数据库吞吐量

㈠ 对于存储来说，吞吐量是指什么

通情况广义IOPS指服务器存储系统处理I/O数量由于IO传输程数据包割块（block）交由存储阵列缓存或者磁盘处理于磁盘说每block存储系统内部视I/O存储系统内部由缓存磁盘数据处理IOPS作计量指标本文提IOPS指广义IOPS即由服务器发起并由存储系统处理I/O单改埋袭位https://中国munity.emc中国/docs/DOC-29186 IOPS通于I/O且传输I/O数量比较情况主要衡量指标例典型OLTP系统高IOPS则意味着数据库事务存储系统处理 Throughput吞吐量用计算每秒I/O流传输数据总量指标数磁盘性液者能计算工具都核兄显示简单Windows文件拷贝候显示MB/s通情况Throughput吞吐量计算I/O包数据部至于I/O包数据则忽略Throughput吞吐量计算广义Throughput吞吐量叫做带宽用衡量I/O流传输通道比2/4/8Gbps Fibre Channel、60Mbps SCSI等等 带宽包括通道所数据总传输量值Throughput吞吐量则保护传输实际数据两者些许区别 Throughput吞吐量衡量于I/O特别传输定数据候化耗非用备份数据候典型例备份作业我通关少I/O存储系统处理完备份总数据间少IOPSThroughput吞吐量间存着线性变化关系决定变化变量每I/O

㈡ 有哪些常见的数据库优化方法(数据库如何优化)

数据库优化的指导思路是首先写出的sql是优化器喜欢的，然后在排除烂的SQL的情况下就是，找瓶颈，数据库吞吐量上不去或者查询慢都是因为某一瓶颈的存在，从非常大的粒度来看，瓶颈可以分为五类：io内滑哗存CPU网络锁。

当卡在某一瓶颈时，其他的薯森资源就会被闲置，解决瓶颈或者用非瓶颈的资源做tradeoff达到总和的最大才是优化的正解，比如建索引就是以空间换时间的做法。

由于数据库相对比较复杂，上下文有区别优化思路也会不一样，所以离开上下文谈具体的优化手段就是坑。

大部分开发人员会犯的错误是所数让亩谓的“锤子人”，也就是自己是锤子看什么都像钉子，比如觉得慢就说要分区，觉得某种语句的写法一定比另一种快而不考虑场景。

㈢ 普通软件吞吐量大概多少正常

普通软件的吞吐量大小与软清槐件本身的性能、运行环境、硬件配置等因素有关。一般来说，普通软件的吞吐量应该在每秒几百到几千次的范围内，这也是大多数软件产品的设计目标。

吞吐量是指单位时间内可以处理的事务或雀宴请求的数量，通常用TPS（Transactions Per Second）来衡量。如果软件的吞吐量过小，那么它就不能够满足用户的需求，会导致系统响应速度变慢、任务处理效率低下等问题。但如果软件的吞吐量过大，那么会对系统资源造成过度的压力，导致系统崩溃或运行不稳定等问题。

因此，对于不同的软件产品，其吞吐量的大小也会有所不同。一些轻量级的软件，如文本顷正银编辑器、图片浏览器等，其吞吐量可能比较小；而一些大型软件，如数据库、服务器等，其吞吐量则可能会比较大。此外，随着硬件技术的不断发展，软件的吞吐量也会不断提高。

总之，普通软件的吞吐量大小需要根据软件本身的性能、运行环境、硬件配置等多种因素来进行综合评估，以便为用户提供更好的使用体验。

㈣ ORACLE数据库性能优化概述

实际上 为了保证ORACLE数据库运行在最佳的性能状态下 在信息系统开发之前就应该考虑数据库的优化策略 优化策略一般包括服务器操作系统参数调整 ORACLE数据库参数调整 网络性能调整 应用程序SQL语句分析及设计等几个方面 其中应用程序的分析与设计是在信息系统开发之前完成的

分析评价ORACLE数据库性能主要有数据库吞吐量 数据库用户响应时间两项指标 数据库吞吐量是指单位时间内数据库完成的SQL语句数目 数据库用户响应时间是指用户从提交SQL语句开始到获得结果的那一段时间 数据库用户响应时间又可以分为系统服务时间和用户等待时间两项 即

数据库用户响应时间＝系统服务时间 ＋ 用户等待时间

上述公式告诉我们 获得满意的用户响应时间有两个途径 一是减少系统服务时间 即提高数据库的吞吐量 二是减少用户等待时间 即减少用户访问同一数据库资源的冲突率

性能优化包括如下几个部分

ORACLE数据库性能优化之一 调整数据结构的设计

这一部分在开发信息系统之前完成 程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能 对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等

ORACLE数据库性能优化之二 调整应用程序结构设计

这一部分也是在开发信息系绝配兆统之前完成 程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构 是使用传统的Client/Server两层体系结构 还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构 不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的

ORACLE数据库性能优化之三 调整数据库SQL语句

应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行 因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能 ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row level manager）来调整优化SQL语句

ORACLE数据库性能优化之四 调整服务器内存分配

内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的 数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区 日志缓冲卖庆区和共享池的大小 还可以调并租整程序全局区（PGA区）的大小 需要注意的是 SGA区不是越大越好 SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换 这样反而会降低系统

ORACLE数据库性能优化之五 调整硬盘I/O 这一步是在信息系统开发之前完成的

数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上 做到硬盘之间I/O负载均衡

ORACLE数据库性能优化之六 调整操作系统参数

例如 运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库 可以调整UNIX数据缓冲池的大小 每个进程所能使用的内存大小等参数

㈤ 可以从哪些维度评估分布式数据库

您好，针对分布式数据库的评估，以下是一些可能有用的维度：

1. 可靠性和容错性：分布式数据库需要保证高可靠性和容错性，以保证数据持久化和可用性。可以通过了解其容错机制、备份策略、故障转移技术等来评估它们在这方面的表现。

2. 吞吐量和性能：分布式数据库贺物坦需要具备出色的吞吐量和性能，以满足大规模数据处理和高并发访问的需求。我们可以考虑它们的数据传输速度、响应时间、能够支持的最大并发连接数等等。

3. 可扩展性：分布式数据库需要支持水平和垂直扩展，以方便根据需求调整其容量大小。可扩展性涉及的因素包括能够容易地增加或删除节点、能够支持多种硬件配置和规模的集群等。

4. 数据安全和隐私：分布式数据库中存储的数据需要受到充分的保护和控制，以确保其安全性和隐私性。可以通过了解其安全策略、加密方法、权限控制等来评估它们在这方面的表现。

5. 数据一致性：分布式数据库需要保证数据一致性，即在不同节点上蚂拍的数据时刻保持同步。我们可以考虑它们的数据复制机制、同步协调技术等等。

总禅桐之，分布式数据库的评估需要从多个角度出发，并根据实际使用场景确定合适的标准。希望这些信息能够对您有所帮助。

㈥ 想请问大家，目前市面上数据库的TPS峰值可以达到多少

这题我会。2022年9月，由工业和信息化部电子一所（即“国家工业信息安全发展研究中心”，以下简肆饥称：电子一所）牵头制定的《通信行业数据库适配测试业务规范》、《通信行业数据库适配测试技肢雹册术规范》正式获批立项。电子一所依据上述规范，聚焦核心应用场景，对众多国产数据库进行能力评测，亚信科技AntDB数据库的TPS（每秒事务处理量）测试成绩遥遥领先（该项测试第一名），TPS最佳成绩：43955事务/每秒。
AntDB数据库，一款在通信行业得到充分使用的业内领先的国产数据库，帮助客户进行OLTP 与OLAP一站式处理的数据库产品，具备丰富配套工具和完整服务体系。AntDB 先进的云原生分布式架构设计，支持峰值每秒百万笔的电信核心交易，数据处理能力、系统吞吐量、交易安全性在行业内领先。并且支持历宏内存存储引擎智能切换，在满足高性能并发要求的同时，在平高峰期智能切换内存-磁盘引擎，实现降本增效。
目前AntDB已在电信核心业务系统持续运行近十年，应用于通信、金融、政企、物联网等行业的联机交易、CRM、客户服务等场景，得到客户的高度认可。
谢谢你对我们的支持，希望我的回答能有所作用，欢迎追问，再次表示感谢！

㈦ 采用spring batch 处理大数据量，瓶颈在数据库吞吐量时，该如何优化

读取数据估计是没办法了，重点可以放在写入的操作上，粗略的认为，你使用框架进行数据库写入操作还不如用使用java原生的jdbc进行操作然后使用jdbc 的原生的批处理，我觉得肯定比框架快。我记得我当时插入10w条数据，只用了3秒，不过用的是oracle数据库。进行边读取边插入，这样占用的内存也相对小一些

㈧ 哪里可以查石油的吞吐量

联合石油数据库。查石油的吞吐量是衡量石油规模大小的最重要的指标，在联合石油数据库都有备份，可以在这里面查询。其反映了在一定的技术装备和劳动组织能力相同的条件下，在相同的一定时行亏间内以石油为船舶档祥神装卸货物的数量宴液，通常都是以吨数来表示。

㈨ 海量数据库解决方案的内容简介(海量数据查询方案)

简单的说几句吧。其实这个解决方案呢，主要是要先考虑成本问题，其他的，技术问题其实都很容易解决，但是企业应用上，最大的限制就是成本。圆行下面以ORACLE数据库为例，简单说说。希望对你有所帮助。(数据库类型并不重要，解决方案都是大同小异。)

1、基于存储层的容灾复制方案

这种技术的复制机制是通过基于SAN的存储局域网进行复制，陪神复制针对每个IO进行，复制的数据量比较大；系统可以实现数据的同步或异步两种方式的复制。对大数据量的系统来说有很大的优势(每天日志量在60G以上),但是对主机、操作系统、数据库版本等要求一致，且对络环境的要求比较高。

2、基于逻辑卷的容灾复制方案

这种技术的机制是通过基于TCP/IP的网络环境进行复制，由操作系统进程捕捉逻辑卷的变化进行复制。其特点与基于存储设备的复制方案比较类似，也可以选择同步或异步两种方式，对主机的软、硬件环境的一致性要求也比较高，对大数据量的应用比较有优势。其目标系统如果要实现可读，需要创建第三方镜像。个人认为这种技术和上面提到的基于存储的复制技术比较适合于超大数据量的系统，或者是应用系统的容灾复制。

3、基于oracleredolog的逻辑复制方式

使用这种方式的主要有一些第三方的软件，以及oracle自己的DATAGUARD中的logicalStandby。目前，国外已经有了很多比较成熟的产品及成功案例，国内也有类似的产品，但在产品的成熟程度和成功案例上跟国外还有一定的差距。

使用oracle以外的独立进程，捕捉redologfile的信息，将其翻译成sql语句，再通过网络传输到目标端数据库，在目标端数据库执行同样的sql。如果其进橘乱哗程赶不上oracle日志切换，也可以捕捉归档日志中的内容。也有的产品在源端以事务为单位，当一个事务完成后，再把它传输到目标端。所有的产品一般都是以表为单位进行复制，同时也支持大部分DDL的复制(主要在oracle9i环境中)。

数据库的吞吐量太大时，其实据会有较大的延迟，当数据库每天的日量达到60G或更大时，这种方案的可行性交差；实施的过程可能会有一些停机时间，来进行数据的同步和配置的激活；复制环境建立起来以后，对数据库结构上的一些修改需要按照规定的操作流程进行，有一定的维护成本。

㈩ 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、内早大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，且需要写入多个表陆汪竖的时候，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。陵启