qps应基于queries差值除以uptime差值计算，因queries涵盖所有sql语句（含存储过程内执行），而com_select仅统计客户端select；tps必须用(com_commit + com_rollback)除以uptime差值，以完整反映事务完成压力。
不能靠 Com_select 算 QPS，也不能只用 Com_commit 算 TPS —— 这两个变量会漏掉关键操作，导致结果严重偏低。
为什么 Com_select 不等于 QPS 分子
QPS 是每秒执行的 SQL 语句总数，不是“只读查询数”。Com_select 只统计客户端发起的 SELECT 语句，完全不包含：
- 存储过程、函数、触发器内部执行的
SELECT -
SHOW、SET、DO、HELP等非 DQL 语句 - 由 MySQL 自身触发的元数据查询（如隐式打开表）
真正覆盖全部语句的是 Queries 状态变量 —— 它计入所有执行过的语句（除 COM_PING 和 COM_STATISTICS），且包含存储程序内执行的语句。官方文档明确将其定义为 “The number of statements executed by the server”。
Com_commit 单独使用会低估 TPS
TPS 应反映“事务完成压力”，而不仅仅是显式提交。只看 Com_commit 会漏掉：
- 自动提交模式下每条 DML（
INSERT/UPDATE/DELETE）触发的隐式提交 - DDL 操作（如
CREATE TABLE）引发的隐式提交 - 事务回滚产生的负载 ——
Com_rollback同样消耗引擎资源
因此生产环境通用公式是：TPS = (Com_commit + Com_rollback) / 时间差。这个和 InnoDB 实际事务生命周期（从开始到 COMMIT/ROLLBACK）对齐，DBA 关心的就是这个压力值。
采样时必须用两次 Uptime 差值，不能用脚本 sleep 时间
很多人写脚本先 sleep 1 再查一次状态，以为时间差就是 1 秒。但实际耗时包含网络往返、MySQL 响应、shell 调度等延迟，尤其在高负载时误差可达 10% 以上。
正确做法是同时采集 Queries 和 Uptime（或 Com_commit 和 Uptime）：
- 第一次：获取
Queries和Uptime值（记为 Q1、U1） - 第二次：再获取
Queries和Uptime值（记为 Q2、U2） - QPS = (Q2 − Q1) / (U2 − U1)
Uptime 是 MySQL 自身记录的运行秒数，精度毫秒级，且不受客户端延迟影响 —— 这才是真实的时间跨度。
快速验证命令别依赖 mysqladmin status 第6列
mysqladmin -uroot -p status 输出的第6列确实是 Queries 值，但它只给当前快照，无法自动做差。想盯屏看实时波动，要用：
mysqladmin -uroot -p -i1 extended-status -r | awk '/^(Queries|Com_commit|Com_rollback)$/ {print $1, $2}'
其中 -r 参数启用自动差值模式，-i1 表示每秒刷新 —— 这样输出的就是每秒增量，无需手动计算。注意字段名大小写敏感，Com_commit 必须全小写匹配。
真正容易被忽略的是：Com_commit 和 Com_rollback 在 MySQL 重启后归零，但 Queries 不会重置；如果监控系统未处理指标重置（counter reset），长期运行后可能误判突增。这点在 Prometheus 场景下由 rate() 函数自动处理，但 shell 脚本需自行判断负值并修正。
