低延迟如何不=高吞吐量？
How can low latency not = high throughput?
上图显示了读取和更新操作的延迟，而该列显示了吞吐量（operations/second）我不确定 MyISAM 如何以如此低的延迟执行操作，但仍然与 InnoDB 持平吞吐量？ MongoDB 在吞吐量方面也占主导地位，但延迟高于 MyISAM。
这些结果有何意义？
好吧，假设你有一辆一级方程式赛车和一辆公共汽车。一级方程式可以快速搭载一名乘客，而慢速巴士可以以较慢的速度搭载 40 名乘客。总线肯定会实现更高的吞吐量，但具有更高的延迟。但请注意，如果一次载客，巴士将失去吞吐量的优势。
毫无疑问，您提供的令人困惑的图表来自单一 基准测试。基准测试的优点之一是您可以想出什么就说什么。
现在要在 "conclusions" 中打几个洞：
MyISAM，如果存在来自多个线程的争用，可能会有糟糕甚至可怕的延迟和吞吐量。这是由于 table 级锁定。 （听起来基准测试只有一个线程在运行。）
更新延迟因引擎而异——取决于是单线程还是多线程。以及他们是否在争夺相同的 table。或者对于相同的行。
基准测试的 'throughput' 方面可能旨在远离复杂查询并转向更简单的 NoSQL 查询。
上图显示了读取和更新操作的延迟，而该列显示了吞吐量（operations/second）我不确定 MyISAM 如何以如此低的延迟执行操作，但仍然与 InnoDB 持平吞吐量？ MongoDB 在吞吐量方面也占主导地位，但延迟高于 MyISAM。
这些结果有何意义？
好吧，假设你有一辆一级方程式赛车和一辆公共汽车。一级方程式可以快速搭载一名乘客，而慢速巴士可以以较慢的速度搭载 40 名乘客。总线肯定会实现更高的吞吐量，但具有更高的延迟。但请注意，如果一次载客，巴士将失去吞吐量的优势。
毫无疑问，您提供的令人困惑的图表来自单一 基准测试。基准测试的优点之一是您可以想出什么就说什么。
现在要在 "conclusions" 中打几个洞：
MyISAM，如果存在来自多个线程的争用，可能会有糟糕甚至可怕的延迟和吞吐量。这是由于 table 级锁定。 （听起来基准测试只有一个线程在运行。）
更新延迟因引擎而异——取决于是单线程还是多线程。以及他们是否在争夺相同的 table。或者对于相同的行。
基准测试的 'throughput' 方面可能旨在远离复杂查询并转向更简单的 NoSQL 查询。