今天突然有个同事问题一个问题, mysqlTPS和QPS的计算公式是什么? 以前确实也没有关注过这个计算公式,所以查了下学习了下: 下面是参考内容.  在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标.本文比较了网上的两种计算方式.先来了解一下相关概念. 概念介绍: QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准. TPS :  Transactions

 在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标.本文比较了网上的两种计算方式.先来了解一下相关概念. 概念介绍: QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准. TPS :  Transactions Per Second   是事务数/秒,是一台数据库服务器在单位时间内处理的事务的个数.    如何计算: 从网上查看如果获取mysql 的qps,

AES加密在线计算工具: http://aes.online-domain-tools.com/

更新记录: 2022年6月8日 更新标题. 2022年6月1日 开始. 都记在这以后就不用到处找了. 在线计算MD5 https://www.sojson.com/md5/ http://www.ip33.com/md5.html http://www.metools.info/code/c26.html https://www.strerr.com/cn/md5.html

1.背景 最近看了阿里巴巴中间件写的一篇文章,讲述了关于并发,RPS,RT之间的关系.感觉收获颇丰.自己使用JMeter工具对公式进行了验证. 2.验证 我们先来看几个基础知识定义: TPS:每秒完成的事务数. QPS:每秒发送的请求数(同RPS). RT:交易响应时间. VU虚拟用户数(VU是LR中的叫法,对应JMeter里的线程数) 针对以上术语定义,相信大家早已耳濡目染.唯一需要强调的是TPS(可以包含1到N个请求),本文均以一个请求来进行测试验证. Little定律公式:并发用户数 =

名词解释 PV Page View,网页浏览量.网页被读者调用浏览的次数.网页每次打开或刷新一次页面,记录一次.用户对同一页面的多次访问,访问量累计. UV Unique Visitor,独立访问者.是指通过互联网访问.浏览这个网页的自然人.在一定时间内,访问网站的不同访客的数量,且每个访客只被统计一次.同一个客户端的电脑,00:00~24:00访问页面多次,只计算1次.例如,假设用户周三访问3次,周四访问1次,则周三记为1次PV,周四也记为1次PV.一般通过Cookies进行计算. TPS T

#!/bin/bash mysqladmin -uroot -p'123456' extended-status -i1|awk 'BEGIN{local_switch=0;print "QPS Commit Rollback TPS Threads_con Threads_run \n------------------------------------------------------- "} $2 ~ /Queries$/ {q=$4-lq;lq=$4;} $2 ~ /Com

无论在工作中,还是看一些技术文章的时候,经常听到TPS.QPS这两个术语,那么两者分别是什么?又有哪些区别? QPS:query per second,是指单位时间内请求的数量. TPS:表示一个事务的处理,可以包含多次请求. 很多公司用QPS作为接口吞吐量的指标,也有很多公司使用TPS作为标准,两者都能表现出系统吞吐量的大小.TPS的一次事务代表一次用户操作到服务器返回结果,QPS的一次请求代表一个接口的一次请求到服务器返回结果.当一次用户操作只包含一个请求接口时,TPS和QPS是没区别的.当

QPS = req/sec = 请求数/秒 Q:如何根据日志查看一个服务的qps A: 一般access.log是记录请求的日志,tail  -f XXX.access.log ,可发现格式如下: 前面是请求的时间,后面有接请求的方法名字,那么我们要统计getCart的qps cat osp-cart.api.vip.com_access.log | grep getCart | awk '{print $2}' | awk -F '.' '{print $1}' | uniq -c 先grep

http://eda365.com/article-12-1.html 计算线宽与载流量的关系,方便设计:单个人建议在有限的空间尽量将大电流线路加宽.

http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-767265/

http://www.lammertbies.nl/comm/info/crc-calculation.html

PV=page viewTPS=transactions per secondQPS=queries per secondRPS=requests per second RPS=并发数/平均响应时间   pv 是指页面被浏览的次数,比如你打开一网页,那么这个网站的pv就算加了一次:tps是每秒内的事务数,比如执行了dml操作,那么相应的tps会增加:qps是指每秒内查询次数,比如执行了select操作,相应的qps会增加. 不同的应用系统tps,qps是没有可对比性的. QPS = req/se

为什么不要问我DB极限QPS/TPS 背景 相信很多开发都会有这个疑问,DB到底可以支撑多大的业务量,如何去评估?对于这个很专业的问题,DBA也没有办法直接告诉你,更多的都是靠经验提供一个看似靠谱的结果,这里主要说明数据库容量评估的难点. 定性分析 借用学校时候做物理题的一个思考方法 -- 极限法:我们假设两种极限场景: 极限场景一,所有SQL 都是主键等值查询.极限场景二,所有SQL 都是走不上索引的全表扫描.这两种场景下大家都能够一眼看出数据库的支撑能力,在场景一和场景二下会有很大的差别.当

对于事务操作的统计 因为InnoDB存储引擎是支持事务的,因此对于InnoDB存储引擎的应用,在考虑每秒请求数(Question Per Second,QPS)的同时,也许更应该关注每秒事务处理的能力(Transaction Per Second,TPS). 计算TPS的方法是(com_commit+com_rollback)/time.但是用这种方法计算的前提是:所有的事务必须都是显式提交的,如果存在隐式的提交和回滚(默认autocommit=1),不会计算到com_commit和com_ro

QPS/TPS QPS:Queries Per Second意思是"每秒查询率",是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tps即每秒处理事务数,包括了三步: 1)用

做测试,各种ps,jps,tps,qps,rps,hps,你理解几个? 技术群里,问得最多的就是tps和qps,有相似的地方,也有差异的地方,我简单谈下自己的理解.(由于比较忙,下面部分摘抄自网络) QPS:Queries Per Second,意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够响应的查询次数,是对一个特定的查询服务器(比如是读写分离的架构,就是读的服务器)在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:TransactionsPerSecond,意思是每秒事务数,一个事务是指一个客户机

参考:https://blog.csdn.net/u010889616/article/details/83245695 一.QPS/TPSQPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计

原文来自:https://www.cnblogs.com/fkkk/p/11957566.html QPS(每秒查询率)=并发数/平均响应时间 TPS(每秒处理事务数)=请求数/时间(秒) TPS的过程包括:客户端请求服务端.服务端内部处理.服务端返回客户端.也就是说一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出回应的过程. QPS与TPS不同之处: 1)对于一个页面的一次访问,会形成一个TPS:但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就会计入QPS中. 2)如果是对

在性能测试中通常使用二八原则来量化业务需求. 二八原则:指80%的业务量在20%的时间里完成. TPS(QPS)=并发数/响应时间 例:如某个公司1000个员工,在周五下午3点-5点有90%的员工登陆公司周报系统 则:业务量=1000个,时间=2x60x60=7200秒 根据二八原则来计算3点到5点的TPS=(90%*业务量*80%)/(20%*时间)=0.9*1000*0.8/(0.2*7200)=0.5 注:二八原则计算的结果并非在线并发用户数,是系统要达到的处理能力(吞吐量)