关系数据库的性能通过评估三个核心方面来衡量：查询执行速度、系统吞吐量和资源效率。这些指标帮助开发人员识别瓶颈、优化配置并确保数据库满足应用程序的需求。每个方面都侧重于数据库系统的不同层，从单个操作到整体硬件利用率。
首先，**查询执行速度**衡量数据库处理特定请求（例如 SELECT、INSERT 或 JOIN 操作）的速度。 例如，一个需要 2 秒才能获取用户数据的查询可能表明缺少索引或表设计效率低下。 PostgreSQL 中的 EXPLAIN 或 SQL Server 的查询执行计划等工具可以可视化数据库引擎如何处理查询，从而揭示全表扫描或不良的索引使用情况。 缓慢的查询通常源于未优化的连接、过度的数据检索或缺少分区。 开发人员可以使用这些见解来优化架构、添加索引或重组查询以获得更好的性能。
其次，**吞吐量**评估系统处理并发操作的能力，通常以每秒事务数 (TPS) 或每秒查询数 (QPS) 来衡量。 高吞吐量系统优先考虑有效的连接池、适当的隔离级别和最少的锁定。 例如，如果磁盘 I/O 成为瓶颈，则处理 1,000 TPS 的数据库可能会遇到问题，切换到更快的存储（例如 SSD）或优化预写日志 (WAL) 可以缓解此问题。 JMeter 等负载测试工具或专门的数据库基准测试（例如 TPC-C）会模拟繁重的工作负载，以识别硬件或配置中的限制。
第三，**资源效率**跟踪硬件利用率，包括 CPU、内存、磁盘和网络使用情况。 在高峰时段消耗 90% CPU 的数据库可能表明查询计划效率低下或索引不足。 像缓冲区缓存命中率这样的内存相关指标表明数据库缓存频繁访问的数据的效率如何（例如，99% 的缓存命中率意味着最少的磁盘读取）。 Prometheus 等监控工具或特定于数据库的仪表板（例如 MySQL Workbench）有助于将资源峰值与特定查询或事务相关联。 随着时间的推移，这些指标的趋势会指导扩展决策，例如添加 RAM 或对表进行分片。