情景 ：进销存报表的数据晚上的计划任务没有跑完（以往是凌晨1-3就能跑完），白天业务期间数据库cpu出现性能瓶颈，定位是进销存报表高并发的insert&select
针对相应的insert和select语句，可以优化的方面：
数据库这边我们排查了，发现两个问题并给了两个优化建议
1.单条insert插入，改成批量插入，性能提升非常明显； //减少commit的次数，从而减少insert时间 2.单条wahouseid和skuid查询，改成批量查询） // 租户的数据量本身会很大，一旦where条件的笛卡尔乘积过大，就会导致IO吃不消，cpu也会飙升
根本原因：
1.表的数据量较大（超过2/3的表的数据量都超过100w）
2.数据表的数量：差不多650张分表
3.我们对该库的一半的数据做了engine=tokudb的修改
优劣体现：
tokudb引擎相比较于innnodb有比较好的压缩比，insert速度能有相应的提升，但是select查询会比较慢，需要修改一个参数
设置 loose_tokudb_buffer_pool_ratio 的比例，即 tokudb 占用 tokudb 和 innodb 共用缓存的比例（根据库中使用引擎的数据表的数量来比较）
分析总结：
tokudb虽然能节省不少的磁盘空间，但是后续若大批量的修改tokudb的引擎，需要修改该参数loose_tokudb_buffer_pool_ratio 并重启数据库。