資料庫的iops

『壹』 什麼是存儲的IOPS，

IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的性能。存儲端的IOPS性能和主機端的IO是不同的，IOPS是指存儲每秒可接受多少次主機發出的訪問，主機的一次IO需要多次訪問存儲才可以完成。例如，主機寫入一個最小的數據塊，也要經過「發送寫入請求、寫入數據、收到寫入確認」等三個步驟，也就是3個存儲端訪問。

『貳』 如何計算mysql的IOPS

QPS還行能用語句實現

如果你沒有root許可權

io的話只能通過系統監視程序記錄保存io活動也就是說要第三方？

如果是自己建的伺服器有root許可權的話，

可以用mysqlworkbench連接到資料庫可以查看到各項指標

截圖是 mysql workbench看到的伺服器運行情況

『叄』 RDS資料庫的IOPS突然暴漲，是什麼情況

RDS是阿里雲提供的即開即用的關系型資料庫服務，兼容了MySQL和SQL Server兩種資料庫引擎。在傳統資料庫的基礎上，阿里雲RDS提供了強大豐富的功能從而保證了高可用性、高安全性以及高性能。
此外，RDS還提供了諸多便利功能提升了RDS的易用性。

『肆』 經常可以看到「IOPS」的寫法，這是什麼意思

IOPS，即I/O per second，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的性能。

『伍』 電腦硬體固態硬碟的IOPS參數，具體指的是什麼

IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的性能。存儲端的IOPS性能和主機端的IO是不同的，IOPS是指存儲每秒可接受多少次主機發出的訪問，主機的一次IO需要多次訪問存儲才可以完成。例如，主機寫入一個最小的數據塊，也要經過「發送寫入請求、寫入數據、收到寫入確認」等三個步驟，也就是3個存儲端訪問。
固態硬碟（Solid State Drives），簡稱固盤，固態硬碟（Solid State Drive）用固態電子存儲晶元陣列而製成的硬碟，由控制單元和存儲單元（FLASH晶元、DRAM晶元）組成。固態硬碟在介面的規范和定義、功能及使用方法上與普通硬碟的完全相同，在產品外形和尺寸上也完全與普通硬碟一致。被廣泛應用於軍事、車載、工控、視頻監控、網路監控、網路終端、電力、醫療、航空、導航設備等領域。

『陸』 如何測試評估windows或linux下資料庫的iops

測試方法：
使用方式：
安裝FIO：
yum install gcc lio-devel -y
wget http://brick.kernel.dk/snaps/fio-2.0.10.tar.gz
tar -zxvf fio-2.0.10.tar.gz
cd fio-2.0.10
make && make install
測試：
隨機讀：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randread -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=10 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest
參數說明：
filename=/dev/sdb1 測試文件名稱，通常選擇需要測試的盤的data目錄。
direct=1 測試過程繞過機器自帶的buffer。使測試結果更真實。
rw=randwrite 測試隨機寫的I/O
rw=randrw 測試隨機寫和讀的I/O
bs=16k 單次io的塊文件大小為16k
bsrange=512-2048 同上，提定數據塊的大小范圍
size=5g 本次的測試文件大小為5g，以每次4k的io進行測試。
numjobs=30 本次的測試線程為30.
runtime=1000 測試時間為1000秒，如果不寫則一直將5g文件分4k每次寫完為止。
ioengine=psync io引擎使用pync方式
rwmixwrite=30 在混合讀寫的模式下，寫佔30%
group_reporting 關於顯示結果的，匯總每個進程的信息。
此外
lockmem=1g 只使用1g內存進行測試。
zero_buffers 用0初始化系統buffer。
nrfiles=8 每個進程生成文件的數量。
###############################################
順序讀：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=read -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest
隨機寫：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randwrite -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest
順序寫：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=write -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest
混合隨機讀寫：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -rwmixread=70 -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=100 -group_reporting -name=mytest -ioscheler=noop
###############################################
實際測試範例：
[root@localhost ~]# fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -rwmixread=70 -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=100 -group_reporting -name=mytest1
mytest1: (g=0): rw=randrw, bs=16K-16K/16K-16K, ioengine=psync, iodepth=1
…
mytest1: (g=0): rw=randrw, bs=16K-16K/16K-16K, ioengine=psync, iodepth=1
fio 2.0.7
Starting 30 threads
Jobs: 1 (f=1): [ [3.5% done] [6935K/3116K /s] [423 /190 iops] [eta 48m:20s] s]
mytest1: (groupid=0, jobs=30): err= 0: pid=23802
read : io=1853.4MB, bw=18967KB/s, iops=1185 , runt=100058msec
clat (usec): min=60 , max=871116 , avg=25227.91, stdev=3.46
lat (usec): min=60 , max=871117 , avg=25228.08, stdev=3.46
clat percentiles (msec):
| 1.00th=[ 3], 5.00th=[ 5], 10.00th=[ 6], 20.00th=[ 8],
| 30.00th=[ 10], 40.00th=[ 12], 50.00th=[ 15], 60.00th=[ 19],
| 70.00th=[ 26], 80.00th=[ 37], 90.00th=[ 57], 95.00th=[ 79],
| 99.00th=[ 151], 99.50th=[ 202], 99.90th=[ 338], 99.95th=[ 383],
| 99.99th=[ 523]
bw (KB/s) : min= 26, max= 1944, per=3.36%, avg=636.84, stdev=189.15
write: io=803600KB, bw=8031.4KB/s, iops=501 , runt=100058msec
clat (usec): min=52 , max=9302 , avg=146.25, stdev=299.17
lat (usec): min=52 , max=9303 , avg=147.19, stdev=299.17
clat percentiles (usec):
| 1.00th=[ 62], 5.00th=[ 65], 10.00th=[ 68], 20.00th=[ 74],
| 30.00th=[ 84], 40.00th=[ 87], 50.00th=[ 89], 60.00th=[ 90],
| 70.00th=[ 92], 80.00th=[ 97], 90.00th=[ 120], 95.00th=[ 370],
| 99.00th=[ 1688], 99.50th=[ 2128], 99.90th=[ 3088], 99.95th=[ 3696],
| 99.99th=[ 5216]
bw (KB/s) : min= 20, max= 1117, per=3.37%, avg=270.27, stdev=133.27
lat (usec) : 100=24.32%, 250=3.83%, 500=0.33%, 750=0.28%, 1000=0.27%
lat (msec) : 2=0.64%, 4=3.08%, 10=20.67%, 20=19.90%, 50=17.91%
lat (msec) : 100=6.87%, 250=1.70%, 500=0.19%, 750=0.01%, 1000=0.01%
cpu : usr=1.70%, sys=2.41%, ctx=5237835, majf=0, minf=6344162
IO depths : 1=100.0%, 2=0.0%, 4=0.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, >=64=0.0%
submit : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
complete : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
issued : total=r=118612/w=50225/d=0, short=r=0/w=0/d=0
Run status group 0 (all jobs):
READ: io=1853.4MB, aggrb=18966KB/s, minb=18966KB/s, maxb=18966KB/s, mint=100058msec, maxt=100058msec
WRITE: io=803600KB, aggrb=8031KB/s, minb=8031KB/s, maxb=8031KB/s, mint=100058msec, maxt=100058msec
Disk stats (read/write):
sdb: ios=118610/50224, merge=0/0, ticks=2991317/6860, in_queue=2998169, util=99.77%

『柒』 存儲IOPS和吞吐量之間的具體關系是什麼

通常情況下，廣義的IOPS指得是伺服器和存儲系統處理的I/O數量。但是，由於在IO傳輸的過程中，數據包會被分割成多塊（block），交由存儲陣列緩存或者磁碟處理，對於磁碟來說這樣每個block在存儲系統內部也被視為一個I/O，存儲系統內部由緩存到磁碟的的數據處理也會以IOPS來作為計量的指標之一。本文中提到的IOPS，是指得廣義的IOPS，即由伺服器發起的，並由存儲系統中處理的I/O單位。https://community.emc.com/docs/DOC-29186
IOPS通常對於小I/O，且傳輸I/O的數量比較大的情況下，是一個最主要的衡量指標。例如，典型的OLTP系統中，高的IOPS則意味著資料庫的事務可以被存儲系統處理。
Throughput吞吐量是用來計算每秒在I/O流中傳輸的數據總量。這個指標，在大多數的磁碟性能計算工具中都會顯示，最簡單的在Windows文件拷貝的時候，就會顯示MB/s。通常情況下，Throughput吞吐量只會計算I/O包中的數據部分，至於I/O包頭的數據則會被忽略在Throughput吞吐量的計算中。廣義上的Throughput吞吐量，也會被叫做「帶寬」，用來衡量I/O流中的傳輸通道，比如2/4/8Gbps Fibre Channel、60Mbps SCSI等等。但 「帶寬」會包括通道中所有數據的總傳輸量的最大值，而Throughput吞吐量則是只保護傳輸的實際數據，兩者還是有些許區別。
Throughput吞吐量衡量對於大I/O，特別是傳輸一定數據的時候最小化耗時非常有用。備份數據的時候是一個典型的例子。在備份作業中，我們通常不會關心有多少I/O被存儲系統處理了，而是完成備份總數據的時間多少。IOPS和Throughput吞吐量之間存在著線性的變化關系，而決定它們的變化的變數就是每個I/O的大小。

『捌』 固態盤的IOPS和MB 怎麼換算

兩者不能換算。

IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數。

而MB（全稱MByte），計算機中的一種儲存單位讀作「兆」。數據單位MB與Mb。

簡單來說，IOPS代表固態盤的讀寫速度，MB代表固態盤的內存大小。兩者不能換算，就像 「 一個物體的長度和重量」 不能換算一樣。

(8)資料庫的iops擴展閱讀：

1、IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的輸入輸出量(或讀寫次數)，是衡量磁碟性能的主要指標之一。IOPS是指單位時間內系統能處理的I/O請求數量，一般以每秒處理的I/O請求數量為單位，I/O請求通常為讀或寫數據操作請求。

2、隨機讀寫頻繁的應用，如小文件存儲(圖片)、OLTP資料庫、郵件伺服器，關注隨機讀寫性能，IOPS是關鍵衡量指標。 順序讀寫頻繁的應用，傳輸大量連續數據，如電視台的視頻編輯，視頻點播VOD(Video On Demand)，關注連續讀寫性能。數據吞吐量是關鍵衡量指標。

3、IOPS和數據吞吐量適用於不同的場合：

讀取10000個1KB文件，用時10秒 Throught(吞吐量)=1MB/s ，IOPS=1000 追求IOPS

讀取1個10MB文件，用時0.2秒 Throught(吞吐量)=50MB/s, IOPS=5 追求吞吐量

『玖』 MSSQL QPS，TPS和IOPS是怎麼得到的

QPS、TPS、IOPS都是查詢的一種。
ž查詢對象是用來操作資料庫中的記錄對象。利用它可以按照一定的條件或准則從幾個表中篩選出需要操作的欄位，並可以把它們集中起來，形成動態數據集。用戶可以瀏覽、查詢、列印、甚至修改這個動態數據集中的數據。
ž通過查詢，可以查找和檢索滿足指定條件的數據，包括幾個表中的數據。也可以使用查詢同時更新或刪除幾個記錄，以及對數據執行預定義或自定義的計算。ž
使用查詢可以回答有關數據的特定問題，而這些問題通過直接查看錶數據很難解決。可以使用查詢篩選數據，執行數據計算和匯總數據，還可以使用查詢自動執行許多數據管理任務，並在提交數據更改之前查看這些更改。
ž查詢是對數據結果、數據操作或者這兩者的請求。可以使用查詢回答簡單問題，執行計算、合並不同表中的數據，甚至添加、更改或刪除表數據。用於從表中檢索數據或進行計算的查詢叫做選擇查詢，用於添加、更改或刪除數據的查詢叫做操作查詢。ž
還可以使用查詢為窗體或報表提供數據。在設計良好的資料庫中，要使用窗體或報表顯示的數據通常位於幾個不同的表中，通過使用查詢，可以在設計窗體或報表之前組合要使用的數據。