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随着业务量的增大,怎么一步步优化提升数据库?

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前言:

现在大家对“数据库服务器硬件配置推荐”大概比较看重,咱们都想要学习一些“数据库服务器硬件配置推荐”的相关文章。那么小编在网上搜集了一些关于“数据库服务器硬件配置推荐””的相关资讯,希望朋友们能喜欢,小伙伴们一起来了解一下吧!

优化大规模数据库系统需要综合考虑多个方面,并持续进行调整和改进,以达到更高的性能和可用性要求。

这是一个涉及知识储备和架构能力的典型问题,可以从以下几方面进行考虑:

第一步:缓存机制使用 Redis 等缓存技术将热点数据存储在内存中,可以显著提升数据访问速度。查询缓存:利用 Redis 等内存数据库缓存频繁查询的结果。对象缓存:针对经常访问且变化不频繁的对象(例如用户信息),可以使用本地缓存进行优化。第二步:数据库读、写分离原则

如果缓存使用过后,数据库访问量还是非常大,可以考虑数据库读、写分离原则

第三步:数据库拆分

当我们使用读写分离、缓存后,数据库的压力还是很大的时候,这就需要使用到数据库拆分了。

数据库拆分原则:就是指通过某种特定的条件,按照某个维度,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面以达到分散单库(主机)负载的效果。

3.1 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。

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。

3.2 水平拆分

水平拆分的典型场景就是大家熟知的分库分表

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。

分库分表需要涉及到对应的SQL路由规则主库备库等,例如:淘宝设计了一套TDDL来解决这些问题,应用端只需配置对应的规则即可,对应用端的没有任何侵入的设计。

水平拆分,总之,一般先分库,如果分库后查询仍然慢,于是按照分库的思想开始做分表的工作,数据库采用分布式数据库(所有节点的数据加起来才算是整体数据),文件系统采用分布式文件系统,任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求,数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求,需要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。

第四步:硬件优化提升硬件配置是改善数据库性能的有效途径,例如增加内存、升级至高性能 SSD 硬盘以替代传统 HDD,以减少 I/O 延迟。扩展内存容量,使得更多数据能够缓存在内存中,从而提高读取速度。例如,逐步升级内存容量,如从 4GB 到 8GB,再到 16GB。优化网络连接,采用高速网络以减少网络延迟。此外,考虑在同一区域或机房内部署应用服务器和数据库服务器,以进一步降低网络延迟。总结

优化数据库可以从两个大的方面来做整体提升,一是从业务方面入手,二是从物理硬件方面。归纳总结有以下几条:

优先考虑缓存降低对数据库的读操作。再考虑读写分离,降低数据库写操作。最后开始数据拆分,切分模式: 首先垂直(纵向)拆分、再次水平拆分。首先考虑按照业务垂直拆分。再考虑水平拆分:先分库(设置数据路由规则,把数据分配到不同的库中)最后再考虑分表,单表拆分到数据1000万以内。提升优化数据库服务器硬件配置。

标签: #数据库服务器硬件配置推荐