RAM 的重要性是一个既定的事实，但在 MySQL 使用 CPU 时，关于内核和多线程重要性的资料要少得多。我说的是在 4cores vs 6cores vs 8cores 上运行 MySQL 的区别等等。
不同的存储引擎使用 CPU 的方式不同吗？
我想针对其他一些分支（例如 Percona 服务器、MariaDB 以及可能的其他分支）对 MySQL 服务器 rpm 进行性能测试（又名烘焙）。我希望通过提出这个问题，我可以更好地理解设置适当性能测试背后的方法。我计划使用 sysbench 来运行我的实际测试，但我对任何事情都持开放态度。
我读过一篇文章，提到我们可以通过使用该语句实现每秒 60,000 次插入，该LOAD DATA IN FILE语句从 csv 文件中读取并将数据插入到数据库中。
为什么它应该与普通刀片不同？
编辑：
我通过只调用一个INSERT语句来减少往返：
INSERT INTO tblname
VALUES (NULL,2,'some text here0'),(NULL,2,'some text here1')
,(NULL,2,'some text here2'),(NULL,2,'some text here3')
.....,(NULL,2,'some text here3000');
那这个呢？
在 MySQL 中打开和关闭数据库连接（对于 Web 应用程序）的 CPU 密集程度如何
在我的一个生产环境中，我们有两个实例在 RedHat 集群上运行，其中一个生产实例与该集群关联。
我们有 125G 主内存，24G InnoDB 缓冲池被 instance1 占用，12G 被 instance2 占用，这与 RedHat 集群无关。数据和事务日志都位于具有 ext3 文件系统的 LVM 磁盘分区上。
为了提高性能和更好的 I/O 吞吐量，我决定更改innodb_flush_method为O_DIRECT.
参考 MySQL 文档：
InnoDB 数据和日志文件位于 SAN 上，我们发现设置
innodb_flush_method为O_DIRECT会使简单SELECT语句的性能降低三倍。
提到高性能 MySQL Ver 2 和 3，它表示 InnoDB 开发人员发现使用innodb_flush_method=O_DSYNC. O_SYNCandO_DSYNC类似于fsync()and fdatasync()：O_SYNC同步数据和元数据，而O_DSYNC只同步数据。
如果这一切看起来像是没有建议的很多解释，那么建议如下：
如果您使用类 Unix 操作系统并且您的 RAID 控制器具有电池供电的写入缓存，我们建议您使用
O_DIRECT. 如果没有，O_DIRECT根据您的应用程序，默认值或可能是最佳选择。
通过谷歌搜索，我得到了这个基准报告：on O_DSYNCvsO_DIRECT
基准报告： ==================== 1B …
我正在使用 MySQL-5.1.50 和主从复制设置。
大多数情况下，slave 落后于 master。
当我运行时show processlist;，没有需要很长时间的查询。我也启用slow_log了。但是，它没有发现任何运行缓慢的查询。
从站不断发出警报，指出复制落后于主站几秒钟。有时，滞后时间会增加。
如何诊断问题的原因？
我需要紧急帮助，因为这个问题已经持续了 20 天。
您好，我正在运行最新版本的 Percona Server。
服务器版本：5.5.24-55 Percona Server (GPL)，26.0 版
我有一个10个cpu的盒子有这些特点。
processor : 0
vendor_id : AuthenticAMD
cpu family : 16
model : 9
model name : AMD Opteron(tm) Processor 6128
stepping : 1
microcode : 0x10000d9
cpu MHz : 800.000
cache size : 512 KB
它具有 SSD 和 64GB 的 RAM。Innodb 大约为 10GB，因此 innodb_buffer_pool_size 设置为 10GB。
我有一张如下表：
create table TODAY
( symbol_id integer not null
, openp decimal(10,4)
, high decimal(10,4)
, low decimal(10,4)
, last decimal(10,4) not null
, volume …my.cnf（5.5 和 5.1 是一样的）：
back_log=200
max_connections=512
max_connect_errors=999999
key_buffer=512M
max_allowed_packet=8M
table_cache=512
sort_buffer=8M
read_buffer_size=8M
thread_cache=8
thread_concurrency=4
myisam_sort_buffer_size=128M
interactive_timeout=28800
wait_timeout=7200
mysql 5.5：
..mysql5.5/bin/mysqlslap -a --concurrency=10 --number-of-queries 5000
--iterations=5 -S /tmp/mysql_5.5.sock --engine=innodb
Benchmark
Running for engine innodb
Average number of seconds to run all queries: 15.156 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 15.031 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 15.296 seconds
Number of clients running queries: 10
Average number of queries per client: 500
mysql5.1：
..mysql5.5/bin/mysqlslap -a --concurrency=10 …我在我的工作站上运行 MySQL 5.5 服务器以进行科学数据分析，并想知道如何配置 MySQL 以便在性能方面发挥最大作用。我通常运行的查询类型涉及 10-20 个表的连接，并且可以运行很长时间，一到几分钟也不例外。只有极少数用户同时访问数据库（最多 5 个）。我将服务器从具有 2.2 GHz 双核和 4 GB RAM 的联想 Thinkpad T61 移动到以下带有手工选择组件的全新机器：
第一次测试（在两台机器上运行相同的查询）显示新机器的速度有了明显的提高，但查询仍然需要很多时间，我原以为会有更多的提升。有问题的查询得到了相当好的优化，即所有表都有适当的键，这些键也被用作“解释扩展”。
现在到我当前的 MySQL 设置：首先我应该提到我很久以前从 MyISAM 转移到 Innodb。
我的一些 my.ini 调整（即偏离默认设置）：
# Maximum size for internal (in-memory) temporary tables. If a table
# grows larger than this value, it is automatically converted to …