简单说
读操作多用MyISAM
写操作多用InnoDB

题外话：移动互联网的出现，可以创造很多可能，比如像在小公司呆着的运维或码农可能按以前很少接触到高并发的写入或访问量，但现在移动互联网的时代下，好像特别容易就碰到了！今天分享一个自己实际中的解决方案。部分内容来自教主分享。
my.cnf 配置有三条，我定为如下值

delayed_insert_limit = 1000
delayed_insert_timeout = 300
delayed_queue_size = 5000

不要以为简单的给 max_connections 调大就OK，不分应用场合的话，完全是句废话，不然 MySQL 又何必给这个参数？
我看到的一个很有用的公式

key_buffer_size + (read_buffer_size + sort_buffer_size) * max_connections

以前只有很模糊的概念，应该设的很大，但又不能太大，具体多大合适，知道这个就明确了。innoDB 的公式比这个复杂点，一并给出

innodb_buffer_pool_size
+ key_buffer_size
+ max_connections * ( sort_buffer_size + read_buffer_size + binlog_cache_size )
+ max_connections * 2MB

还有一个看起来很有用的参数 back_log，给我一种连接池的感觉，而且它确实在起作用，我不知道如果设大了会占用多少内存，但估计不会很多。

key_buffer_size
很多文章都告诉你越大越好，不错也不完全对！
其实最关键的指标，还是看 SHOW GLOBAL STATUS 时的 Key_blocks_unused，只要还有剩余，就说明 key_buffer_size 没用满.至于法老们说的 Key_reads 跟 Key_read_requests 的比值，至少要达到 1:100，甚至推荐1:1000,需要等数据库运行稳定几小时后再观察。个人建议还是看 Key_blocks_unused

OPTIMIZE TABLE
优化表，优化一下是有好处的，但看值不值！频繁改写的表，短时间的性能提升这样的就不要优化了。

Query Cache
如果前端没有memcached抗着，那就开着吧。建议是关了它 query_cache_size 设为 0 ，前端的查询使用memached缓存起来。

MyISAM和InnoDB优化：

key_buffer_size – 这对MyISAM表来说非常重要。如果只是使用MyISAM表，可以把它设置为可用内存的 30-40%。合理的值取决于索引大小、数据量以及负载 — 记住，MyISAM表会使用操作系统的缓存来缓存数据，因此需要留出部分内存给它们，很多情况下数据比索引大多了。尽管如此，需要总是检查是否所有的 key_buffer 都被利用了 — .MYI 文件只有 1GB，而 key_buffer 却设置为 4GB 的情况是非常少的。这么做太浪费了。如果你很少使用MyISAM表，那么也保留低于 16-32MB 的 key_buffer_size 以适应给予磁盘的临时表索引所需。

innodb_buffer_pool_size – 这对Innodb表来说非常重要。Innodb相比MyISAM表对缓冲更为敏感。MyISAM可以在默认的 key_buffer_size 设置下运行的可以，然而Innodb在默认的 innodb_buffer_pool_size 设置下却跟蜗牛似的。由于Innodb把数据和索引都缓存起来，无需留给操作系统太多的内存，因此如果只需要用Innodb的话则可以设置它高达 70-80% 的可用内存。一些应用于 key_buffer 的规则有 — 如果你的数据量不大，并且不会暴增，那么无需把 innodb_buffer_pool_size 设置的太大了。

innodb_additional_pool_size – 这个选项对性能影响并不太多，至少在有差不多足够内存可分配的操作系统上是这样。不过如果你仍然想设置为 20MB(或者更大)，因此就需要看一下Innodb其他需要分配的内存有多少。

innodb_log_file_size 在高写入负载尤其是大数据集的情况下很重要。这个值越大则性能相对越高，但是要注意到可能会增加恢复时间。我经常设置为 64-512MB，跟据服务器大小而异。

innodb_log_buffer_size 默 认的设置在中等强度写入负载以及较短事务的情况下，服务器性能还可 以。如果存在更新操作峰值或者负载较大，就应该考虑加大它的值了。如果它的值设置太高了，可能会浪费内存 — 它每秒都会刷新一次，因此无需设置超过1秒所需的内存空间。通常 8-16MB 就足够了。越小的系统它的值越小。

innodb_flush_logs_at_trx_commit 是否为Innodb比MyISAM慢1000倍而头大？看来也许你忘了修改这个参数了。默认值是 1，这意味着每次提交的更新事务（或者每个事务之外的语句）都会刷新到磁盘中，而这相当耗费资源，尤其是没有电池备用缓存时。很多应用程序，尤其是从 MyISAM转变过来的那些，把它的值设置为 2 就可以了，也就是不把日志刷新到磁盘上，而只刷新到操作系统的缓存上。日志仍然会每秒刷新到磁盘中去，因此通常不会丢失每秒1-2次更新的消耗。如果设置 为 0 就快很多了，不过也相对不安全了 — MySQL服务器崩溃时就会丢失一些事务。设置为 2 指挥丢失刷新到操作系统缓存的那部分事务。

table_cache — 打开一个表的开销可能很大。例如MyISAM把MYI文件头标志该表正在使用中。你肯定不希望这种操作太频繁，所以通常要加大缓存数量，使得足以最大限度 地缓存打开的表。它需要用到操作系统的资源以及内存，对当前的硬件配置来说当然不是什么问题了。如果你有200多个表的话，那么设置为 1024 也许比较合适（每个线程都需要打开表），如果连接数比较大那么就加大它的值。我曾经见过设置为 100,000 的情况。

thread_cache — 线程的创建和销毁的开销可能很大，因为每个线程的连接/断开都需要。我通常至少设置为 16。如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大，那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。

query_cache — 如果你的应用程序有大量读，而且没有应用程序级别的缓存，那么这很有用。不要把它设置太大了，因为想要维护它也需要不少开销，这会导致MySQL变慢。通 常设置为 32-512Mb。设置完之后最好是跟踪一段时间，查看是否运行良好。在一定的负载压力下，如果缓存命中率太低了，就启用它。

sort_buffer_size –如果你只有一些简单的查询，那么就无需增加它的值了，尽管你有 64GB 的内存。搞不好也许会降低性能。

show variables 详解

back_log
MySQL主线程检查连接并启动一个新线程这段时间内，可以设置多少个请求可以被存在堆栈中

connect_timeout
连接超时 检测方法 telnet ip 3306

delayed_insert_timeout
INSERT语句的执行超时时间。若超时，mysql将终止本次INSERT操作。

delayed_insert_limit 
检查是否有任何SELECT语句未执行，将数据先交给内存队列，然后慢慢地插入

delayed_queue_size
为INSERT DELAYED分配多一个队列；如果队列满了，当有客户端插入时将等待直到队列又有空间了
备注：INSERT DELAYED来自许多客户端的插入被集中在一起，并被编写入一个块。这比执行许多独立的插入要快很多

flush_time
多少秒所有表都关闭 释放资源

interactive_timeout
客户端和服务器交互的空闲超时时间 该系统变量仅当客户端连接服务器时设置了“MYSQL_CLIENT_INTERACTIVE”标志才生效 启用MYSQL_CLIENT_INTERACTIVE模式，连接数据库服务器

join_buffer_size
表和表联接的缓冲区的大小，最快连接 添加所以。一般多个表连接 使用该项

key_buffer_size
索引的缓冲区大小，它决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度

lower_case_table_names
大小写状态 1为忽略大小写 大写变为小写 0为去问大小写

long_query_time
如果一个查询所用时间超过它(以秒计)，Slow_queries记数器将被增加。

max_allowed_packet
包的最大尺寸，消息缓冲区被初始化，大小为net_buffer_length，需要时增加max_allowed_packet

max_connections
允许的同时客户的数量

max_connect_errors
当主机连接mysql服务器出现设定连接错误，就会出现屏蔽掉该主机发起的任何连接，在mysqld重新启动后才可以重新连接

max_delayed_threads
设定最大启动线程来处理INSERT DELAYED语句。

max_heap_table_size
用户可以创建的内存表(memory table)的大小，与tmp_table_size一起限制了内部内存表的大小，内存表是使用哈希散列索引把数据保存在内存中， 读写速度快

max_sort_length
在排序BLOB或TEXT值时使用的字节数

max_tmp_tables 
客户能同时保持打开的临时表的最大数量

max_write_lock_count
缺省情况下，写操作的优先级要高于读操作。这就会有个问题：当我发出若干个写请求，就会堵塞所有读请求，直到写全都处理完，才有机会处理读，当设置后，系统处理一个写操作，就会暂停写，给读操作执行的机会。

net_buffer_length 
建立连接时的连接缓冲和结果缓冲

query_buffer_size 
查询时缓冲区大小

record_buffer
每张表分配的缓冲区的大小

sort_buffer 
进行排序的连接分配的缓冲区的大小

table_cache
表缓存大小

thread_concurrency
这个变量是针对Solaris系统的 CPU核数的2倍

thread_cache_size
当客户端断开之后，服务器处理此客户的线程将会缓存起来以响应
下一个客户而不是销毁

tmp_table_size
临时表大小

thread_stack
每个线程的栈大小

wait_timeout
连接空闲超过设定值 则断开

一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：

1、数据库表设计
项目立项后，开发部根据产品部需求开发项目，开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说，这点很重要，如果设计不当，会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多，比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞（死锁）等。当然，有测试工程师的团队，会做压力测试，找bug。对于没有测试工程师的团队来说，大多数开发工程师初期不会太多考虑数据库设计是否合理，而是尽快完成功能实现和交付，等项目有一定访问量后，隐藏的问题就会暴露，这时再去修改就不是这么容易的事了。

2、数据库部署
该运维工程师出场了，项目初期访问量不会很大，所以单台部署足以应对在1500左右的QPS（每秒查询率）。考虑到高可用性，可采用MySQL主从复制+Keepalived做双击热备，常见集群软件有Keepalived、Heartbeat。
双机热备博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1362313

3、数据库性能优化
如果将MySQL部署到普通的X86服务器上，在不经过任何优化情况下，MySQL理论值正常可以处理2000左右QPS，经过优化后，有可能会提升到2500左右QPS，否则，访问量当达到1500左右并发连接时，数据库处理性能就会变慢，而且硬件资源还很富裕，这时就该考虑软件问题了。那么怎样让数据库最大化发挥性能呢？一方面可以单台运行多个MySQL实例让服务器性能发挥到最大化，另一方面是对数据库进行优化，往往操作系统和数据库默认配置都比较保守，会对数据库发挥有一定限制，可对这些配置进行适当的调整，尽可能的处理更多连接数。
具体优化有以下三个层面：

3.1 数据库配置优化
MySQL常用有两种存储引擎，一个是MyISAM，不支持事务处理，读性能处理快，表级别锁。另一个是InnoDB，支持事务处理（ACID），设计目标是为处理大容量数据发挥最大化性能，行级别锁。

• 表锁：开销小，锁定粒度大，发生死锁概率高，相对并发也低。

• 行锁：开销大，锁定粒度小，发生死锁概率低，相对并发也高。

为什么会出现表锁和行锁呢？主要是为了保证数据的完整性，举个例子，一个用户在操作一张表，其他用户也想操作这张表，那么就要等第一个用户操作完，其他用户才能操作，表锁和行锁就是这个作用。否则多个用户同时操作一张表，肯定会数据产生冲突或者异常。
根据以上看来，使用InnoDB存储引擎是最好的选择，也是MySQL5.5以后版本中默认存储引擎。每个存储引擎相关联参数比较多，以下列出主要影响数据库性能的参数。
公共参数默认值：

max_connections = 151
#同时处理最大连接数，推荐设置最大连接数是上限连接数的80%左右
sort_buffer_size = 2M
#查询排序时缓冲区大小，只对order by和group by起作用，可增大此值为16M
query_cache_limit = 1M
#查询缓存限制，只有1M以下查询结果才会被缓存，以免结果数据较大把缓存池覆盖
query_cache_size = 16M
#查看缓冲区大小，用于缓存SELECT查询结果，下一次有同样SELECT查询将直接从缓存池返回结果，可适当成倍增加此值
open_files_limit = 1024
#打开文件数限制，如果show global status like 'open_files'查看的值等于或者大于open_files_limit值时，程序会无法连接数据库或卡死

MyISAM参数默认值：

key_buffer_size = 16M
#索引缓存区大小，一般设置物理内存的30-40%
read_buffer_size = 128K
#读操作缓冲区大小，推荐设置16M或32M

InnoDB参数默认值：

innodb_buffer_pool_size = 128M
#索引和数据缓冲区大小，一般设置物理内存的60%-70%
innodb_buffer_pool_instances = 1
#缓冲池实例个数，推荐设置4个或8个
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
#关键参数，0代表大约每秒写入到日志并同步到磁盘，数据库故障会丢失1秒左右事务数据。1为每执行一条SQL后写入到日志并同步到磁盘，I/O开销大，执行完SQL要等待日志读写，效率低。2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。
innodb_file_per_table = OFF
#默认是共享表空间，共享表空间idbdata文件不断增大，影响一定的I/O性能。推荐开启独立表空间模式，每个表的索引和数据都存在自己独立的表空间中，可以实现单表在不同数据库中移动。
innodb_log_buffer_size = 8M
#日志缓冲区大小，由于日志最长每秒钟刷新一次，所以一般不用超过16M

3.2 系统内核优化
大多数MySQL都部署在linux系统上，所以操作系统的一些参数也会影响到MySQL性能，以下对linux内核进行适当优化。

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
#TIME_WAIT超时时间，默认是60s
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
#1表示开启复用，允许TIME_WAIT socket重新用于新的TCP连接，0表示关闭
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
#1表示开启TIME_WAIT socket快速回收，0表示关闭
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 4096
#系统保持TIME_WAIT socket最大数量，如果超出这个数，系统将随机清除一些TIME_WAIT并打印警告信息
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096
#进入SYN队列最大长度，加大队列长度可容纳更多的等待连接

在linux系统中，如果进程打开的文件句柄数量超过系统默认值1024，就会提示“too many files open”信息，所以要调整打开文件句柄限制。

# vi /etc/security/limits.conf #加入以下配置，*代表所有用户，也可以指定用户，重启系统生效
* soft nofile 65535
* hoft nofile 65535
# ulimit -SHn 65535 #立刻生效

3.3 硬件配置
加大物理内存，提高文件系统性能。linux内核会从内存中分配出缓存区（系统缓存和数据缓存）来存放热数据，通过文件系统延迟写入机制，等满足条件时（如缓存区大小到达一定百分比或者执行sync命令）才会同步到磁盘。也就是说物理内存越大，分配缓存区越大，缓存数据越多。当然，服务器故障会丢失一定的缓存数据。
SSD硬盘代替SAS硬盘，将RAID级别调整为RAID1+0，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能（IOPS），毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。

4、数据库架构扩展
随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑加机器了，该做集群了~~~。主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘I/O性能，热数据存放缓存中，降低磁盘I/O访问频率。

4.1 主从复制与读写分离
因为生产环境中，数据库大多都是读操作，所以部署一主多从架构，主数据库负责写操作，并做双击热备，多台从数据库做负载均衡，负责读操作，主流的负载均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。怎么来实现读写分离呢？大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中，大大增加数据库高并发能力，解决单台性能瓶颈问题。如果从数据库一台从库能处理2000 QPS，那么5台就能处理1w QPS，数据库横向扩展性也很容易。
有时，面对大量写操作的应用时，单台写性能达不到业务需求。如果做双主，就会遇到数据库数据不一致现象，产生这个原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库，同时的更新操作造成两台数据库数据库数据发生冲突或者不一致。在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？有一套基于perl语言开发的主从复制管理工具，叫MySQL-MMM（Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql主主复制管理器），这个工具最大的优点是在同一时间只提供一台数据库写操作，有效保证数据一致性。
主从复制博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1290431
读写分离博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1305083
MySQL-MMM博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1354576

4.2 增加缓存
给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果内存缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果，提高读性能。缓存实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中，速度快。分布式可以缓存海量数据，扩展容易，主流的分布式缓存系统有memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS可达8w左右。如果想数据持久化那就用redis，性能不低于memcached。
工作过程：

4.3 分库
分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。

4.4 分表
数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。
分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。
分表分为垂直拆分和水平拆分：
垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。
水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。

4.5 分区
分区就是把一张表的数据分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能，实现比较简单。
注：增加缓存、分库、分表和分区主要由程序猿来实现。

5、数据库维护
数据库维护是运维工程师或者DBA主要工作，包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。
5.1 性能状态关键指标

QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数
TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数
通过show status查看运行状态，会有300多条状态信息记录，其中有几个值帮可以我们计算出QPS和TPS，如下：
Uptime：服务器已经运行的实际，单位秒
Questions：已经发送给数据库查询数
Com_select：查询次数，实际操作数据库的
Com_insert：插入次数
Com_delete：删除次数
Com_update：更新次数
Com_commit：事务次数
Com_rollback：回滚次数
那么，计算方法来了，基于Questions计算出QPS：

mysql> show global status like 'Questions';
mysql> show global status like 'Uptime';

QPS = Questions / Uptime
基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS：

mysql> show global status like 'Com_commit';
mysql> show global status like 'Com_rollback';
mysql> show global status like 'Uptime';
TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Uptime

另一计算方式：基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS

mysql> show global status where Variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');

等待1秒再执行，获取间隔差值，第二次每个变量值减去第一次对应的变量值，就是QPS
TPS计算方法：

mysql> show global status where Variable_name in('com_insert','com_delete','com_update');

计算TPS，就不算查询操作了，计算出插入、删除、更新四个值即可。
经网友对这两个计算方式的测试得出，当数据库中myisam表比较多时，使用Questions计算比较准确。当数据库中innodb表比较多时，则以Com_*计算比较准确。

5.2 开启慢查询日志

MySQL开启慢查询日志，分析出哪条SQL语句比较慢，使用set设置变量，重启服务失效，可以在my.cnf添加参数永久生效。

mysql> set global slow-query-log=on #开启慢查询功能
mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log'; #指定慢查询日志文件位置
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on; #记录没有使用索引的查询
mysql> set global long_query_time=1; #只记录处理时间1s以上的慢查询

分析慢查询日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为简单。
mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log#查看最慢的前三个查询
也可以使用percona公司的pt-query-digest工具，日志分析功能全面，可分析slow log、binlog、general log。
分析慢查询日志：pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log
分析binlog日志：mysqlbinlog mysql-bin.000001 >mysql-bin.000001.sql
pt-query-digest –type=binlog mysql-bin.000001.sql
分析普通日志：pt-query-digest –type=genlog localhost.log

5.3 数据库备份
备份数据库是最基本的工作，也是最重要的，否则后果很严重，你懂得！但由于数据库比较大，上百G，往往备份都很耗费时间，所以就该选择一个效率高的备份策略，对于数据量大的数据库，一般都采用增量备份。常用的备份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup等，mysqldump比较适用于小的数据库，因为是逻辑备份，所以备份和恢复耗时都比较长。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理备份，备份和恢复速度快，不影响数据库服务情况下进行热拷贝，建议使用xtrabackup，支持增量备份。
Xtrabackup备份工具使用博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1612800

5.4 数据库修复
有时候MySQL服务器突然断电、异常关闭，会导致表损坏，无法读取表数据。这时就可以用到MySQL自带的两个工具进行修复，myisamchk和mysqlcheck。
myisamchk：只能修复myisam表，需要停止数据库
常用参数：
-f –force 强制修复，覆盖老的临时文件，一般不使用
-r –recover 恢复模式
-q –quik 快速恢复
-a –analyze 分析表
-o –safe-recover 老的恢复模式，如果-r无法修复，可以使用此参数试试
-F –fast 只检查没有正常关闭的表
快速修复weibo数据库:

# cd /var/lib/mysql/weibo
# myisamchk -r -q *.MYI

mysqlcheck：myisam和innodb表都可以用，不需要停止数据库，如修复单个表，可在数据库后面添加表名，以空格分割
常用参数：
-a –all-databases 检查所有的库
-r –repair 修复表
-c –check 检查表，默认选项
-a –analyze 分析表
-o –optimize 优化表
-q –quik 最快检查或修复表
-F –fast 只检查没有正常关闭的表
快速修复weibo数据库:

mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo

5.5 另外，查看CPU和I/O性能方法

查看CPU性能

参数-P是显示CPU数，ALL为所有，也可以只显示第几颗

查看I/O性能

参数-m是以M单位显示，默认K

%util：当达到100%时，说明I/O很忙。

await：请求在队列中等待时间，直接影响read时间。

I/O极限：IOPS（r/s+w/s）,一般在1200左右。（IOPS，每秒进行读写（I/O）操作次数）
I/O带宽：在顺序读写模式下SAS硬盘理论值在300M/s左右，SSD硬盘理论值在600M/s左右。

以上是本人使用MySQL三年来总结的一些主要优化方案，能力有限，有些不太全面，但这些基本能够满足中小型企业数据库需求。由于关系型数据库初衷设计限制，一些BAT公司海量数据放到关系型数据库中，在海量数据查询和分析方面已经达不到更好的性能。因此NoSQL火起来了，非关系型数据库，大数据量，具有高性能，同时也弥补了关系型数据库某方面不足，渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中，如MongoDB、HBase等。数据存储方面采用分布式文件系统，如HDFS、GFS等。海量数据计算分析采用Hadoop、Spark、Storm等。这些都是与运维相关的前沿技术，也是在存储方面主要学习对象，小伙伴们共同加油吧！哪位博友有更好的优化方案，欢迎交流哦。

上篇： mysql 主从 配置 步骤
下篇： CentOS使用mysqlbinlog恢复MySQL数据库