資料庫吞吐量

㈠ 對於存儲來說，吞吐量是指什麼

通情況廣義IOPS指伺服器存儲系統處理I/O數量由於IO傳輸程數據包割塊（block）交由存儲陣列緩存或者磁碟處理於磁碟說每block存儲系統內部視I/O存儲系統內部由緩存磁碟數據處理IOPS作計量指標本文提IOPS指廣義IOPS即由伺服器發起並由存儲系統處理I/O單改埋襲位https://中國munity.emc中國/docs/DOC-29186 IOPS通於I/O且傳輸I/O數量比較情況主要衡量指標例典型OLTP系統高IOPS則意味著資料庫事務存儲系統處理 Throughput吞吐量用計算每秒I/O流傳輸數據總量指標數磁碟性液者能計算工具都核兄顯示簡單Windows文件拷貝候顯示MB/s通情況Throughput吞吐量計算I/O包數據部至於I/O包數據則忽略Throughput吞吐量計算廣義Throughput吞吐量叫做帶寬用衡量I/O流傳輸通道比2/4/8Gbps Fibre Channel、60Mbps SCSI等等 帶寬包括通道所數據總傳輸量值Throughput吞吐量則保護傳輸實際數據兩者些許區別 Throughput吞吐量衡量於I/O特別傳輸定數據候化耗非用備份數據候典型例備份作業我通關少I/O存儲系統處理完備份總數據間少IOPSThroughput吞吐量間存著線性變化關系決定變化變數每I/O

㈡ 有哪些常見的資料庫優化方法(資料庫如何優化)

資料庫優化的指導思路是首先寫出的sql是優化器喜歡的，然後在排除爛的SQL的情況下就是，找瓶頸，資料庫吞吐量上不去或者查詢慢都是因為某一瓶頸的存在，從非常大的粒度來看，瓶頸可以分為五類：io內滑嘩存CPU網路鎖。

當卡在某一瓶頸時，其他的薯森資源就會被閑置，解決瓶頸或者用非瓶頸的資源做tradeoff達到總和的最大才是優化的正解，比如建索引就是以空間換時間的做法。

由於資料庫相對比較復雜，上下文有區別優化思路也會不一樣，所以離開上下文談具體的優化手段就是坑。

大部分開發人員會犯的錯誤是所數讓畝謂的「錘子人」，也就是自己是錘子看什麼都像釘子，比如覺得慢就說要分區，覺得某種語句的寫法一定比另一種快而不考慮場景。

㈢ 普通軟體吞吐量大概多少正常

普通軟體的吞吐量大小與軟清槐件本身的性能、運行環境、硬體配置等因素有關。一般來說，普通軟體的吞吐量應該在每秒幾百到幾千次的范圍內，這也是大多數軟體產品的設計目標。

吞吐量是指單位時間內可以處理的事務或雀宴請求的數量，通常用TPS（Transactions Per Second）來衡量。如果軟體的吞吐量過小，那麼它就不能夠滿足用戶的需求，會導致系統響應速度變慢、任務處理效率低下等問題。但如果軟體的吞吐量過大，那麼會對系統資源造成過度的壓力，導致系統崩潰或運行不穩定等問題。

因此，對於不同的軟體產品，其吞吐量的大小也會有所不同。一些輕量級的軟體，如文本頃正銀編輯器、圖片瀏覽器等，其吞吐量可能比較小；而一些大型軟體，如資料庫、伺服器等，其吞吐量則可能會比較大。此外，隨著硬體技術的不斷發展，軟體的吞吐量也會不斷提高。

總之，普通軟體的吞吐量大小需要根據軟體本身的性能、運行環境、硬體配置等多種因素來進行綜合評估，以便為用戶提供更好的使用體驗。

㈣ ORACLE資料庫性能優化概述

實際上 為了保證ORACLE資料庫運行在最佳的性能狀態下 在信息系統開發之前就應該考慮資料庫的優化策略 優化策略一般包括伺服器操作系統參數調整 ORACLE資料庫參數調整 網路性能調整 應用程序SQL語句分析及設計等幾個方面 其中應用程序的分析與設計是在信息系統開發之前完成的

分析評價ORACLE資料庫性能主要有資料庫吞吐量 資料庫用戶響應時間兩項指標 資料庫吞吐量是指單位時間內資料庫完成的SQL語句數目 資料庫用戶響應時間是指用戶從提交SQL語句開始到獲得結果的那一段時間 資料庫用戶響應時間又可以分為系統服務時間和用戶等待時間兩項 即

資料庫用戶響應時間＝系統服務時間 ＋ 用戶等待時間

上述公式告訴我們 獲得滿意的用戶響應時間有兩個途徑 一是減少系統服務時間 即提高資料庫的吞吐量 二是減少用戶等待時間 即減少用戶訪問同一資料庫資源的沖突率

性能優化包括如下幾個部分

ORACLE資料庫性能優化之一 調整數據結構的設計

這一部分在開發信息系統之前完成 程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能 對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等

ORACLE資料庫性能優化之二 調整應用程序結構設計

這一部分也是在開發信息系絕配兆統之前完成 程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構 是使用傳統的Client/Server兩層體系結構 還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構 不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的

ORACLE資料庫性能優化之三 調整資料庫SQL語句

應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行 因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能 ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器（Oracle Optimizer）和行鎖管理器（row level manager）來調整優化SQL語句

ORACLE資料庫性能優化之四 調整伺服器內存分配

內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的 資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區（SGA區）的數據緩沖區 日誌緩沖賣慶區和共享池的大小 還可以調並租整程序全局區（PGA區）的大小 需要注意的是 SGA區不是越大越好 SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換 這樣反而會降低系統

ORACLE資料庫性能優化之五 調整硬碟I/O 這一步是在信息系統開發之前完成的

資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上 做到硬碟之間I/O負載均衡

ORACLE資料庫性能優化之六 調整操作系統參數

例如 運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫 可以調整UNIX數據緩沖池的大小 每個進程所能使用的內存大小等參數

㈤ 可以從哪些維度評估分布式資料庫

您好，針對分布式資料庫的評估，以下是一些可能有用的維度：

1. 可靠性和容錯性：分布式資料庫需要保證高可靠性和容錯性，以保證數據持久化和可用性。可以通過了解其容錯機制、備份策略、故障轉移技術等來評估它們在這方面的表現。

2. 吞吐量和性能：分布式資料庫賀物坦需要具備出色的吞吐量和性能，以滿足大規模數據處理和高並發訪問的需求。我們可以考慮它們的數據傳輸速度、響應時間、能夠支持的最大並發連接數等等。

3. 可擴展性：分布式資料庫需要支持水平和垂直擴展，以方便根據需求調整其容量大小。可擴展性涉及的因素包括能夠容易地增加或刪除節點、能夠支持多種硬體配置和規模的集群等。

4. 數據安全和隱私：分布式資料庫中存儲的數據需要受到充分的保護和控制，以確保其安全性和隱私性。可以通過了解其安全策略、加密方法、許可權控制等來評估它們在這方面的表現。

5. 數據一致性：分布式資料庫需要保證數據一致性，即在不同節點上螞拍的數據時刻保持同步。我們可以考慮它們的數據復制機制、同步協調技術等等。

總禪桐之，分布式資料庫的評估需要從多個角度出發，並根據實際使用場景確定合適的標准。希望這些信息能夠對您有所幫助。

㈥ 想請問大家，目前市面上資料庫的TPS峰值可以達到多少

這題我會。2022年9月，由工業和信息化部電子一所（即「國家工業信息安全發展研究中心」，以下簡肆飢稱：電子一所）牽頭制定的《通信行業資料庫適配測試業務規范》、《通信行業資料庫適配測試技肢雹冊術規范》正式獲批立項。電子一所依據上述規范，聚焦核心應用場景，對眾多國產資料庫進行能力評測，亞信科技AntDB資料庫的TPS（每秒事務處理量）測試成績遙遙領先（該項測試第一名），TPS最佳成績：43955事務/每秒。
AntDB資料庫，一款在通信行業得到充分使用的業內領先的國產資料庫，幫助客戶進行OLTP 與OLAP一站式處理的資料庫產品，具備豐富配套工具和完整服務體系。AntDB 先進的雲原生分布式架構設計，支持峰值每秒百萬筆的電信核心交易，數據處理能力、系統吞吐量、交易安全性在行業內領先。並且支持歷宏內存存儲引擎智能切換，在滿足高性能並發要求的同時，在平高峰期智能切換內存-磁碟引擎，實現降本增效。
目前AntDB已在電信核心業務系統持續運行近十年，應用於通信、金融、政企、物聯網等行業的聯機交易、CRM、客戶服務等場景，得到客戶的高度認可。
謝謝你對我們的支持，希望我的回答能有所作用，歡迎追問，再次表示感謝！

㈦ 採用spring batch 處理大數據量，瓶頸在資料庫吞吐量時，該如何優化

讀取數據估計是沒辦法了，重點可以放在寫入的操作上，粗略的認為，你使用框架進行資料庫寫入操作還不如用使用java原生的jdbc進行操作然後使用jdbc 的原生的批處理，我覺得肯定比框架快。我記得我當時插入10w條數據，只用了3秒，不過用的是oracle資料庫。進行邊讀取邊插入，這樣佔用的內存也相對小一些

㈧ 哪裡可以查石油的吞吐量

聯合石油資料庫。查石油的吞吐量是衡量石油規模大小的最重要的指標，在聯合石油資料庫都有備份，可以在這裡面查詢。其反映了在一定的技術裝備和勞動組織能力相同的條件下，在相同的一定時行虧間內以石油為船舶檔祥神裝卸貨物的數量宴液，通常都是以噸數來表示。

㈨ 海量資料庫解決方案的內容簡介(海量數據查詢方案)

簡單的說幾句吧。其實這個解決方案呢，主要是要先考慮成本問題，其他的，技術問題其實都很容易解決，但是企業應用上，最大的限制就是成本。圓行下面以ORACLE資料庫為例，簡單說說。希望對你有所幫助。(資料庫類型並不重要，解決方案都是大同小異。)

1、基於存儲層的容災復制方案

這種技術的復制機制是通過基於SAN的存儲區域網進行復制，陪神復制針對每個IO進行，復制的數據量比較大；系統可以實現數據的同步或非同步兩種方式的復制。對大數據量的系統來說有很大的優勢(每天日誌量在60G以上),但是對主機、操作系統、資料庫版本等要求一致，且對絡環境的要求比較高。

2、基於邏輯卷的容災復制方案

這種技術的機制是通過基於TCP/IP的網路環境進行復制，由操作系統進程捕捉邏輯卷的變化進行復制。其特點與基於存儲設備的復制方案比較類似，也可以選擇同步或非同步兩種方式，對主機的軟、硬體環境的一致性要求也比較高，對大數據量的應用比較有優勢。其目標系統如果要實現可讀，需要創建第三方鏡像。個人認為這種技術和上面提到的基於存儲的復制技術比較適合於超大數據量的系統，或者是應用系統的容災復制。

3、基於oracleredolog的邏輯復制方式

使用這種方式的主要有一些第三方的軟體，以及oracle自己的DATAGUARD中的logicalStandby。目前，國外已經有了很多比較成熟的產品及成功案例，國內也有類似的產品，但在產品的成熟程度和成功案例上跟國外還有一定的差距。

使用oracle以外的獨立進程，捕捉redologfile的信息，將其翻譯成sql語句，再通過網路傳輸到目標端資料庫，在目標端資料庫執行同樣的sql。如果其進橘亂嘩程趕不上oracle日誌切換，也可以捕捉歸檔日誌中的內容。也有的產品在源端以事務為單位，當一個事務完成後，再把它傳輸到目標端。所有的產品一般都是以表為單位進行復制，同時也支持大部分DDL的復制(主要在oracle9i環境中)。

資料庫的吞吐量太大時，其實據會有較大的延遲，當資料庫每天的日量達到60G或更大時，這種方案的可行性交差；實施的過程可能會有一些停機時間，來進行數據的同步和配置的激活；復制環境建立起來以後，對資料庫結構上的一些修改需要按照規定的操作流程進行，有一定的維護成本。

㈩ 吞吐量上不去資料庫配置

介面有問題，對這個介面進行壓力測試時，系統的吞吐量一直上不去，並且 應用伺服器 (部署介面項目的伺服器) 的CPU、內早大存等資源的使用率也一直很低，導致一直無法測試出這個介面的壓力峰值。
資料庫配置

高並發情況下，如果請求數據需要寫入資料庫，且需要寫入多個表陸汪豎的時候，如果資料庫的最大連接數不夠，或者寫入數據的SQL沒有索引沒有綁定變數，抑或沒有主從分離、讀寫分離等，

就會導致資料庫事務處理過慢，影響到TPS。陵啟