innodb儲存引擎一般都應用於oltp的資料庫應用，這種應用的特點如下所示：
使用者操作的併發量大。
事務處理的時間一般比較短。
查詢的語句較為簡單，一般都走索引。
複雜的查詢較少。
可以看出，oltp的資料庫應用本身對cpu的要求並不高，因為複雜的查詢可能需要執行比較、排序、連線等非常耗cpu的操作，這些操作在oltp的資料庫應用中很少發生。因此，可以說olap是cpu密集型的操作，而oltp是io密集型的操作。建議在採購裝置時，應將更多的注意力放在提高io的配置上。
此外，為了獲得更多記憶體的支援，cpu必須支援64位的應用，否則無法支援64位作業系統的安裝。因此，為新的應用選擇64位的cpu是必要的前提。現在4核的cpu已經非常普遍，而今年intel和amd又都推出了6核的cpu，將來隨著作業系統的公升級，我們還可能看到128核的cpu，這都需要資料庫更好地對其進行支援。
從innodb儲存引擎的設計架構上來看，其主要的後台操作都是在乙個單獨的master thread中完成的，因此並不能很好地支援多核的應用。當然，開源社群已經通過多種方法來改變這種局面，新的innodb plugin版本在各種測試下已經顯示對多核cpu的處理效能有了極大的提高。因此，如果你的cpu支援多核，innodb plugin是更好的選擇。另外，如果你的cpu是多核的，你可以通過修改引數innodb_read_io_threads和innodb_write_io_threads來增大io的執行緒，這樣也能更充分利用cpu的多核效能。
在當前的mysql版本中，一條sql查詢語句只能在乙個cpu行工作，並不支援多cpu的處理。oltp的資料庫應用操作一般都很簡單，因此對oltp應用的影響並不是很大。但是，多個cpu或多核cpu對處理大併發量的請求還有非常有幫助的。
記憶體的大小最能直接反應資料庫的效能。innodb儲存引擎既快取資料，又快取索引，並將其快取於乙個很大的緩衝池中，我們將這個緩衝池稱為innodb buffer pool，它的大小直接影響了資料庫的效能。
percona公司的cto vadim對此做了一次測試，以此反應記憶體的重要性，結果如圖所示。
在上述的測試中，資料和索引總大小為18gb，然後將緩衝池的大小分別設為2gb、4gb、6gb、8gb、10gb、12gb、14gb、16gb、18gb、20gb、22gb，再進行sysbench的測試。可以發現，隨著緩衝池的增大，測試結果tps（transaction per second）會線性增長。當緩衝池增大到20gb和22gb，資料庫的效能有了極大的提高，因為這時緩衝池的大小已經大於資料檔案本身的大小，所有對資料檔案的操作都可以在記憶體中進行，因此這時的效能應該是最優的，再調大緩衝池並不能再提高資料庫的效能。所以，應該在開發應用前預估「活躍」資料庫的大小可能會是多少，並以此確定資料庫伺服器記憶體的大小。當然，要使用更多的記憶體，還必須使用64位的作業系統。
如何判斷當前資料庫的記憶體是否已經達到瓶頸了呢？可以通過檢視當前伺服器的狀態，比較物理磁碟的讀取和記憶體讀取的比例來判斷緩衝池的命中率，通常innodb儲存引擎的緩衝池的命中率不應該小於99%，如：
上述引數的具體含義如下所示：
innodb_buffer_pool_reads：表示從物理磁碟讀取頁的次數。
innodb_buffer_pool_read_ahead：預讀的次數。
innodb_buffer_pool_read_ahead_evicted：預讀的頁，但是沒有被讀取就從緩衝池中被替換的頁的數量，一般用來判斷預讀的效率。
innodb_buffer_pool_read_requests：從緩衝池中讀取頁的次數。
innodb_data_read：總共讀入的位元組數。
innodb_data_reads：發起讀取請求的次數，每次讀取可能需要讀取多個頁。
以下公式可以計算各種對緩衝池的操作：
從上面的例子看，緩衝池命中率=66946 /(66946+0+713）=99.92%，可見當前記憶體的壓力並不是很大。
即使緩衝池的大小已經大於資料庫檔案的大小，這也不意味著沒有磁碟操作。資料庫的緩衝池只是乙個用來存放熱點的區域，後台的master執行緒還負責將髒頁非同步地寫入磁碟，每次事務提交時還需要立即寫入重做日誌檔案。
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