具體來(lái)說(shuō)，本文包括以下內(nèi)容:事務(wù)查詢性能用戶與查詢沖突容量配置NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)事務(wù)可以觀察真實(shí)用戶的行為:可以在應(yīng)用交互過(guò)程中實(shí)時(shí)捕捉性能。眾所周知，衡量一個(gè)事務(wù)的性能包括獲取整個(gè)事務(wù)的響應(yīng)時(shí)間和事務(wù)各部分的響應(yīng)時(shí)間。通常，我們可以將這些響應(yīng)時(shí)間與滿足事務(wù)需求的基線進(jìn)行比較，以確定當(dāng)前事務(wù)是否處于正常狀態(tài)。如果您只想度量應(yīng)用程序的一個(gè)方面，您可以評(píng)估事務(wù)的行為。

你不需要從應(yīng)用服務(wù)器獲取CPU使用情況，但你更應(yīng)該關(guān)心的是用戶是否完成了事務(wù)，事務(wù)是否得到了優(yōu)化。補(bǔ)充一點(diǎn)知識(shí)點(diǎn)，事務(wù)是由入口點(diǎn)決定的，通過(guò)入口點(diǎn)可以啟動(dòng)事務(wù)與應(yīng)用進(jìn)行交互。一旦事務(wù)被定義，它的性能將在整個(gè)應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)中被測(cè)量，并且每個(gè)事務(wù)將與基線進(jìn)行比較。例如，當(dāng)與基線比較時(shí)，如果事務(wù)的響應(yīng)時(shí)間慢于平均響應(yīng)時(shí)間的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差，我們可以決定是否應(yīng)該將事務(wù)的響應(yīng)時(shí)間判斷為異常，如圖1所示。

1。Create數(shù)據(jù)庫(kù):> sqlite3。Exemysqlite.db2 .創(chuàng)建表:sqlite >創(chuàng)建表Person (_ iIndenter主鍵，Name Varchar (50)，Age Integer，sex char(2))；3.插入數(shù)據(jù):SQLite > insertionpersonvalues (1，

38，‘男’)；SQLite > InsertionPerson值(2，關(guān)羽，42，男性)；SQLite > InsertionPerson值(3，大喬，20，女性)；4.備份:SQLite >。backup:/mydb.db5 .恢復(fù)數(shù)據(jù):sqlite>.restoremydb.db6查看表:sqlite>.tables。

1。規(guī)格化你的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，但不要求達(dá)到第三范式。出于顯示和打印的目的，可以有數(shù)據(jù)冗余。2.評(píng)估系統(tǒng)中影響性能的關(guān)鍵點(diǎn)，減少頻繁訪問(wèn)的核心表的數(shù)量，重點(diǎn)優(yōu)化這些核心表上的索引。表結(jié)構(gòu)(試比較典型的核心表是代碼表。3.對(duì)于統(tǒng)計(jì)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，如果可以編寫(xiě)觸發(fā)器和存儲(chǔ)過(guò)程，就可以將一個(gè)耗費(fèi)大量時(shí)間的統(tǒng)計(jì)操作分散到每次插入、刪除或更新中，從而大大提高查詢操作的速度。

影響因素?cái)?shù)據(jù)庫(kù)性能For數(shù)據(jù)庫(kù)fans，數(shù)據(jù)庫(kù)各種底層細(xì)節(jié)，內(nèi)幕，等待事件，隱藏參數(shù)等。都是津津樂(lè)道的，而且對(duì)于調(diào)整一個(gè)SQL來(lái)說(shuō)，但是對(duì)于設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù) system的人來(lái)說(shuō)，看到這一幕就不得不躲起來(lái)偷偷笑。

誰(shuí)是真正的主人？數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)優(yōu)化中的一些見(jiàn)解:“當(dāng)系統(tǒng)性能出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，需要深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部參數(shù)、等待事件、閂鎖、緩沖池、跟蹤文件和查詢/優(yōu)化引擎等底層細(xì)節(jié)?！边@種觀點(diǎn)往往來(lái)自于數(shù)據(jù)庫(kù)“大師”，這些人知道數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，都非常自豪，但是從優(yōu)化的角度來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)的等待事件和Latch的高指數(shù)只是問(wèn)題的表象，知道底層細(xì)節(jié)和內(nèi)幕就好了。