硬盘性能指标：
连续读写（常用单位为MB/s）：文件在硬盘上存储位置是连续的，适用场景：大文件拷贝（比如视频音乐）。速度即使很高，对数据库性能也没有参考价值。
4K随机读写（常用单位为iops）：在硬盘上随机位置读写数据，每次4KB，适用场景：操作系统运行、软件运行、数据库。（图片静态服务器、视频静态服务器是大文件，测试64K随机或更大）
常用硬盘性能测试软件：
Windows：AS SSD Benchmark、CrystalDiskMark、HD Tune Pro、iometer
Linux：iometer
Align I/Os：硬盘IO大小。测试设备时根据硬盘最小单位进行选择，机械硬盘上选512B或4K，SSD上选4K、8K等。测试分区时受分区sector size 影响。由于Linux ext3的sector size为4096，所以在扇区为512B的机械硬盘上也无法选择Align I/Os on 512B进行测试，测试效果不佳。vps无法进行设备测试，如果是自购服务器，应使用设备测试。
Seq 即Sequential 即连续读写。AS SSD会先以16MB的尺寸为单位，持续向受测分区写入生成1个达到1GB大小的文件，然后再以同样的单位尺寸读取这个，最后计算平均成绩而给出结果。
4K 即Random 4k, Queue Depth=1 即随机4K并发1个队列。AS SSD会以512KB的单位尺寸生成1GB大小的测试文件，然后在其地址范围（LBA）内进行随机4KB单位尺寸进行写入及读取测试，直到跑遍这个范围为止，最后同样计算平均成绩给出结果。
4K QD32 即Random 4k, Queue Depth=32 即随机4K并发32个队列。
4K-64Thrd 即4K, 64 Thread 即随机4K并发64个线程，和4K QD64是一个意思。AS SSD会生成64个16MB大小的测试文件（共计1GB），然后同时以4KB的单位尺寸，同时在这64个文件中进行写入和读取测试，最后依然以平均成绩为结果。
为什么民用SSD的iops很高价格却很低，而企业级SSD的iops有的很低而价格却很高？因为企业级SSD的耐用性高，比如Intel 710 100G寿命为4K写入500TB，即5000次全盘写入。
Intel SSD寿命指标：smart中的“E8：Avai lable Reserved Space”：可用的预留闪存数量、“E9：Media Wearout Indicator”：闪存磨耗指数。其他厂商的SSD类似，比如镁光的wear leaving count。
SSD新盘的剩余磨损为100，当低于10时，应更换，报废。
todo：数据库的选择
关系型数据库用Mysql还是PostgreSQL，或者全用NoSQL？mongo还是hbase？
Mysql 和PostgreSQL都可以。mysql用的人多，但是oracle收购sun以后，把mysql限制的更加封闭，正在衰落，和可能和OpenOffice一样被oracle整死，衍生出LibreOffice。但不用很担心，即使mysql被oracle整死，也会衍生出开源版本，使用方式一样。
关系型数据库和NoSQL搭配使用较好，关系型适合底层业务，NoSQL适合上层业务。关注淘宝hbase的使用。
Mysql性能与硬盘iops的关系：
mysql可以把读取结果放在内存中，即query cache，所以db server安装大内存即可实现只读内存、不读硬盘。
当预计数据量会增长到超过内存大小时，进行分表（把一个表中的数据拆分），放到多个大内存服务器上，保证每个服务器上的数据都小于内存大小，即可实现全部缓存。
2012年内存价格：UDIMM no ECC DDR3 1600民用内存￥270/8GB，RDIMM ECC DDR3 1600服务器内存￥440/8G。但一台服务器能安装的内存有限，2012年典型的Dell服务器有24个插槽，主板芯片支持768G内存，2012年DDR3内存生产工艺最高是单条8G（DDR4已实现单条16G，但主板尚未支持DDR4），所以一台服务器最大内存192G（￥440 * 24条= 1w）。
数据库写入时必须写硬盘（否则就不叫持久化存储了……），￥2.5k的Intel 710企业级SSD的写入iops为2.3k，而万转硬盘的iops为700，如果要达到SSD的性能，需要多块万转硬盘组RAID。如果使用iops为3w的SSD，性能比机械硬盘提升了30倍。
如果数据量不大，远低于192G，就不需要做分表了吗？
仍然要分表，原因有2个：
1、大内存会提升mysql读取性能，但并发读取能力也是有上限的，这时受CPU性能限制，2012年典型的服务器是双路，即2个8核CPU（mysql内存并发待测试）。
2、内存很大，对并发写入能力没有作用，写入能力完全依赖于硬盘的iops。一台服务器的写入性能很有限，请看下面的测试。
为什么不进行分库（把不同的整个表放到不同的库中，也就是不同的机器）？分库简单，但是一个表只增不减难于维护（比如评论表），大小总会超过内存，又要改成分表；或者随着用户量增大，这个表的写入量会逐渐增大，单台机器必然无法承受，参考淘宝等网站的架构演进历史就会发现这个问题。为什么不用主从设计？因为每个“从”上面都有所有数据，数据量太大，同步压力大，要做设计从每个“从”上面读取不同的数据，以免内存query cache 不够用，这增加了复杂度；即使“主”只进行写，写入性能还有限，无法承受大并发。
所以最好在项目初期就使用分表设计，而不是分库或主从设计，把分表设计做成一个成熟的方案（各个大型互联网公司都已经实现），各个项目通用，免得后期数据量大了拆分表，需要导数据，需要暂停线上服务。
mysql测试环境：
服务器：https://www.doczj.com/doc/6e6488385.html, VR512、阿里云512、盛大云512
mysql版本：5.5.27
连接方式：unix domain socket
表：phpbb 3.0.7的users表，含有76个字段，28个char，43个int，1个主键，1个自增，1个unique，3个index。
phpbb_users
mysql配置：
并发默认151，超过时会出现“1040 Too many connections”，修改为99999：set global max_connections=99999;
超过1024时，碰到了Linux “open files”限制，出现错误“2001 Can't create UNIX socket (24)”。修改为99999：ulimit -n 99999
测试程序：
write 和update 直接写入硬盘，这时要注意iowait。
key 和read 每次先写入99条数据（这时影响观测iowait），然后并发查询，然后删除数据，重新生成。比如iterations=10，就会生成10次。如果并发1000，那很快就会把所有数据query cache起来，速度变快。这种情况和生产环境类似，保证内存大于数据库，数据只读一次硬盘，以后一直在内存中，所以不观测iowait。
./mysqlslap --auto-generate-sql --number-char-cols=28 --number-int-cols=43 --auto-generate-sql-load-type=write --auto-generate-sql-add-autoincrement
--socket=/tmp/mysql.sock --concurrency=800 --number-of-queries=800 --user=root --password=1 --iterations=10
如果不考虑读一次硬盘，内存中cache了所有数据，是不是read并发就会很大？经测试，稍微大了一点，这时iowait显然为0，但CPU 100%，如果CPU更强，并发预计会进一步提高。
先写入1w条，只查某一条，确保query cache，mysqlslap key时并发为1300，全内存时为1700。
./mysqlslap --query='select * from t1 limit 1;' --socket=/tmp/mysql.sock --concurrency=800 --number-of-queries=800 --user=root --password=1 --iterations=10
mysql测试图：
传统web服务的mysql压力：
读取量大，写入量小，所以加大内存即可。
案例：
1、小米论坛（https://www.doczj.com/doc/6e6488385.html,），在2012年9月10日发帖和回帖合计89w，PV约2000w。
每次发帖回帖需要发表（同步）、增加积分（异步）等操作，按每次发帖需要3次同步写数据库算，89w * 3次/ （15h * 3600s）* 高峰时2倍= 99次写/s。
页面数据在业务层、页面层有缓存，实际读取数据库按每次浏览需要1次读数据库算，2000w / （15h * 3600s）* 高峰时2倍= 740次读/s。按一台微型vps db并发900计算，两台vps db即可承受，一台自购服务器Raid即可承受。
2、远景论坛（https://www.doczj.com/doc/6e6488385.html,），在2012年8月Windows 8发布后，每天发帖回帖1.9w。
数据库写入并发：1.9w * 3次/ （15h * 3600s）* 高峰时2倍= 2次写/s。
3、instagram使用Amazon云服务，达到820w UV，那也是普通web服务，并发很低，假设是5000w PV，并发量才5000w / (15小时* 3600) = 900。“秒杀”服务的mysql压力：
像小米手机抢购、淘宝光棍节促销，这种“秒杀”服务流量集中在瞬间，而不是全天，并发写入量大、并发读取量更大。
案例：
2012年8月23日10点，小米1S开放购买20w台，事先有个预定量统计，约160w人，到了秒杀时间并发量读取为每秒十万级（登录、刷新），登录页面正常显示，但提交后返回500错误，数据库读取压力达到极限，登录很困难……
假设有50w人10点准时抢购，有30w人卡在登录步骤，一直刷新提交，按读取并发10w计算，微型vps的每台mysql为1300，需要76台微型vps……显然不合理，成本太高。购买云数据库也无法保证10w并发（云数据库待测试）。
按机械硬盘Raid的自购服务器mysql key为3000计算（参考值，待有条件时测试），需要33台服务器……
假如使用Intel 710 SSD，读取iops为3.8w，预计mysql key为5w，只需要2块SSD即可。