求测试数据库的时候，都有哪些方面和性能指标！
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本帖子已过去太久远了，不再提供回复功能。希望有更多针对移动APP运营的讨论出来
感谢邀请。运营的定义，我在另外一个问题里回答过。最简单的说法，运营就是一切帮助产品推广、使用、认知的手段。抛去纯产品设计的东西，产品上线之后，无时无刻都是运营。运营的方式有很多，核心目的只有一个，让产品活的更好、更久。活的更好，是通过活动、推广让产品的各项使用数据获得提升；活的更久，是通过数据分析和用户行为研究让产品的功能不断完善、易用性不断提升，从而获得更长的产品周期。运营需要日复一日的点滴积累，它没有定规，甚至欢迎打破各种传统的运营手段，从而获得更好的运营效果。最后，运营靠的不单纯是技巧，和产品一样，它要靠用心。而且，实话实说，为了达到目标，运营可以无所不用其极，只要你能罩得住，哈哈。运营的指标，是根据产品的特点来的，笼统来说，有这些：1、用户总数2、活跃用户数3、活跃付费用户数4、单个用户的arpu值5、用户转化率6、用户平均停留时间等等。以上为可量化指标，不可量化指标有：1、内容质量2、品牌影响力等等。
被问及运营是什么？我想先来讲讲一个自己案例：年间的20多个月，运营一个移动互联网服务，从零用户发展到800多万客户端下载，周活跃用户（每周一次回访）约有3万多。当时产品的主框架已经确定，服务定位是为手机用户提供互联网上现有丰富内容，建立无缝的服务，初期没有社会化关系，即用户不浮出，也可以理解1.0媒体模式。虽然起初的内容主要是各类UCG类内容等等，将媒体内容推荐给用户订阅，用户之间并不清楚是谁也订阅相似内容；后来发展到各类互联网服务，包括交友，旅游等等。当时，目标用户主要是当时智能手机和只要可运行j2me的手机，当然MTK手机不在其中。数据运营开始时就面临困境：先有鸡还是先有蛋；用户和信息服务是一对纠结的关系。所以，在没有任何用户数据情况下，只能凭借互联网上热门内容作为选项服务内容来发布；按设定假想的用户可能兴趣点建立类目，如财经，科技，时尚等等；自己添加内容，后来验证还是新闻，小说，美图，博客等等占据比较重比例。内容和信息精彩和更新率是考量信息质量的很重要指标，当时之所以选择Blog，当时有很多简易收到可判断其内容的订阅情况。这是第一部分数据。第二个数据来自入口或渠道，不管收费还是免费推广，都要监测各类渠道的转换率；其中特别用心要优化使用体验，如下载到注册的步骤和使用时间，每增加一个步骤就是增加一个流失率，每增加一秒也会使用户逃逸；而当SP的推广，非常注重广告词，如在WAP站上11个字原则等等；我们当时给各个渠道编号加以各类数据分析，列出rank；其中有点特别要监测有效性（不管是有意还是无意，合作方的数据真实性要考量其合理性）。同时数据采集要提供过往的几天或几周数据；事实上这组数据都要跟踪。第三个部分数据是最核心，也就是用户行为的数据和分析，这些对当时网站运营可以肯定有很多工具，但，移动客户端只有凭借自己设计统计工具来分析，特别是要将产品内添加监测但又不能影响服务效果，如数据下载时间等等。在此要关联推广渠道数据，分析来自哪个渠道的用户更好指标，那么，要增强该渠道的优先度。而对于进入用户，要分析他们对哪些内容具有使用的倾向，这些用户和内容的行为数据要不断过滤和分析。策略在建立运营数据基础上，再考虑运营策略；有数据，但数据是不说说话的，只有你设定了业务目标和要提升的指标，数据才变得有价值，否则，数据还是数据。于是，要设立合理的目标，如是提高活跃度，丰富度，还是用户间互动……要对用户的消费需求做合理分析，才知道如何运用数据来才建立下一步的行动计划（当然这些运营计划不宜过大过长，一般按周即可，时间跨度长了，如季度或年，那不是运营是市场计划或战略），类似包括如何微调布局，如何推荐每天的内容。事实上在运营时不能假设可以去修改产品，不能以改变产品来推动运营；只能讲：就这产品，如何通过运营来提升用户互动和活跃。而有运营总结出来的要素需要系统地整理后才能交付产品管理去考虑。这些还是一个常规的基础运营，还是只是在产品层考虑，再要增加对用户社会化要素和时间轴的考虑，这就取决于运营者如何定义用户消费模式，首先不能去干扰用户的消费逻辑，如不能强制订阅等等；其次，消费行为中潜在需求是否与时间轴有关联；再者，消费者是否希望置身于一个社会中；这决定了运营者是否要添加按时间轴和社会化元素的相关运营要素。时间元素不仅是一个简单时间轴，还有季节互动等等，由于手机上碎片内容消费行为本身是一个时节性相对弱的要素，所以，不同于电商类要应景，但，那些内容中本身的时节因素会浮出来，这要运营者有一个良好准备，如情人节；当时那款产品初期没有社会化要素，在运营16~17个月后添加简单的社会化元素，把用户角色给浮出，这带动了两个互动，即用户间互动，用户与内容互动。用户在实现这层运营后，那么，就是对不同用户的忠诚度管理，这里涉及创建内容数，订阅数，被关注量，回访频率，其创建内容的订阅数等等，这层运营是移动互联网服务核心关键。最近看到一个数据twitter总用户中0.05%，约2万，是整个twitter的生产性用户，他们维系整个twitterland。重度用户是某种意义上的影子，他们参与运营，这也可能更高境界，他们也帮助这运营。他们构成你服务的品味和发展取向。当时，该款产品后期版本中添加了用户的要素，如用户或第三方开发团队创建的新内容源，可以查看到该用户的已使用各类功能，建立薄薄一层关系，非常简单站内私信。当然，在运营中也把握主次服务，一旦不符应去掉一些服务降低运营风险，把同城聊的功能降低到彻底关闭。即便用户信息和关系不浮出的阶段，也得将用户与服务关联放在考核运营的首位，而如何合理刺激用户消费是用户管理中核心，前面所有数据，策略的就绪就是为了用户更好地获得服务，所以，这里与用户有关的标准可以分为：硬性，简单地讲就是用户生产型和消费型指标，如创建行为，回访率，浏览，数据下载量，用户间互动……等等以便确保服务精准地达到用户和用户流畅地使用（当然有些是产品层，如产品中服务逻辑不完整或有缺失，导致用户在某个细节茫然）；软性，如用户投诉率，反馈等等，但有点记住，不要指望用户有义务来投诉，往往用户变得沉默时，就意味流失。由于该项目本身是移动客户端的服务，在网站的SEO考虑较少，主要是对服务闭合考虑，有web端服务来增加用户引导，提供下载注册。总结1，互联网产品和运营是驱动；2，不能把运营与产品混为一谈，再烂的产品也得运营；3，运营必须目标导向，数据为基础；4，平衡好各个业务逻辑之间优先和比重；5，运营也如同产品一样是有品味，有个性的；6，有些运营是暗藏于产品中，这是运营的高境界；7，用户是运营中核心协同者；他们行为直接影响运营者的信心；8，运营逻辑须与产品逻辑一致；9，产品的愿景定义了运营范围；事实上，再观察其他行业大致也如此，如零售业和其他服务业都基于运营来实现其目标，特别零售基本是80%甚至更高资源投入比例在运营，如你细心观察下，每周在超市入口和过道放置不同商品，这就是集合多要素的运营结果；而金融服务也如此。所以，我们讲：产品和运营是今天移动互联网的一个连体，不可分割，关键是要将运营观念植入到公司文化中。
赞同了@StanChu 和@张亮-Leo♂ 的回答，我也说说我理解的产品运营，尤其是社区产品的运营。对运营的理解和运营指标，我分别通过两个MM图来展示：对产品运营的理解：第一部分说的是所有产品运营共通的一些观点：产品运营的定义：引导和加强用户认知的长期过程（更详细见图）产品运营的原则：坚定不移地维护核心用户的利益内容和关系相辅相成，缺一不可第二部分说的是社区产品运营的主要职责；第三部分说的是不同类型的产品（UGC社区、SNS社区、SaaS产品）的不同运营重心：UGC社区：最重要的是用户激励，具体说了一些激励手段SNS社区：关键是有效人际关系的建立，需要在设计和运营上去实现SaaS产品：更多关注产品功能方面的交流与互动，用户情感联系重要性不高（直接点击图片，图片即可放大）参考的几篇文章：SAAS平台运营心得：谈产品运营 by 纯银 ：产品运营 RichardChang的分享PPT：社区产品运营关键数据指标：
20万人达成！《从零开始做运营》进阶篇开更：t.cn/RPQNRobOracle数据库性能测试参考指标
注：以下指标取自Oracle的性能分析工具Statspack所提供的性能分析指标。
1．关于实例效率（Instance Efficiency Percentages）的性能指标
缓冲区未等待率
(Buffer Nowait %)
指在缓冲区中获取Buffer的未等待比率。
该指标的值应接近100%，如果该值较低，则可能要增大buffer cache。
Redo缓冲区未等待率
(Redo NoWait %)
指在Redo缓冲区获取Buffer的未等待比率。
该指标的值应接近100%，如果该值较低，则有2种可能的情况：
1.online redo log没有足够的空间；
2.log切换速度较慢。
缓冲区命中率
(Buffer Hit %)
指数据块在数据缓冲区中的命中率。
该指标的值通常应在90%以上，否则，需要调整。如果持续小于90%，可能要加大db_cache_size。但有时，缓存命中率低并不意味着cache设置小了，可能是潜在的全表扫描降低了缓存命中率。
内存排序率
(In-memory Sort %)
指排序操作在内存中进行的比率。当查询需要排序的时候，会话首先选择在内存中进行排序，当内存大小不足的时候，将使用临时表空间进行磁盘排序，但磁盘排序效率和内存排序效率相差好几个数量级。
该指标的值应接近100%，如果指标的值较低，则表示出现了大量排序时的磁盘I/O操作，可考虑加大sort_area_size参数的值。
共享区命中率
(Library Hit%)
该指标主要代表sql在共享区的命中率。
该指标的值通常应在95%以上，否则需要考虑加大共享池（修改shared_pool_size参数值），绑定变量，修改cursor_sharing等参数。
软解析的百分比
(Soft Parse %)
该指标是指Oracle对sql的解析过程中，软解析所占的百分比。软解析（soft parse）是指当Oracle接到Client提交的Sql后会首先在共享池（Shared Pool）里面去查找是否有之前已经解析好的与刚接到的这一个Sql完全相同的Sql。当发现有相同的Sql就直接用之前解析好的结果，这就节约了解析时间以及解析时候消耗的CPU资源。
该指标的值通常应在95%以上，如果低于80%，那么就可能sql基本没被重用，sql没有绑定变量，需要考虑绑定变量。
&(Latch Hit%)
指获得Latch的次数与请求Latch的次数的比率。
该指标的值应接近100%，如果低于99%，可以考虑采取一定的方法来降低对Latch的争用。
SQL语句执行与
解析的比率
(Execute to Parse %)
指SQL语句执行与解析的比率。SQL语句一次解析后执行的次数越多，该比率越高，说明SQL语句的重用性很好。
该指标的值应尽可能到高，如果过低，可以考虑设置
session_cached_cursors参数。
共享池内存使用率
(Memory Usage %)
该指标是指在采集点时刻，共享池（share pool）内存被使用的比例。
这指标的值应保持在75%~90%,如果这个值太低，就浪费内存，如果太高，会使共享池外部的老化，如果SQL语句被再次执行，则就会发生硬分析。
2．关于等待事件（Wait events）的性能指标
文件分散读取
(db file scattered read(cs))
该等待事件通常与全表扫描有关。因为全表扫描是被放入内存中进行的进行的，通常情况下它不可能被放入连续的缓冲区中，所以就散布在缓冲区的缓存中。
如果这个等待事件比较显著，可能说明对于某些全表扫描的表，没有创建索引或没有创建合适的索引。尽管在特定条件下执行全表扫描可能比索引扫描更有效，但如果出现这种等待时，最好检查一下这些全表扫描是否必要。
文件顺序读取
(db file sequential read(cs))
该等待事件通常与单个数据块相关的读取操作有关。
如果这个等待事件比较显著，可能表示在多表连接中，表的连接顺序存在问题，或者可能不合适地使用了索引。对于大量事务处理、调整良好的系统，这一数值大多是很正常的，但在某些情况下，它可能暗示着系统中存在问题。应检查索引扫描，以保证每个扫描都是必要的，并检查多表连接的连接顺序。另外DB_CACHE_SIZE也是这些等待出现频率的决定因素。
(buffer busy(cs))
当一个会话想要访问缓存中的某个块，而这个块正在被其它会话使用时，将会产生该等待事件。这时候，其它会话可能正在从数据文件向缓存中的这个块写入信息，或正在对这个块进行修改。
出现这个等待事件的频度不应大于1%。如果这个等待事件比较显著，则需要根据等待事件发生在缓存中的哪一块（如字段头部、回退段头部块、回退段非头部块、数据块、索引块等），采取相应的优化方法。
(enqueue(cs))
enqueue是一种保护共享资源的锁定机制。该锁定机制保护共享资源，如记录中的数据，以避免两个人在同一时间更新同一数据。enqueue包括一个排队机制，即FIFO(先进先出)排队机制。注意：的latch机制不是FIFO。Enqueue等待通常指的是ST enqueue、HW enqueue、TX4 enqueue和TM enqueue。
如果enqueue等待事件比较显著，则需要根据enqueue等待类型，采取相应的优化方法。
(latch free(cs))
该等待事件意味着进程正在等待其他进程已持有的latch。
latch是一种低级排队机制(它们被准确地称为相互排斥机制),用于保护全局区域(SGA)中共享内存结构。latch就像是一种快速地被获取和释放的内存锁。latch用于防止共享内存结构被多个用户同时访问。
对于常见的Latch等待通常的解决方法：
1）Share pool latch：在OLTP应用中应该更多的使用绑定变量以减少该latch的等待。
2）Library cache latch：同样的需要通过优化sql语句使用绑定变量减少该latch的等待。
日志文件同步
(log file sync(cs))
这个等待事件是指当一个会话完成一个事务（提交或者回滚数据）时，必须等待LGWR进程将会话的redo信息从日志缓冲区写到日志文件后，才能继续执行下去。
这个等待事件的时间过长，可能是因为commit太频繁或者lgwr进程一次写日志的时间太长（可能是因为一次log io size太大），可调整_log_io_size，结合log_buffer,使得(_log_io_size*db_block_size)*n = log_buffer，这样可避免和增大log_buffer引起冲突，或者可以将日志文件存放在高速磁盘上
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