数据库优化的阶段是什么

53次阅读
没有评论

共计 1339 个字符,预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

这篇文章主要讲解了“数据库优化的阶段是什么”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着丸趣 TV 小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“数据库优化的阶段是什么”吧!

0x01:SQL 优化及应用程序优化

一个系统总是从小到大,所以在系统还是小型系统的时候。首先应该注重表的设计,合理使用主键、外键、索引;字段选用合适的数据类型、合适的数据长度。使用 SQL 考虑索引什么情况是有效的;什么时候是失效的,避免使用索引失效的 SQL。

另外应该程序优化也很重要,比如能批量执行 SQL,就不要在程序中循环执行 SQL。使用各种框架的缓存也非常重要,例如,如果使用 MyBatis 时,就好合理使用 MyBatis 的一级缓存和二级缓存;使用 Hibernate 时,就好合理使用 Hibernate 的一级缓存和二级缓存等。

0x02:数据库读写分类

当业务量达到一定程度时,可以考虑数据库的读写分离方案,让读写业务分离。但是一定要考虑如何解决写库与读库的数据一致性问题。目前,很多开源的读写分离服务和框架。主要基于如下两种方案:

应用程序根据业务逻辑来判断,增删改等写操作命令发给写库,查询命令发给读库。

利用中间件来做代理,负责对数据库的请求识别出读还是写,并分发到不同的数据库中。

0x03:引入缓存数据库

NoSQL 数据库目前也是大行其道,特别 Redis 数据库。例如使用 Redis 缓存服务器,可以把一些常用、不经常变化的数据缓存到内存。在内存读取数据的数据要比在硬盘读取的速度不知道快多少倍。引入缓存数据库增加了系统的复杂度,另外还有考虑关系型数据库与 NoSQL 数据库数据一致性的问题。

0x04:垂直拆分

一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面,如下图:

优点:

拆分后业务清晰,拆分规则明确

系统之间整合或扩展容易

数据维护简单

缺点:

部分业务表无法 join,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度

受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈,不易数据扩展跟性能提高

事务处理复杂

0x05:水平拆分

垂直拆分后遇到单机瓶颈,可以使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是:垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中,而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。

相对于垂直拆分,水平拆分不是将表的数据做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表中包含一部分数据。简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中 的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中,主要有分表,分库两种模式。如下图:

分库模式

分表模式

优点:

不存在单库大数据,高并发的性能瓶颈

对应用透明,应用端改造较少

按照合理拆分规则拆分,join 操作基本避免跨库

提高了系统的稳定性跟负载能力

缺点:

拆分规则难以抽象

分片事务一致性难以解决

数据多次扩展难度跟维护量极大

跨库 join 性能较差

感谢各位的阅读,以上就是“数据库优化的阶段是什么”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对数据库优化的阶段是什么这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是丸趣 TV,丸趣 TV 小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

正文完
 
丸趣
版权声明:本站原创文章,由 丸趣 2023-07-15发表,共计1339字。
转载说明:除特殊说明外本站除技术相关以外文章皆由网络搜集发布,转载请注明出处。
评论(没有评论)