大数据时代如何构建高性能数据库平台

在数据爆炸的时代，给众多IT从业人员带来了相当大的困扰—伴随着大数据分析，商业智能的发展，数据量呈现指数增长，传统数据处理系统已不堪重负。在这样的背景下，“数据库平台的构建”逐渐成为一个备受关注的话题。
对于数据库系统而言，绝大多数情况下影响数据库性能的三个要素是：数据运算能力、数据读写时延和数据吞吐带宽，简称计算、时延、吞吐。计算指的是CPU的运算能力，时延是数据从存储介质跑到CPU所需的时间长短，吞吐则是数据从存储介质到CPU的道路宽度。一般情况下，关注计算和时延是比较多的，但是在数据量越来越多的情况下，吞吐也成为影响数据库性能的重要因素。如果吞吐带宽不够，会造成计算等待队列的增加，CPU占用率虚高不下。这种情况下，即使增加再多的计算资源也于事无补，相当于千军万马挤独木桥，马再好也是枉然。一个高性能的数据库平台，一定是计算、时延、吞吐三方面的能力齐头并进，相互匹配。
计算能力由CPU主频和核数决定，实践中看CPU占用率就能够大致确定CPU配置是否合适。时延的指标很简单，时间是衡量时延的唯一指标。吞吐量则是通过每秒在I/O流中传输的数据总量来衡量的。
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