常用数据库性能基线（数据库性能管理四个阶段）

性能基线四大指标：

TPS ：Transactions Per Second ，即数据库每秒执行的事务数，以 commit 成功次数为准。

QPS ：Queries Per Second ，即数据库每秒执行的 SQL 数（含 insert、select、update、delete 等）。

RT ：Response Time ，响应时间。包括平均响应时间、最小响应时间、最大响应时间、每个响应时间的查询占比。比较需要重点关注的是，前 95-99% 的最大响应时间。因为它决定了大多数情况下的短板。

Concurrency Threads ：并发量，每秒可处理的查询请求的数量。

现实大部分项目中，对TPS/QPS的要求并没有所想象的那么高，数据库首选缓存，垂直拆分等。不过，仍需要知道数据库的基线，以便于进行具体的方案选型。

1. 普通版MYSQL，MongoDB，PostgreSQL性能差异不大；
2. Redis比DB高一个数量级；

下表是读写次数对比（简单点查SQL和命令），一条sql语句算作一次READ或WRITE，数据摘取自某云平台性能报告，然后加工汇总，主要关注数量级的结论。

若数据库批量提交场景下，WRITE写入SQL数，可再提升2-4倍。

若要计算QPS/TPS，需要进一步详细计算，公式如下：

QPS = READ / 每次查询SQL数

TPS = WRITE / 每次事务SQL数

若采用POLARDB, TDSQL则mysql在此基础上可提升2-3倍。

MQ的TPS是发送和拉取的加和，取决于消息体大小。

1c1g RocketMQ TPS=500。若是事务消息或延时消息需要除以5。

专业版最大50K，铂金版最大1000K。

RabbitMQ TPS获取消息500，发送消息25000。