衡量数据库性能需要跟踪反映速度、效率和资源使用的关键指标。需要评估的三个主要领域是查询执行时间、吞吐量和资源利用率。查询执行时间衡量数据库处理请求（如 SELECT 或 UPDATE 语句）所需的时间。吞吐量是指数据库每秒可以处理的事务或查询数量，表示其负载能力。资源利用率跟踪硬件消耗，包括 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽。例如，一个慢查询可能需要 500 毫秒才能执行，而一个经过良好优化的查询可能只需 10 毫秒即可完成。高吞吐量可能意味着每秒处理 10,000 个事务，而低吞吐量可能表示存在瓶颈。
开发人员使用监控工具和内置数据库功能来收集这些指标。Prometheus、Grafana 或特定于数据库的实用程序（例如，MySQL 的 Performance Schema 或 PostgreSQL 的 pg_stat_statements）等工具可提供实时见解。对于查询分析，SQL 数据库中的 EXPLAIN 计划有助于识别低效操作，例如全表扫描而不是索引使用。记录慢查询（例如，超过 100 毫秒的查询）可以突出显示性能问题。资源监控可能会显示数据库在高峰时段消耗 90% 的 CPU，这表明需要进行查询优化或硬件升级。基线测量至关重要；例如，了解正常的磁盘 I/O 速率（例如，200MB/s）有助于检测异常，例如飙升至 1GB/s，这可能表明索引效率低下或未优化的写入。
优化策略取决于已识别的瓶颈。如果查询速度慢，添加索引、重写复杂连接或缓存经常访问的数据可能会有所帮助。对于吞吐量问题，连接池或水平扩展数据库（添加副本）可能会缓解争用。资源限制通常需要调整配置参数，例如增加内存缓冲区或调整线程池。例如，增加 PostgreSQL 的 shared_buffers 设置以分配更多内存用于缓存可以减少磁盘 I/O。更改后定期进行基准测试可确保改进与预期一致。性能调整是迭代的：测量、优化和重新测量，以在工作负载不断变化时保持效率。