【MySQL】计算 TPS,QPS 的方式

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介:     在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标。本文比较了网上的两种计算方式。先来了解一下相关概念。概念介绍:QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准。
    在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标。本文比较了网上的两种计算方式。先来了解一下相关概念。
概念介绍:
QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准。
TPS :  Transactions Per Second   是事务数/秒,是一台数据库服务器在单位时间内处理的事务的个数。 

如何计算:
从网上查看如果获取mysql 的qps,tps 的方法有如下两种:
方法一 基于 questions  计算qps,基于  com_commit  com_rollback 计算tps
questions = show global status like 'questions';
uptime = show global status like 'uptime';
qps=questions/uptime

com_commit = show global status like 'com_commit';
com_rollback = show global status like 'com_rollback';
uptime = show global status like 'uptime';
tps=(com_commit + com_rollback)/uptime

方法二  基于 com_* 的status 变量计算tps ,qps
使用如下命令:
show global status where variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');
获取间隔1s 的 com_*的值,并作差值运算
del_diff = (int(mystat2['com_delete'])   - int(mystat1['com_delete']) ) / diff
ins_diff = (int(mystat2['com_insert'])    - int(mystat1['com_insert']) ) / diff
sel_diff = (int(mystat2['com_select'])    - int(mystat1['com_select']) ) / diff
upd_diff = (int(mystat2['com_update'])   - int(mystat1['com_update']) ) / diff

上述计算方法的值准确合适吗?
下图是我手工做测试的结果:
a 针对mysql innodb 表的dml 操作做了各个量的统计,结果如下:
img_f4c035beb8221483a1057ec34091141d.jpg
由上图可以得出结论:
1 com_commit, com_rollback 与显示指定transaction无关,只和显式提交commit rollback 有关。
2 不管dml的结果是否成功,com_* 都会增加1 。

b 针对myisam 表的测试:
img_571de19f81981862136b6dd50d476d66.jpg
1 对于myisam 表 进行dml操作 只有questions 改变其他值不变。
2 对于myisam 存储引擎使用com_* 计算其tps,qps 是不准确的,使用questions 的值计算相对比较合适。

利用脚本使用不同的变量获取数据库的qps,tps 的对比图:
img_c7a8b00556054d9772054c0dcdf7f425.jpg
qps_s      是基于 com_select
qps_ques 是基于 questions ,
tps_iud    是基于 com_insert, com_update,com_delete 之和,
tps_com_rol是基于 com_commit com_rollback 之和
由上图可以查看 基于questions 要比基于com_select的数值要大,因为questions本身是所有db访问的集合。

总结:
Questions 是记录了从mysqld启动以来所有的select,dml 次数包括show 命令的查询的次数。这样多少有失准确性,比如很多数据库有监控系统在运行,每5秒对数据库进行一次show 查询来获取当前数据库的状态,而这些查询就被记录到QPS,TPS统计中,造成一定的"数据污染".
如果数据库中存在比较多的myisam表,则计算还是questions 比较合适。
如果数据库中存在比较多的innodb表,则计算以com_*数据来源比较合适。

 




img_e25d4fb2f8de1caf41a735ec53088516.png1.jpg

img_e25d4fb2f8de1caf41a735ec53088516.pngqtps.JPG

img_e25d4fb2f8de1caf41a735ec53088516.png不同存储引擎.JPG

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
存储 关系型数据库 MySQL
MYSQL 单表可以放多少数据是怎么计算出来的
MYSQL 单表可以放多少数据是怎么计算出来的
386 1
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB MySQL版标准版计算节点规格详解
PolarDB MySQL版标准版计算节点规格详解
242 1
|
11月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
116 3
|
11月前
|
存储 监控 关系型数据库
MySQL计算某条数据与上一条数据的生成时间差
MySQL计算某条数据与上一条数据的生成时间差
224 2
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL 保姆级教程(八):创建计算字段
MySQL 保姆级教程(八):创建计算字段
|
SQL 存储 关系型数据库
【MySQL进阶-06】深入理解mysql的内核查询成本计算
【MySQL进阶-06】深入理解mysql的内核查询成本计算
790 0
|
缓存 监控 关系型数据库
2核4G 配置的MySQL 5.6如何调优为最佳qps,tps
要提高具有2核4G配置的MySQL 5.6的QPS(每秒查询率)和TPS(每秒事务数),可以通过以下方法进行调优: 1. 优化配置文件(my.cnf): 在MySQL的配置文件中,可以调整以下参数以提高性能: ``` [mysqld] innodb_buffer_pool_size = 1.5G # 设置InnoDB缓冲池大小,推荐值为服务器总内存的50%-80% max_connections = 500 # 设置最大连接数,根据实际需求进行调整 query_cache_size = 128M # 设置查询缓存大小,推荐值
1023 2
|
关系型数据库 MySQL Unix
MySQL 计算时间差分钟
【5月更文挑战第3天】
608 2
|
分布式计算 大数据 关系型数据库
MaxCompute产品使用问题之mysql读取从mc里的每10分钟计算好的结果数据表,如何同步数据过去
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
109 0
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL快速回顾:计算字段与函数
MySQL快速回顾:计算字段与函数

推荐镜像

更多