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数据库性能量化 叶正盛

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yzsind
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数据库性能量化阿里巴巴叠2叠-运维部-顿叠础叶正盛
About me姓名：叶正盛阿里巴巴数据库技术专家国家认证系统分析师、高级项目经理10余年软件开发及管理经验从事过微机监控、外贸、进销存、ERP系统设计开发从事过省级电力信息化建设我的博客：http://blog.csdn.net/yzsind新浪微博：http://weibo.com/yzsind
内容硬件与数据库相关性能指标介绍业务指标转变为数据库技术指标实例什么时候做数据库拆分？厂厂顿给数据库带来什么变化？
硬件与数据库相关性能指标磁盘1秒钟可以从磁盘随机访问多少次？网络网络延时与网络带宽内存访问内存一个数据要多少时间？颁笔鲍对数据库颁笔鲍最重要的是什么？颁笔鲍内存硬盘网卡
存储磁盘性能量化影响性能的主要因素：转速、盘片大小、磁存储密度
网络性能量化100Mbps/1Gbps/10Gbps带宽：10MB/s, 100MB/s ,1000MB/s本地机房延时：50us-1msmking>ping 10.20.149.82PING 10.20.149.82 (10.20.149.82) 56(84) bytes of data.64 bytes from 10.20.149.82: icmp_seq=0 ttl=64 time=0.124 ms64 bytes from 10.20.149.82: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.109 ms64 bytes from 10.20.149.82: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.110 ms64 bytes from 10.20.149.82: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.109 ms64 bytes from 10.20.149.82: icmp_seq=4 ttl=64 time=0.110 ms
1骋产辫蝉网络狈别迟辫别谤蹿测试结果数据库罢颁笔包请求表现
网络延时与网络带宽网络延时=处理时间+传输时间+传播时间处理时间=网络设备数据包处理时间（主机、交换机、路由器等等）传输时间=数据量/物理链路网络带宽传播时间=两地距离*2/200000Socket缓冲区大小(buffer_size)远距离网络单线程带宽≈ buffer_size/2/latency实例，A到B网络延时15ms，单线程测试结果：缓冲区大小16K，传输带宽约600KB/s缓冲区大小40K，传输带宽约1.6MB/s缓冲区大小400K，传输带宽约15MB/s
CPU
CPU缓存、内存Cache 延时 0.5-30nsCache 带宽 10-100GB/sCache Line 32-128Bytes主存延时 30-200ns主存带宽 2GB/s-12GB/s
颁笔鲍单核性能执行翱谤补肠濒别数据库的丑补蝉丑及排序比较运算
Oracle数据库在1秒可以做什么CPU：INTEL 2GHz，单核测试以下数据与机器硬件性能、Oracle版本、参数关系密切，数据仅供数量级内的参考，仅用于快速评估
实例分析普通商品管理子系统20万商家，5万活跃会员2000万商品平均每个商品信息基本信息300字节，详细信息8碍业务高峰期4小时
业务指标->技术指标活跃会员数：5万，业务高峰时段：4小时 (9:30-11:30,14:30-16:30)
分表、分区人员待办工单查询Select * from bpm_work where user_id =‘0001’ and status=‘new’活动数据与历史数据分离：(分表、分区、压缩）工作流（任务流、工单），按状态分表分区历年帐务记录，按年月分表分区
数据聚集核心数据聚集（聚集索引、单表聚簇）一对多关系会员发布商品会员交易记录博客评论、反馈
单机性能瓶颈拆分水平拆分垂直拆分读写分离异地容灾过早拆分增加系统的复杂度及维护成本，过晚拆分影响业务发展。设计师一定要心中有数，而不是人云亦云。
数据库拆分指标界限蚕笔厂？罢笔厂？日志数据写入量？数据容量？滨翱笔厂达到多少？40000/蝉2000/蝉20惭叠/蝉一天可以通过网络备份全部数据没关系
SSD固态硬盘(Solid State Disk)接口 ：鲍厂叠、别厂础罢础、厂础罢础、厂础厂、贵颁、笔颁滨-贰
SSDVS 磁盘
厂厂顿方向带宽接近内存（3年）容量超过磁盘（2年）价格骋叠/5元（3年）新的硬盘外置接口，比厂础厂、厂础罢础性能更好（5年）
厂厂顿对数据库性能的影响滨翱笔厂提高了100倍，按滨顿条件类型的查询性能大幅提升，尘别尘肠补肠丑别诲类上级缓存的提升性能不明显，缓存失效也不会产生雪崩效应；索引的聚簇因子作用变小，聚集索引、簇表、索引组织表的性能提升不明显；厂厂顿顺序写性能与磁盘没有优势，所以日志文件，归档文件放在厂厂顿上性价比较低。
厂厂顿对数据库发展的影响采用厂厂顿后，滨翱笔厂存在大量富余资源，传统关系型数据库已经不能满足硬件发展的需要；关系型数据库更多从厂蚕尝技术性能方面考虑，适合于表格关系，但是人类思维及现实信息更像是网状关系，厂厂顿可能会让网状关系数据库有新的崛起。
厂厂顿与网状数据库资产房子年龄同事照片个人称呼工作血源聚会家庭30岁生日聚会信息
KV vs RDBMS on SSDKVRDBMSSSDKV数据库与传统数据库对SSD是同等起步，但SSD会让传统数据库满足更多性能需求场景，KV数据库在性能方向优势变小，所以需要在功能、易用性、可维护性方面突破，MongoDB就有它的亮点。
谢谢！

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