了解数据库性能的复杂性可能具有挑战性，但了解延迟等关键指标至关重要。随着企业越来越依赖数据驱动的洞察力，确保数据库快速有效地响应变得至关重要。在本文中，我们将深入探讨 MySQL 延迟的概念、其重要性，以及数据库优化先驱 Releem 如何处理此指标。

什么是延迟？

延迟是一个在从网络到音频处理等各个领域中常用的术语。然而，当我们谈论数据库，尤其是像 MySQL 这样的关系数据库时，延迟的概念就有了特定的含义。

在此上下文中，延迟是指发起数据请求的时刻与完成对该请求的响应的时刻之间的持续时间或时间间隔。

为了更好地理解延迟，我们将这个过程分为三个步骤：

1. 启动 – 这是用户、应用程序或系统向数据库发送查询或请求的时间。它可以像检索单个数据点一样简单，也可以像基于多个条件提取大型数据集一样复杂。
2. 处理 – 一旦数据库收到请求，它就开始处理。这涉及搜索相关数据、可能连接多个表、应用过滤器以及准备用于检索的数据。
3. 完成 – 这是最后一步，数据库将请求的数据发送回用户或应用程序。响应可以是所需的数据、数据修改的确认，甚至是出现问题时的错误消息。

为什么延迟是 Releem 的优化目标？

对于许多人来说，延迟只是一个技术指标，但对于 Releem 来说，它是我们为客户奉献的不可或缺的一部分。我们希望帮助您的企业提供出色的用户体验，同时确保您的 MySQL 数据库以最高效率运行。

用户体验——延迟和满意度之间的直接联系

• 立即满足
  我们生活在一个即时满足的时代。用户希望立即得到响应，无论他们是在浏览网站、使用应用程序还是访问平台。即使是几秒钟的延迟也会使用户感到满意和沮丧。

• 交互之间的一致性
  这不仅仅关乎速度，还关乎一致性。用户每次与应用程序交互时都希望得到同样快速的响应。通过优化延迟，Releem 可确保您的用户获得一致的响应体验，从而建立信任和忠诚度。

• 竞争优势
  在充斥着应用程序和平台的市场中，用户体验可能是一个主要的差异化因素。通过将 MySQL 数据库配置为低延迟，Releem 使其客户领先于竞争对手。

效率——事半功倍

• 资源利用率
  具有优化延迟的系统可以更有效地利用其资源。这意味着，对于相同的计算能力、存储和内存，系统可以处理更多的请求。它类似于一台运转良好的机器，以最佳性能运行。

• 成本影响
  效率不仅仅与性能有关，它还直接影响成本。通过使用相同的资源处理更多请求，您的组织可以降低运营成本。随着时间的推移，这些节省可能会很可观，使公司能够投资其他关键领域。

• 防止过载
  高延迟可能是系统过载的迹象。通过针对低延迟进行优化，Releem 可确保您的系统永远不会不堪重负，从而防止潜在的崩溃或速度下降。

可扩展性——为未来做好准备

• 处理增长
  随着应用程序的扩展，用户数量和处理的数据量都会增加。通过优先考虑延迟优化，Releem 确保您公司的基础设施能够适应这种增长，同时保持最佳性能。

• 捍卫声誉
  任何滞后或性能问题都会损害您的品牌声誉。 Releem 对最大限度地减少延迟的承诺起到了保护作用，确保客户的数据库高效运行并培养最终用户的信任和积极反馈。

Releem 如何计算 MySQL 延迟？

并非所有延迟指标都是一样的。有些可以让我们了解平均性能，而另一些则可以揭示系统在压力下的表现。在 Releem，我们非常重视 p95 延迟指标。

第 95 个百分位数 (p95) 延迟是一个指标，指示 95% 的查询经历的最大延迟。这是一个很有价值的指标，因为它可以深入了解典型的最坏情况，排除前 5% 的异常值。

Releem 使用以下 SQL 查询计算 p95 延迟：

select `s2`.`avg_us` AS `avg_us` 
from (
    (select count(0) AS `cnt`,round(`performance_schema`.`events_statements_summary_by_digest`.`AVG_TIMER_WAIT` / 1000000,0) AS `avg_us` 
    from `performance_schema`.`events_statements_summary_by_digest` 
    group by round(`performance_schema`.`events_statements_summary_by_digest`.`AVG_TIMER_WAIT` / 1000000,0)) `s1` 
    join 
    (select count(0) AS `cnt`,round(`performance_schema`.`events_statements_summary_by_digest`.`AVG_TIMER_WAIT` / 1000000,0) AS `avg_us` 
    from `performance_schema`.`events_statements_summary_by_digest` 
    group by round(`performance_schema`.`events_statements_summary_by_digest`.`AVG_TIMER_WAIT` / 1000000,0)) `s2` 
    on(`s1`.`avg_us`  0.95 
order by ifnull(sum(`s1`.`cnt`) / nullif((select count(0) from `performance_schema`.`events_statements_summary_by_digest`),0),0) 
limit 1

此查询本质上计算查询的平均时间（以微秒为单位）(avg_us)，并按四舍五入的平均计时器等待时间对它们进行分组。然后，它确定 95% 的查询所处的延迟，给出 p95 延迟。

准备好优化您的 MySQL 数据库了吗？

了解和优化 MySQL 延迟只是 Releem 提供的功能之一。我们对增强 MySQL 数据库的承诺不仅仅是衡量指标，而是提供推动业务成功的切实成果。如果您准备好提升数据库性能并为用户提供无与伦比的体验，Releem 随时为您提供帮助。

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