数据库性能量化

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最新推荐文章于 2024-07-17 17:44:48 发布
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#数据库 #运维

本文探讨了在信息系统中如何有效评估数据库性能。通过结合硬件资源（如CPU、内存等）与数据库软件特性，介绍了实用的性能量化方法，为数据库系统规划提供指导。

数据库性能量化

在信息系统中，数据通常是系统的核心，由于计算机硬件系统与软件系统的快速发展，系统的复杂度远远超过我们想象，如何有效的估算数据库性能摆在我们面前。本次主题是结合硬件（CPU，内存，硬盘，网络）和数据库系统软件，介绍一些常用的性能量化方法，帮助我们更好的进行数据库系统规划。

首届中国互联网运维高峰论坛的专题《数据库性能量化》http://www.slideshare.net/yzsind/ss-8458967

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技术调研：数据质量管理、性能量化、多维分析
杨鑫newlife的专栏
11-18 538
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量化交易系统中+如何设计高效的数据库架构？
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08-03 3493
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前端性能量化标准
weixin_34097242的博客
05-30 1854
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数据处理-12.数据指标体系
harry5952671的博客
04-10 551
指标（也称度量）是量化的数值，指标包括用DAU、时长、点击率、渗透率、留存率、如客户数量、客户满意度、客户忠诚度等，用于衡量企业的客户关系管理和客户服务质量。如网站访问量、转化率、广告投资回报率等，用于衡量企业的市场营销效果和投资回报率。如页面访问量、跳出率、平均停留时间等，用于衡量网站用户体验和网站流量质量。如销售额、销售量、订单数量等，用于衡量企业的销售业绩和销售渠道效果。如成本控制、生产效率、工时利用率等，用于衡量企业的运营效率和效益。指标体系，就是把数据指标系统化的组织起来。用于评价业务的好坏。
向量数据库性能测试技巧
ZILLIZ
07-17 3129
如何评估并挑选出最适合您的向量数据库呢？本文将深入探讨向量数据库的关键评估指标和性能测试工具。
深入探索数据库性能分析：策略、工具与实践
最新发布
09-24
本文将深入探讨数据库性能分析的目的、常用分析工具、性能指标的量化方法、监控和调优策略，以及Python在数据库性能分析中的具体应用。 首先，数据库性能分析的目的主要包括：提高响应速度、提升吞吐量、优化资源...
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04-12 1090
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
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10-09
性能测试中各种测试类型下包含较多的测试指标，从测试的指标来分析定为系统问题等等，此处提供了数据库指标
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MyySophia的博客
06-08 4774
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辉哥大数据
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一、数据的获得与存储 （一）建立数据库的意义 1、建模 （1）模型建立 （2）模型评估 （3）模型回测 （4）风险控制 2、交易 3、目的 能存能取 （二）数据的获取 1、 http://tushare.org/index.html 2、Yahoo Finance http://finance.yahoo.com 3、Google Finance https://www.google.com/finance 4、Quant Quote https://www.quantquote.com(S&P50
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数据库压力测试相关知识，测试关键指标参数(tps,qps等)
周大侠的博客
03-28 4292
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lxpbs8851的专栏
08-07 3111
如何评价一个公司数据库运维水平的高低？用什么来进行横向与纵向对比？自动化平台建设的目标是什么？必须有相应的指标体系来指导，此指标体系必须满足以下条件： 可以用数字来测算和衡量 最终指标，而不是中间指标 比如有时DBA会关注数据库的吞吐量，但吞吐量越高不能代表数据库提供的服务质量越好，开发人员关心这个指标的原因也是因为担心过高的吞吐量会影响响应时间或者造成系统不可用，所以这只是一个中
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