极限性能

数据库极限性能测试： 本 PPT 涵盖了数据库极限性能测试的各个方面，可作为培训资料使用。内容包括测试方法、性能指标、优化技巧等。

研发中心邵宗文探索数据库极限性能实践，致力于提升数据库性能。

优化数据库架构可以通过简单的读写分离来提升性能。

数据库极限性能测试：800 万次 Select 操作耗时对比 本次测试模拟高并发场景，对不同数据库配置进行了 800 万次 Select 操作， 记录了 Select 语句返回 10 条、50 条、100 条数据时各配置的耗时，结果如下： | 数据库配置 | Select 10条耗时 (秒) | Select 50条耗时 (秒) | Select 100条耗时 (秒) ||---|---|---|---|| Huawei SSD | 93.242 | 102.260 | 103.853 || 3par | 109.454 | 113.642 | 116.042 || Intel SSD | 114.198 | 116.557 | 116.741 || 6diskRaid10 | 238.281 | 121.584 | 156.120 |

使用简单的键-值模式数据库，如Berkeley DB、LightCloud和Tokyo Tyrant，来处理基本的逻辑业务。

在实际项目中，了解您的应用类型对数据库的读写需求是至关重要的。例如，对于体育项目，通常会有较多的读操作而写操作较少；而在邮件应用中，读写操作比例则较为均衡。在进行数据库架构设计时，需要考虑数据量预测，包括半年或一年的数据增长情况以及未来的扩展计划。确定是否采用单表或多表结构，以及如何处理预期的高访问量和峰值访问量。对于实时数据和非实时数据的处理，需要明确哪些必须实时查询、哪些可以预先准备或近似处理、哪些用于统计和汇总。不同项目对数据时效性的要求也不同，例如财经和体育项目通常要求较高的实时性，而博客等则可以接受一定的延迟。

随着课程作业的需求，使用Matlab进行中心极限定理的仿真是一种有益的实践。这不仅有助于理解统计学中的重要定理，还能提升编程和数据分析技能。希望这份资源对您有所帮助。

EXPLAIN 无法提供以下信息： 触发器、存储过程或自定义函数的影响 缓存对查询的影响 MySQL 执行查询时应用的优化 精确的统计信息（部分信息仅为估计值） 除了 SELECT 操作之外的其他操作（需要重写为 SELECT 以查看执行计划）

仅支持结构相同的MyISAM表。 无法使用MyISAM的全部功能，例如在MERGE类型上进行FULLTEXT搜索。 需要消耗更多的文件描述符资源。 索引读取速度较慢。

MySQL在处理XML数据方面功能不完善，也无法提供OLAP（实时分析处理）功能，这些是其存在的主要问题。