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1，数据库有哪些关键性指标

数据结构，存储方式，查询方式和语言，管理方式等

数据库有哪些关键性指标

2，对数据库管理系统评价的主要性能指标有数据库所允许的索引数量和最

【答案】：C衡量数据库管理系统的主要性能指标包括数据库本身和管理系统两部分，有：数据库的大小、数据库中表的数量、单个表的大小、表中允许的记录（行）数量、单个记录（行）的大小、表上所允许的索引数量、数据库所允许的索引数量、最大并发事务处理能力、负载均衡能力、最大连接数等等。

对数据库管理系统评价的主要性能指标有数据库所允许的索引数量和最

3，数据库的性能方面的东西

1.应该是根据所建立信息系统客户的人数、预算的总数据量、平均访问量选择数据库。 2.性能指标就比较多了，你可以考虑一下数据库的可移植性（适用于不同的操作系统平台），数据库的并发性（同时操作一条数据或者一张表时数据的锁定方式），还有就是数据库的恢复能力（在出现异常数据能够最快完成恢复及备份的时间）。 --还有安全性,这个也很重要 300个人左右的b/s系统我推荐db2，并发性比sqlserver高，你要用常用的话甲骨文也可以，一般c/s系统都用sqlserver（中），access、mysql（小） 如果要说特点,真的是太多了，10000个字都不够写,你如果要买他们的产品,可以上网站或者找售前帮你 价格的话:sqlserver正版的大概就是10来万,db2要买服务,基本一年是15万到20万(基本服务),面向的应用我上面说了,b/s系统适合db2和甲骨文 这个性能是无法度量的,还要看你应用的情况,db2的应用最大的数据量理论上可以上亿,只要你数据库设计得合理,软件可以不要钱,基本服务一年是15到20万,不包括数据仓库,软件就是靠的增值服务,但是你不买服务就没有技术支持,而且商用的话你也有风险 如果你非要把其他baidu搜到的东西列在这里,什么具体性能指标也没什么意义,还不如看ibm的db2白皮书,以我的经验来看,你应用在300个人在500个人的在线量,百万条数据,同时访问数据库,用db2不存在什么大的负载,非要说什么特点的话,就是一个字贵,db2的硬件的要求比较高,最好能上存储.sqlserver存在一些安全性问题,而且大多数都运行在windows平台,对安全性的要求都不一样,你去了解一下aix就知道了
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数据库的性能方面的东西

4，统计指标有哪些

答：统计指标的分类 一、统计指标按照其反映的内容或其数值表现形式，可以分为总量指标、相对指标和平均指标三种。 1、总量指标是反映现象总体规模的统计指标，通常以绝对数的形式来表现，因此又称为绝对数，例如土地面积、国内生产总值、财政收入等。 2、相对指标又称相对数，是两个绝对数之比，如经济增长率、物价指数、全社会固定资产增长率等。相对数的表现形式通常为比例和比率两种。 3、平均指标又称平均数或均值，它反映的是现象在某一空间或时间上的平均数量状况，如人均国内生产总值、人均利润等。 二、统计指标按其所反映总体现象的数量特性的性质不同可分为数量指标和质量指标。 1、数量指标：数量指标是反映社会经济现象总规模水平和工作总量的统计指标，一般用绝对数表示。如职工人数、工业总产值、工资总额等。 2、质量指标：质量指标是反映总体相对水平或平均水平的统计指标，一般用相对数或平均数表示。如计划完成程度、平均工资等。 三、 统计指标按管理功能作用不同，可以分为描述指标、评价指标和预警指标。1、描述指标主要是反映社会经济运行的状况、过程和结果，提供对社会经济总体现象的基本认识，是统计信息的主题。2、评价指标是用于对社会经济运行的结果进行比较、评估和考核，以检查工作质量或其他定额指标的结合作用。 3、预警指标一般是用于对宏观经济运行进行监测，对国民经济运行中即将发生的失衡、失控等进行预报、警示。

5，数据库性能优化基准测试的度量指标有哪些

当前业界常见的服务器性能指标有:TPC-CTPC-ETPC-HSPECjbb2005SPECjEnterprise2010SPECint2006 及 SPECint_rate_2006SPECfp2006 及 SPECfp_rate_2006SAP SD 2-TierLINPACKRPE2一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发 布主要基准测试为:TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能TPC-H : 商业智能 / 数据仓库 / 在线分析(OLAP)交易性能1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规 TPC-C 测试结果发布必须提供 tpmC值, 即每分钟完成多少笔 TPC-C 数据库交易 (TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把 TPC-C 测试结果写成为 tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。

6，数据分析指标有那些

用户行为类指标用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：拉新：主要用于分析拉新的转化效率与质量。拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司最大的成本支出，因此拉新关注度极高。用户活跃类指标：用户活跃类指标是日常关注的重点。活跃用户是一切业务的基础，且活跃行为是可以每日记录的，因此运营/产品部门日常都盯得很紧。用户留存类指标：留存指标一般和拉新/活跃指标结合起来看。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），因此一般是月度复盘/事后分析的时候看的多。用户转化类指标：用户转化一般指付费行为，这是互联网商业模式变现的重要渠道。看的指标主要围绕有多少人买，买了多少，是否连续购买等展开。这里和传统企业的会员消费分析很像，能衍生出很多子指标。用户转介绍类指标：用户转介绍行为类型很多，转发内容/转发商品/介绍新用户加入等，都是转介绍行为。因此转介绍行为的定义常常会结合具体的转介绍形态而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括的话，可以概括为：有转介绍行为人数：发生转发内容/转发商品/介绍新用户的用户人数转介绍行为带来的效果：新注册用户/商品购买/内容阅读等等除了AARRR以外，还有一类特殊的行为：风险类行为，用于识别用户的危险动作。在不同业务场景，风险定义不同。比如电商场景下刷单、薅羊毛，游戏场景下外挂使用，金融场景下欺诈交易等等。产品类指标产品类指标是互联网行业特色。用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能，好用的话会一直用，不好用会中途放弃，这些都能记录数据，从而通过产品分析，不断淘汰没人用的功能，优化有人用的功能，提升效率。产品分析的常见指标如下：请点击输入图片描述注意：产品分析是有级别的，最高级的是对整个APP/H5/小程序的页面/功能做盘点。其次是对某一个具体页面（比如首页、商品详情页、购物车页）或者某一个具体路径（比如从首页的banner位点广告进入商品详情，再选择商品进行交易这样一条路径）进行分析。最细的则是分析某一次改版的，某一个按钮/页面布局调整等等。上边举例的指标更多是对页面/路径分析的指标，其他情况，有空再详细分享。内容类指标内容类指标也是互联网行业的特色。互联网上发布的视频/图文，能记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容打交道密切的部门，会很关注这一类指标。常见的内容指标如下：请点击输入图片描述通过这些指标的分析，创作内容的部门，比如：内容运营/新媒体运营，能找到哪些内容阅读高，哪些转发多，从而总结出写文章的套路，提升内容传播范围。利用内容的部门，比如营销推广，能关注哪些内容带来的转化好，从而提高推广效率。活动类指标活动类指标，在互联网和传统行业都很常见。相比之传统行业，互联网行业的营销活动密度更高、力度更大，经常是烧钱换增长。因此活动相关指标关注度很高。常见的活动指标如下：请点击输入图片描述通过这些指标的分析，能让负责活动的同事直观看到活动效果，并且在不同类型/不同力度活动进行比较，找到更高效开展活动的方式。有些活动会包含多个角色，比如拼团活动，会同时有团长/团员两个角色；裂变类活动，有裂变发起人/参与者两个角色。不同角色的参与条件、达标动作、达标奖励不太一样，因此可以拆分两类群体，分别看活动目标人数/参与人数/达标人数等指标。商品类指标商品类指标，在互联网和传统行业都很常见。区别是传统企业大部分是实物商品，互联网则有一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播打赏等等等。因此互联网行业的商品管理，有可能比传统行业简单一点，不需要那么焦虑的盯着库存周转指标，生怕在仓库里待久了，货都过期了。常见的商品指标如下：请点击输入图片描述通过这些指标的分析，能让负责商品运营的同事直观看到商品畅销/滞销情况，从而调整商品进销存计划，避免商品积压/缺货。注意，虚拟商品原则上是没有库存的（或者说库存想设多少设多少）。但是滥发虚拟商品，又会引发互联网中通货膨胀与商品贬值。比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。在达成GMV整体目标情况下，高中低端商品保持一个稳定的库存结构，避免烂大街。

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