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在大数据量下可以使用SQL语句实现快速的读写性能吗?

1、使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。 应绝对避免在order by子句中使用表达式。

2、优化复杂SQL；对复杂的SQL进行合理的优化，这个有时候也需要根据你的数据情况来优化，可以参考一些SQL语句优化方面的文档。

3、它最适合放到一个具有快速读写能力的设备上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。

4、但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。

几个常用的MySQL性能测试工具

1、sysbench 是我们非常喜欢的一种全能测试工具，支持MySQL、操作系统和硬件的硬件测试。

2、本文是介绍管理Linux系统网络性能技巧的文章，主要介绍了route、netstat、tcpdump三种网络管理测试工具的使用方法及其可实现的功能。route在配置网络时，要为机器指定接收数据包时该包要经过的路径。

3、MonkeyRunner、Robotium等，性能测试工具主要是Loadrunner和Jmeter。抓包分析工具wireshak、fiddler。

Mysql的读写分离真的能提高性能吗

读写分离主要目的是提高系统吞吐量。某些网站同一时间有大量的读操作和较少的写操作。同时，读操作对数据的实时性要求并没有那么高。在此前提下，可以这么设计解决方案。所以你问题里“数据仍然需要同步”这个理解是不对的。

读写分离顾名思义，读和写是分开的。一般数据库压力在于读，搭建主从可以让主库写，从库读，可以减少I/O竞争，提高性能。

读写分离机制使得两个服务器分担原本属于一个服务器的压力，因此性能有所提高，同时有数据备份的存在，其稳定性高于单服务器。

如何做mysql每秒可以处理多少次读写操作的测试

1、以目前的硬件条件，无论你怎么优化，都不可能在生产环境中做到“每秒1000次的并发访问”，除非你拿来做测试的是只有几条数据的表和最简单的查询。 如果你完全不懂负载平衡，读写分离，群集这些概念的话。

2、但这个线程的缓冲区要足够容纳30秒内发生的操作。 本来担心数据量大了mysql的缓冲区不够会出错或丢数据，但测试发现，一次查询最多读了50M数据，没有出现问题，经测算我们首次同步的数据不会超过10M。

3、在响应的脚本首行加上：start_t=microtime(true)；在页面最后加上：end_t=microtime(true)；totaltime=$end_t-$start_t；echo 执行时间：.$totaltime. 秒自然会给出执行时间了。

怎么判断mysql读和写达到了瓶颈

1、瓶颈分析 -- 通过show global status 的各个计数器的值基本上就能分析出当前瓶颈所在，再结合一些简单的系统层面的监控工具如top iostat 就能明确瓶颈。整体性能是“读”&“写”之间的再平衡。

2、再回头来看上面的问题，mysql数据库出现性能下降时，可以看到操作系统有读IO。 原因是，在数据库对数据页的更改，是在内存中的，然后通过检查点线程进行异步写盘，这个异步的写操作是不堵塞执行sql的会话线程的。

3、log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。

4、如果wio列的值很大，如在35%以上，说明系统的IO存在瓶颈，CPU花费了很大的时间去等待I/O的完成。Idle很小说明系统CPU很忙。

5、使用行级别锁，避免表级别或页级别锁 尽量使用支持行级别锁的存储引擎，如InnoDB；只在读操作显著多于写作的场景中(如数据仓库类的应用)使用表级别锁的存储引擎，如MyISAM；。

如何解决mysql读写效率

解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID1+0磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。

数据库设置主从，进行读写分离；数据分表，如按月份分表，需要统计数据就查总表；优化查询语句，适当增加索引；字段优化，对不常用或者没有必要的字段可以考虑放在另外一张表里，避免单表数据过大，字段过多。

解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。