数据库是当代信息系统中最关键的组件之一，它是数据管理、处理和交换的核心部分。由于现代数据库系统的复杂性和性能需求的挑战，一个关键的问题是如何有效地评估数据库系统的资源需求，尤其是CPU资源。在本文中，我们将讨论如何衡量数据库运行所需的CPU数量。
之一部分：CPU运行原理
CPU是计算机的核心部件，它是一种集成电路芯片，负责处理计算机的指令和运算。它由控制单元、算术逻辑单元、高速缓存和寄存器等组成。当操作系统启动时，它会将一些核心程序和相应的资源加载到内存中，这些程序需要利用CPU处理器的能力进行计算和操作。
在数据库应用程序运行时，CPU是数据库系统中的一个重要组件。它执行的操作包括SQL查询语句解析、索引查找、排序、连接、聚集等，其处理速度会直接影响数据库的响应速度和性能。因此，正确地衡量和配置CPU资源对于提高数据库效率至关重要。
第二部分：CPU利用率
在计算机系统中，CPU利用率（或CPU负载）是衡量系统性能的一个重要指标。它通常以百分比的形式呈现，并表示CPU正在运行进程的时间百分比。当CPU利用率接近100%时，表示该CPU正处于高负载状态，它可能会出现瓶颈问题。
在数据库系统中，CPU负载通常受到以下几个因素的影响：
1. 数据库的访问模式：不同的数据访问模式会产生不同的CPU负载水平。例如，当运行有大量的写操作（如插入、更新、删除）时，CPU的利用率通常较高。相反，只读操作（如查询）通常对CPU负载产生较小的影响。
2. 数据库的复杂度：复杂的查询或计算操作需要更多的CPU处理能力，因此会增加CPU的利用率。如大量的连接查询、复杂的聚合查询、排序和分页等。
3. 数据库系统的规模：规模更大的数据库系统通常需要更多的CPU资源来支持运行。因此，随着数据库规模的扩大，需要增加CPU数量来满足要求。
第三部分：确定CPU数量
确定CPU数量是一个复杂的过程，需要考虑多个因素，包括以下几个方面：
1. 应用程序性能需求：当前的应用程序是否需要更高的性能？如果是，增加CPU数量可能是一个解决方案。但需要注意的是，增加CPU不一定会带来线性的性能提升，并且需要投入更多的成本。
2. 现有硬件资源：在增加CPU数量之前，需要评估现有硬件资源的使用情况，以确保系统的其他组件（如内存、存储）也能支持增加CPU数量。
3. 预算：增加CPU数量需要投入更多的成本，包括硬件成本、部署成本、成本效益等。在确定CPU数量之前需要全面评估预算，并考虑采用云计算等技术来提高成本效益。
4. 负载均衡：在增加CPU数量之前，需要考虑负载均衡的问题，确保增加的CPU资源能够被充分利用。这需要根据负载的性质和数据库系统架构进行调整。
综上所述，确定数据库运行所需的CPU数量是一个复杂的问题，需要全面考虑多个因素。根据数据库的访问模式、复杂度和系统规模等因素，我们可以初步估算所需的CPU数量，然后进行实验测试和性能监控，最终确定更优CPU数量。这样可以确保数据库系统能够充分利用CPU资源，提高系统的性能，优化资源的利用，进而提高数据库应用的质量和效率。
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如何选择数据库服务器硬件配置！急
这个….你有没有钱?
按你这么说性能需要提升30倍啊!
需要目前45nm四核至强CPU
不少于2GB的DDRECQ内存(更好能买到低周期的CL)
主板买的,这个牌子的服务器主板还是做的不错的!
显卡,用上面主板集成的就行了
硬盘你需要买个上万转的!推荐的!性能不错!
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数据库消耗内存大还是cpu大
作者 王文安，腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师，主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作，热爱技术，欢迎留言进行交流。文章首发于腾讯云+社区的腾讯云数据库专家服务专栏。
在日常工作中，发现 MySQL 的状态不太对劲的时候，一般都会看看监控指标，很多时候会看到熟悉的一幕：CPU 使用率又爆了。本文将给大家介绍 MySQL 和 CPU 之间的关系，对此有一定的了解之后可以更准确的判断出问题的原因，也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
怎么看懂CPU使用率
以 Linux 的 top 命令为例，效果如下：
Top 命令
在 %CPU 这一列就展示了 CPU 的使用情况，百分比指代的是总体上占用的时间百分比：
%us：表示用户进程的 CPU 使用时间(没有通过 nice 调度)
%sy：表示系统进程的 CPU 使用时间，主要是内核使用。
%ni：表示用户进程中，通过 CPU 调度(nice)过的使用时间。
%id：空闲的 CPU 时间
%wa：CPU 运行时在等待 IO 的时间
%hi：CPU 处理硬中断花费的时间
%si：CPU 处理软中断花费的时间
%st：被虚拟机偷走的 CPU 时间
通常情况下，我们讨论的 CPU 使用率过高，指的是 %us 这个指标，监控里面的 CPU 使用率通常也是这个值(也有用其他的方法计算出来的，不过简单起见，不考虑其他的情况 )。其他几个指标过高也代表出 MySQL 的状态异常，简单起见，这里主要还是指 %us 过高的场景。
MySQL和线程
MySQL 是单进程多线程的结构，意味着独占的 MySQL 服务器里面，只能用 top 命令看到一行数据。
TOP 命令效果
这里能看到的是 MySQL 的进程 ID，如果要看到线程的情况，需要用top -H
TOP 命令效果
在这里能看到的是 MySQL 各个线程的 ID，可以看到 MySQL 在启动之后，会创建非常多的内部线程来工作。
这些内部线程包括 MySQL 自己用来刷脏，读写数据等操作的系统线程，也包括处理用户 SQL 的线程，姑且叫做用户线程吧。用户线程有一个特殊的地方：程序端发送到 MySQL 端的 SQL，只会由一个用户线程来执行(one-thread-per-connection)，所以 MySQL 在处理复杂查询的时候，会出现“一核有难，多核围观”的尴尬现象。
参考 %us 的定义，对于 Linux 系统来说，MySQL 进程和它启动的所有线程都不算内核进程，因此 MySQL 的系统线程和用户线程在繁忙的时候，都会体现在 CPU 使用率的 %us 指标上。
什么时候CPU会100%
MySQL 干什么的时候，CPU 会 100%？从前文的分析来看，MySQL 主要是两类线程占用 CPU：系统线程和用户线程。因此 MySQL 独占的服务器上，只需要留意一下这两类线程的情况，就能 Cover 住绝大部分的问题场景。
系统线程
在实际的环境中，系统线程遇到问题的情况会比较少，一般来说，多个系统线程很少会同时跑满，只要服务器的可用核心数大于等于 4 的话，一般也不会遇到 CPU 100%，当然有一些 bug 可能会有影响，比如这个：
MySQL BUG
虽然情况比较少，但是在面对问题的常规排查过程中，系统线程的问题也是需要关注的。
用户线程
提到用户线程繁忙，很多时候肯定会之一时间凭经验想到慢查询。确实 90% 以上的时候都是“慢查询”引起的，不过作为方法论，还是要根据分析再去得出结论的~
参考 us% 的定义，是指用户线程占用 CPU 的时间多少，这代表着用户线程占用了大量的时间。
一方面是在进行长时间的计算，例如：order by，group by，临时表，join 等。这一类问题可能是查询效率不高，导致单个 SQL 语句长时间占用 CPU 时间，也有可能是单纯的数据量比较多，导致计算量巨大。另一方面是单纯的 QPS 压力高，所以 CPU 的时间被用满了，比如 4 核的服务器用来支撑 20k 到 30k 的点查询，每个 SQL 占用的 CPU 时间并不多，但是因为整体的 QPS 很高，所以 CPU 的时间被占满了。
问题的定位
分析完之后，就要开始实战了，这里根据前文的分析给出一些经典的 CPU 100% 场景，并给出简要的定位方法作为参考。
PS：系统线程的 bug 的场景 skip，以后有机会再作为详细的案例来分析。
慢查询
在 CPU 100% 这个问题已经发生之后，真实的慢查询和因为 CPU 100% 导致被影响的普通查询会混在一起，难以直观的看 processlist 或者 slowlog 来发现尊敬的大船，这时候就需要一些比较明确的特征来进行甄别。
从前文的简单分析可以看出来，查询效率不高的慢查询通常有以下几种情况：
全表扫描：Handler_read_rnd_next 这个值会大幅度突增，且这一类查询在 slowlog 中 row_examined 的值也会非常高。
索引效率不高，索引选错了：Handler_read_next 这个值会大幅度的突增，不过要注意这种情况也有可能是业务量突增引起的，需要结合 QPS/TPS 一起看。这一类查询在 slowlog 中找起来会比较麻烦，row_examined 的值一般在故障前后会有比较明显的不同，或者是不合理的偏高。
比如数据倾斜的场景，一个小范围的 range 查询在某个特定的范围内 row_examined 非常高，而其他的范围时 row_examined 比较低，那么就可能是这个索引效率不高。
排序比较多：order by，group by 这一类查询通常不太好从 Handler 的指标直接判断，如果没有索引或者索引不好，导致排序操作没有消除的话，那么在 processlist 和 slowlog 通常能看到这一类查询语句出现的比较多。
当然，不想详细的分析 MySQL 指标或者是情况比较紧急的话，可以直接在 slowlog 里面用 rows_sent 和 row_examined 做个简单的除法，比如 row_examined/rows_sent > 1000 的都可以拿出来作为“嫌疑人”处理。这类问题一般在索引方面做好优化就能解决。
PS：1000 只是个经验值，具体要根据实际业务情况来定。
计算量大
这一类问题通常是因为数据量比较大，即使索引没什么问题，执行计划也 OK，也会导致 CPU 100%，而且结合 MySQL one-thread-per-connection 的特性，并不需要太多的并发就能把 CPU 使用率跑满。这一类查询其实是是比较好查的，因为执行时间一般会比较久，在 processlist 里面就会非常显眼，反而是 slowlog 里面可能找不到，因为没有执行完的语句是不会记录的。
这一类问题一般来说有三种比较常规的解决方案：
读写分离，把这一类查询放到平时业务不怎么用的只读从库去。
在程序段拆分 SQL，把单个大查询拆分成多个小查询。
使用 HBASE，Spark 等 OLAP 的方案来支持。
高 QPS
这一类问题单纯的就是硬件资源的瓶颈，不论是 row_examined/rows_sent 的比值，还是 SQL 的索引、执行计划，或者是 SQL 的计算量都不会有什么明显问题，只是 QPS 指标会比较高，而且 processlist 里面可能什么内容都看不到，例如：
processlist
总结
实际上 CPU 100% 的问题其实不仅仅是单纯的 %us，还会有 %io，%sys 等，这些会涉及到 MySQL 与 Linux 相关联的一部分内容，展开来就会比较多了。本文仅从 %us 出发尝试梳理一下排查&定位的思路和方法，在分析 %io，%sys 等方面的问题时，也可以用类似的思路，从这些指标的意义开始，结合 MySQL 的一些特性或者特点，逐步理清楚表象背后的原因。
Cpu消耗大，主要看编写什么样的程序了。
简单的程序如果代码不是很多，速度追求也不是很高，通用的CPU和内存就可以了。
大型程序的话就得考虑CPU指令集的丰富程度了，复杂指令的效率比较高，可以减少代码执行时间。 内存自然是越大越好，要配合操作系统的寻址范围和管理方式。
比如大型的有丰富画面的游戏软件，不仅要求cpu、内存高，还对显卡要求高。
而数据量很大的连接数据库的管理软件编写，主要要求高内存
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