mysql tps一般為多少？(1)QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status l

mysql tps一般為多少？

(1)QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status like "Question%" (2)TPS(每秒事務(wù)量) TPS = (Com_commit Com_rollback) / seconds mysql > show global status like "Com_commit" mysql > show global status like "Com_rollback" (3)key Buffer 命中率 mysql>show global status like "key%" key_buffer_read_hits = (1-key_reads / key_read_requests) * 100% key_buffer_write_hits = (1-key_writes / key_write_requests) * 100% (4)InnoDB Buffer命中率 mysql> show status like "innodb_buffer_pool_read%" innodb_buffer_read_hits = (1 - innodb_buffer_pool_reads / innodb_buffer_pool_read_requests) * 100% (5)Query Cache命中率

30萬(wàn)用戶的web系統(tǒng)，單臺(tái)mysql服務(wù)器可以扛住嗎？

可以 靜態(tài)web 都不用mysql 哈哈，看日活等等，條件太少 問(wèn)題不好。假設(shè)有5萬(wàn)日活，緩存牛b，增刪改少，也是能抗的。

mysql數(shù)據(jù)庫(kù)最大能支持多少并發(fā)量？

MySQL服務(wù)器的最大并發(fā)連接數(shù)是16384。

受服務(wù)器配置，及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等制約，實(shí)際服務(wù)器支持的并發(fā)連接數(shù)會(huì)小一些。主要決定因素有：

1、服務(wù)器CPU及內(nèi)存的配置。

2、網(wǎng)絡(luò)的帶寬?；ヂ?lián)網(wǎng)連接中上行帶寬的影響尤為明顯。

和一個(gè)mysql，如果可以，能支持多少并發(fā)？

獲取數(shù)據(jù)不總是到數(shù)據(jù)庫(kù)取的。

并發(fā)是同一時(shí)刻，有多少個(gè)請(qǐng)求在數(shù)據(jù)庫(kù)上跑。數(shù)據(jù)庫(kù)最大并發(fā)和在線人數(shù)沒(méi)有確定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。舉個(gè)例子，你登陸CSDN，驗(yàn)證賬戶信息，可能去取一次數(shù)據(jù)庫(kù)，也可能不?。ㄖ苯訌腗C里得到），這時(shí)候你有一次連接。然后你啥事都沒(méi)做，當(dāng)然也不可能對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)有操作了，但是你還是在線的，因?yàn)槟阋呀?jīng)登陸了。

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？

mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬(wàn)的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫(xiě)，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)?，F(xiàn)在超過(guò)1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：

1 分表。可以按時(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫(kù)，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法

2 讀寫(xiě)分離。尤其是寫(xiě)入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫(xiě)的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步

3 表的大文本字段分離出來(lái)，成為獨(dú)立的新表。大文本字段，可以使用NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

4 優(yōu)化架構(gòu)，或優(yōu)化SQL查詢，避免聯(lián)表查詢，盡量不要用count(*)， in，遞歸等消耗性能的語(yǔ)句

5 用內(nèi)存緩存，或在前端讀的時(shí)候，增加緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。重復(fù)讀取時(shí)，直接從緩存中讀取。

上面是低成本的管理方法，基本幾臺(tái)服務(wù)器即可搞定，但是管理起來(lái)麻煩一些。

當(dāng)然，如果整體數(shù)據(jù)量特別大的話，也不在乎投入費(fèi)用的話，用集群吧，用TIDB吧