我有一个繁忙的数据库，只有 InnoDB 表，大小约为 5GB。数据库在使用 SSD 磁盘的 Debian 服务器上运行，我设置了最大连接数 = 800，这有时会饱和并使服务器停止运行。平均每秒查询约 2.5K。所以我需要优化内存使用，为最大可能的连接腾出空间。
我已经看到建议 innodb_buffer_pool_size 应该高达总内存的 %80。另一方面，我从调整引物脚本中收到此警告：
Max Memory Ever Allocated : 91.97 G
Configured Max Per-thread Buffers : 72.02 G
Configured Max Global Buffers : 19.86 G
Configured Max Memory Limit : 91.88 G
Physical Memory : 94.58 G
这是我当前的 innodb 变量：
| innodb_adaptive_flushing | ON |
| innodb_adaptive_hash_index | ON |
| innodb_additional_mem_pool_size | 20971520 |
| innodb_autoextend_increment | 8 |
| innodb_autoinc_lock_mode | 1 |
| innodb_buffer_pool_instances | 1 …我正在编写一个需要存储和分析大量电气和温度数据的应用程序。
基本上，我需要存储过去几年和未来数万个地点的大量每小时用电量测量值，然后以不太复杂的方式分析数据。
我需要（目前）存储的信息是位置 ID、时间戳（日期和时间）、温度和电力使用情况。
关于需要存储的数据量，这是一个近似值，但大致如下：
20 000 多个位置，每月 720 条记录（每小时测量，每月大约 720 小时），120 个月（10 年前） ) 和未来许多年。简单的计算得出以下结果：
20 000 个位置 x 720 条记录 x 120 个月（10 年前）= 1 728 000 000 条记录。
这些是过去的记录，新记录将每月导入，因此每月大约有 20 000 x 720 = 14 400 000 条新记录。
总位置也将稳步增长。
对于所有这些数据，需要执行以下操作：
数据将每月写入一次，但会被数百名用户（至少）不断读取，因此读取速度更为重要。
我没有使用 NoSQL 数据库的经验，但从我收集到的信息来看，它们是此处使用的最佳解决方案。我已经阅读了最流行的 NoSQL 数据库，但由于它们完全不同，并且还允许非常不同的表架构，我一直无法决定使用什么是最好的数据库。
我的主要选择是 Cassandra 和 MongoDB，但由于我的知识非常有限，而且在大数据和 NoSQL 方面没有实际经验，我不太确定。我还读到 …
NoSQL 和传统的 RDBMS 有什么区别？
在过去的几个月里，NoSQL 经常在技术新闻中被提及。与传统的 RDBMS 相比，它最重要的特征是什么？差异发生在什么级别（物理、逻辑）？
哪里是使用 NoSQL 的最佳场所？为什么？
H2 是一个单线程数据库，在性能方面享有盛誉。其他数据库是多线程的。
我的问题是：多线程数据库什么时候变得比单线程数据库更有趣？有多少用户？多少个进程？什么是触发器？有人有经验可以分享吗？
概括
我从 stackoverflow 播客中记得Fog Creek为Fogbugz为每个客户使用一个数据库。我认为这意味着 Fogbugz On Demand 服务器拥有数以千计的数据库。
我们刚刚开始开发一个网络应用程序，并有一个类似的问题需要解决（许多客户拥有自己的独立数据）。
使用每个客户的数据库会出现什么问题？我该如何解决它们？
每个客户数据库的优势
缺点
我们在这次迁移中赚到了什么，失去了什么？
迁移后我应该期待什么缺点？
真的没有必要在任何情况下更改应用程序吗？
我正在设计一个数据库，我正在重新考虑我最初的设计决定......
产品类型如下... 型号、零件、替换零件套件和选项。
选项 A（第一个设计）：我计划为上述产品类型设置单独的表格。我想说每个表中大约 75% 的字段是相同的。
我将每个产品类型创建为单独的表，因为我需要在它们之间创建关联。例如，一个模型可以有很多选项，一个选项可以有很多模型。一个选项也可以有很多部分，一个部分可以有很多选项……等等……
选项 B：我可以创建一个名为 Product 的表格，而不是单独的表格，其中包含模型、零件、替换零件套件和选项。我可以有一个称为 type 的字段来区分模型、选项等。我认为不利的一面是某些产品类型永远不会使用几个字段（留空）。我猜这就是“非最佳实践”发挥作用的地方。
选项 B 将大大降低数据库设计的复杂性。在提取数据进行查询时，我也不必担心引用一堆表......
我最近了解了规范化，并了解在实现新模式时它的重要性。
如何检查我的数据库是否符合 2NF 或 3NF？
手动审查是一个确定的选择，但我正在寻找一种自动化工具。
我不是在寻找点击式工具，更多的是强调可能的优化以使表格符合 3NF。我猜它可能会使用基于良好样本数据和/或列名语义分析的统计数据。
schema normalization database-design database-recommendation
我正在开发一种产品，作为其操作的一部分，必须跟踪大量文件/目录。这个想法是将统计信息存储在数据库中，然后在启动时为每个文件创建监视。更改的文件将排队（在数据库中）以组同步到远程数据库。它们将按优先级顺序同步，数字介于 1-10 之间。
数据库的相关资料：
我发现了几个我认为可以工作的数据库，但我不确定哪个是最好的：
我认为 NoSQL 数据库将是这里的最佳解决方案，因为没有太多的关系逻辑在进行，并且总数据大小不会太大（例如 < 100 mb，接近 < 30 mb）。我确实看过 SQLite，因为它似乎很简单，可以嵌入到可安装的应用程序中。
由于这是面向最终用户的分布式应用程序而不是高负载服务器，因此数据库不必支持许多并发用户。这里的主要优先事项是找到一个模型最有意义的数据库。
那么问题来了，哪个数据库最适合这种情况？
另外，是否还有其他数据库对这样的应用程序更有意义？