5.5 另外，查看CPU和I/O性能方法
　　#查看CPU性能

　　#参数-P是显示CPU数，ALL为所有，也可以只显示第几颗

　　#查看I/O性能

　　#参数-m是以M单位显示，默认K
　　#%util：当达到时，说明I/O很忙。
　　#await：请求在队列中等待时间，直接影响read时间。
　　I/O极限：IOPS（r/s+w/s），一般在1200左右。（IOPS，每秒进行读写（I/O）操作次数）
　　I/O带宽：在顺序读写模式下SAS硬盘理论值在300M/s左右，SSD硬盘理论值在600M/s左右。
　　以上是本人使用MySQL三年来总结的一些主要优化方案，能力有限，有些不太全面，但这些基本能够满足中小型企业数据库需求。由于关系型数据库初衷设计限制，一些BAT公司海量数据放到关系型数据库中，在海量数据查询和分析方面已经达不到更好的性能。因此NoSQL火起来了，非关系型数据库，大数据量，具有高性能，同时也弥补了关系型数据库某方面不足，渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中，如MongoDB、HBase等。数据存储方面采用分布式文件系统，如HDFS、GFS等。海量数据计算分析采用Hadoop、Spark、Storm等。这些都是与运维相关的前沿技术，也是在存储方面主要学习对象，小伙伴们共同加油吧！哪位博友有更好的优化方案，欢迎交流哦。