内存，缓冲区缓存可以进一步提高性能同时减少磁盘 I/O。当缓存太小时，缓存中的数据会更频繁地刷新。如果它再次被请求，就必须从磁盘重读。除了磁盘读取缓慢之外，还给 I/O设备增添了负担从而成为瓶颈。除了给缓冲区缓存分配足够的空间，调优 SQL查询可以帮助其更有效地利用缓冲区缓存。
2.没有查询缓存
查询缓存会存储数据库查询和结果集。当执行相同的查询时，数据会在缓存中被迅速检索，而不需要再次执行查询。数据会更新失效结果，所以查询缓存是唯一有效的静态数据。但在某些情况下，查询缓存却可能成为性能瓶颈。比如当锁定为更新时，巨大的缓存可能导致争用冲突。
3.磁盘上临时表创建导致的 I/O争用
在执行特定的查询操作时，数据库需要创建临时表，如执行一个 GROUP BY子句。如果可能，在内存中创建临时表。但是，在某些情况下，在内存中创建临时表并不可行，比如当数据包含 BLOB或 TEXT对象时。在这些情况下，会在磁盘上创建临时表。大量的磁盘 I/ O都需要创建临时表、填充记录、从表中选择所需数据并在查询完成后舍弃。为了避免影响性能，临时数据库应该从主数据库中分离出来。重写查询还可以通过创建派生表来减少对临时表的需求。使用派生表直接从另一个 SELECT语句的结果中选择，允许将数据加到内存中而不是当前磁盘上。
NoSQL数据库
NoSQL的优势在于它处理大数据的能力非常迅速。但是在实际使用中，也应该综合参考 NoSQL的缺点，从而决定是否适合你的用例场景。这就是为什么NoSQL通常被理解为「不仅仅是 SQL」，说明了 NoSQL并不总是正确的解决方案，也没必要完全取代 SQL，以下分别列举出五大主要原因。
1.挑剔事务
难以保持 NoSQL条目的一致性。当访问结构化数据时，它并不能完全确保同一时间对不同表的更改都生效。如果某个过程发生崩溃，表可能会不一致。一致事务的典型代表是复式记账法。相应的信贷必须平衡每个借方，反之亦然。如果双方数据不一致则不能输入。NoSQL则可能无法保证「收支平衡」。
2.复杂数据库
NoSQL的支持者往往以高效代码、简单性和 NoSQL的速度为傲。当数据库任务很简单时，所有这些因素都是优势。但当数据库变得复杂，NoSQL会开始分解。此时，SQL则比 NoSQL更好地处理复杂需求，因为 SQL已经成熟，有符合行业标准的接口。而每个 NoSQL设置都有一个唯一的接口。
3.一致联接
当执行 SQL的联接时，由于系统必须从不同的表中提取数据进行键对齐，所以有一个巨大的开销。而 NoSQL似乎是一个空想，因为缺乏联接功能。所有的数据都在同一个表的一个地方。当检索数据时，它会同时提取所有的键值对。问题在于这会创建同一数据的多个副本。这些副本也必须更新，而这种情况下，NoSQL没有功能来确保更新。
4. Schema设计的灵活性
由于 NoSQL不需要 schema，所以在某些情况下也是独一无二的。在以前的数据库模型中，程序员必须考虑所有需要的列能够扩展，能够适应每行的数据条目。在 NoSQL下，条目可以有多种字符串或者完全没有。这种灵活性允许程序员迅速增加数据。但是，也可能存在问题，比如当有多个团体在同一项目上工作时，或者新的开发团队接手一个项目时。开发人员能够自由地修改数据库，也可能会不断实现各种各样的密钥对。
5.资源密集型
NoSQL数据库通常比关系数据库更加资源密集。他们需要更多的 CPU储备和 RAM分配。出于这个原因，大多数共享主机公司都不提供 NoSQL。你必须注册一个 VPS或运行自己的专用服务器。另一方面，SQL主要是在服务器上运行。初期的工作都很顺利，但随着数据库需求的增加，硬件必须扩大。单个大型服务器比多个小型服务器昂贵得多，价格呈指数增长。所以在这种企业计算场景下，使用 NoSQL更为划算，例如那些由谷歌和 Facebook使用的服务器。
数据库性能优化主要包括哪些方面
数据库性能优化主要包括以下几个方面：
1、sql语句的执行计划是否正常；
2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数；
3、数据库实体的碎片的整理；
4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力；
5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存；
6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能。
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。
系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
如何查看mysql数据库的性能
如何提高MySQL Limit查询的性能?
在MySQL数据库操作中，我们在做一些查询的时候总希望能避免数据库引擎做全表扫描，因为全表扫描时间长，而且其中大部分扫描对客户端而言是没有意义的。其实我们可以使用Limit关键字来避免全表扫描的情况，从而提高效率。
有个几千万条记录的表 on MySQL 5.0.x，现在要读出其中几十万万条左右的记录。常用方法，依次循环：
select* from mytable where index_col= xxx limit offset, limit;
经验：如果没有blob/text字段，单行记录比较小，可以把 limit设大点，会加快速度。
问题：头几万条读取很快，但是速度呈线性下降，同时 mysql server cpu 99%，速度不可接受。
调用 explain select* from mytable where index_col= xxx limit offset, limit;
显示 type= ALL
在 MySQL optimization的文档写到"All"的解释
A full table scan is done for each combination of rows from the previous tables. This is normally not good if the table is the first table not marked const, and usually very bad in all other cases. Normally, you can avoid ALL by adding indexes that allow row retrieval from the table based on constant values or column values from earlier tables.
看样子对于 all, mysql就使用比较笨的方法，那就改用 range方式？因为 id是递增的，也很好修改 sql。
select* from mytable where id> offset and id< offset+ limit and index_col= xxx
explain显示 type= range，结果速度非常理想，返回结果快了几十倍。
Limit语法：
SELECT* FROM table LIMIT [offset,] rows| rows OFFSET offset
LIMIT子句可以被用于强制 SELECT语句返回指定的记录数。LIMIT接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。
如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)。
为了与 PostgreSQL兼容，MySQL也支持句法：LIMIT# OFFSET#。
mysql> SELECT* FROM table LIMIT 5,10;//检索记录行6-15
//为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行，可以指定第二个参数为-1
mysql> SELECT* FROM table LIMIT 95,-1;//检索记录行96-last
//如果只给定一个参数，它表示返回最大的记录行数目，换句话说，LIMIT n等价于 LIMIT 0,n
mysql> SELECT* FROM table LIMIT 5;//检索前5个记录行
MySQL的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。同样是取10条数据，下面两句就不是一个数量级别的。
select* from table limit 10000,10
select* from table limit 0,10
文中不是直接使用limit，而是首先获取到offset的id然后直接使用limit size来获取数据。根据他的数据，明显要好于直接使用limit。
这里我具体使用数据分两种情况进行测试。
1、offset比较小的时候：
select* from table limit 10,10
//多次运行，时间保持在0.0004-0.0005之间
Select* From table Where vid＞=(Select vid From table Order By vid limit 10,1) limit 10
//多次运行，时间保持在0.0005-0.0006之间，主要是0.0006
结论：偏移offset较小的时候，直接使用limit较优。这个显然是子查询的原因。
2、offset大的时候：
select* from table limit 10000,10
//多次运行，时间保持在0.0187左右
Select* From table Where vid＞=(Select vid From table Order By vid limit 10000,1) limit 10
//多次运行，时间保持在0.0061左右，只有前者的1/3。可以预计offset越大，后者越优。
关于数据库性能的内容到此结束，希望对大家有所帮助。