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当数据量增加时,如何提升数据库性能?

数据库优化--当写入数据增加时,如何实现分库分表? 高并发下数据库的一种优化方案:读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份,增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。...随着数据量的增加,这时要考虑如下问题: 系统数据不断增加,单表超过千万甚至上亿级别,这时就算使用了索引,索引的占用空间也将随着数据量的增大而增大,这样会影响到查询性能。如何提升查询性能?...数据量的增加也占据的磁盘空间,数据库备份和恢复时间变长,如何让数据库系统支持如此大的数据量? 不同模块的数据,如果全部存在一个库,一旦发生故障,所有模块都将受到影响,如何做到不同模块是故障隔离的?...4核8G 的服务器,大体可以支持500 TPS 和10000QPS ,数据库的写能力弱于数据查询能力,随着数据量的增加,如何提高系统的并发写入请求?...如果单一数据库或者数据表无法满足存储和查询需求,这个时候对数据库和数据表做水平拆分。

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增加并发数后,TPS增加, IOPS却下降 现象分析

问当增加并发后, tps会增加, 那系统iops是增加还是减少呢?...我第一反应是增加, 毕竟事务变多了, 写的数据肯定多了卅, 那iops肯定增加卅.如下是我测试的只写事务.环境主机: CVM 4C8G centos7.6 PAGESIZE=4096数据库: mysql...5.7.38 数据库关键参数: innodb_flush_log_at_trx_commit = 1autocommit = ONinnodb_buffer_pool_size = 4.5Ginnodb_log_buffer_size...= 64M innodb_page_size=16K测试工具: sysbench 1.0.17表数据量: 10*100000注: 为了方便观察, 仅压测只写事务现象复现仅增加并发数量, 观察tps...和 iops每次压测前都重启了数据库(也可以truncate相关的表)(注意: 压测工具和数据库在同一台服务器上,对性能有影响, 但不影响本次实验)(root@127.0.0.1) [(none)]>

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