資料庫優化

資料庫優化最主要的目標是減少io，採用的方法為分布式儲存，合理優化表結構設計

快取redis，用記憶體替代io，適合對一致性要求不高的任務

資料庫優化

大資料切分的核心：把乙個資料庫切分成多個放到不同的資料庫（表）上，緩解資料庫壓力

根據資料的特性，把一堆的資料進行切分，避免從硬碟頻繁讀無效的資料

乙個資料庫有幾百張表，好查詢，在同乙個庫中，問題是表多定址就慢

方式：垂直切分（表多）在dao層改變，庫名.表名，在底層只需要修改庫名

規則避免資料重複，雜亂，適合耦合度低，相互影響小，業務邏輯清晰，拆分規則簡單

按表的相關性劃分，關係緊密表（比如某個模組的表）放在一起進入乙個庫,把乙個資料庫切分成幾個小庫（把資料庫分類，把錶分類，把類似的表放到同乙個庫，表量少，查詢快，幾個庫沒有關聯，耦合度低，對應用層影響不大減少io）

水平且分（單錶資料多）

id雜湊，id求餘，1000件衣服找1件，要難於100件找1件

切完方便程式的呼叫

某個欄位的某種規則分散到多個表中，每個表包含一部分資料，規則簡單，表不要太散

適合資料量巨大，變動不大的表

同乙個表的資料，切分到不同的資料庫或表中，對於應用程式，拆分規則本身和後期的資料維護有些複雜

表中有時間或日期字段，用日期歸檔適用於日增長量比較大

常用方法：

id雜湊，日期歸檔

垂直切分和水平切分柔和在一起，將資料庫切成分布式矩陣，先垂直在水平

大資料只是庫中某幾個表資料量大，如果所有表資料量都大，那資料庫設計有問題      

切分帶來的常見問題      

進行切分，跨庫（節點）的join（要盡量避免）

解決辦法，把join拆分兩個子查詢，第一次查詢的結果，作為第二次查詢的的條件      

跨節點count，order by，group by（後兩者耗記憶體，在記憶體排序）

分別在各個節點查詢結果後，在記憶體中進行合併，切分好，join少，減少大量的跨節點操作，設計好切分規則      

分布式儲存的思想，切完後存放即解決方案    

不會影響資料庫效能，軟解析越多越好，快取命中率高，sql執行率高

問題如何針對websocket如何加壓？

在http協議上做了個性化新增，從客戶端在webhttp協議上新增了一些其他協議，http是無狀態，短連線的

當頁面不停的往伺服器請求，socket是長連線有狀態的，在web的協議上開放乙個socket埠，方便與伺服器輪迴的互動

效能測試過程中持續併發導致資料庫連線數不足，是測試方案不對（不應該持續應的併發）還是資料庫的io占用的太多頻繁呢

連線數不足，資料庫連線池配置等問題，占用資源沒有釋放等

資料庫優化 資料庫設計優化

一 索引優化 1.首先索引不是越多越好，要視情況而定。因為索引會降低insert和update的效率 insert和update有時可能會重建索引。2.乙個表的索參數量最好不要超過6個，擇優而建。3.專案上線後，根據使用者的查詢條件字段稍微調整資料庫中的字段索引。二 分表 1.縱切 根據表字段來且分...

資料庫引擎優化顧問優化資料庫

現在一直在做的專案，資料量相對也不小，開始的時候沒有覺得，因為是剛開始，資料量還很小，在程式使用過程中速度還挺快，但是隨著資料量的不停的增長，發現程式越來越慢，甚至出現了超時的問題，因此要對程式和資料庫進行優化，前期專案比較緊，沒有針對大資料量業務進行分析設計，所以索引等相關優化沒有做到位，通過後期...

資料庫優化

資料庫優化 1 合理使用索引 索引是資料庫中重要的資料結構，它的根本目的就是提高查詢效率。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下 在經常進行連線，但是沒有指定為外來鍵的列上建立索引，而不經常連線的字段則由優化器自動生成索引 在頻繁進行排序或分組 即進行groupby或orderby操作 的列上建立索引...