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lcn分布式事務(wù) 當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?

當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?子庫和子表是一種相對落后的優(yōu)化方法,因為成本相對較高。遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸:-首先考慮SQL優(yōu)化,這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。-第二個是考慮數(shù)據(jù)庫讀

當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?

子庫和子表是一種相對落后的優(yōu)化方法,因為成本相對較高。

遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸:

-首先考慮SQL優(yōu)化,這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。

-第二個是考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離,這也是一個相對簡單的方法。在數(shù)據(jù)庫級配置中,系統(tǒng)級只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時,可以同時獲得主庫和從庫連接。寫入數(shù)據(jù)時,僅獲取主庫連接。

-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中,再次訪問時不再從數(shù)據(jù)庫檢索。通常,緩存層對系統(tǒng)是透明的,對系統(tǒng)本身沒有影響。但是,cache的引入也引入了相應(yīng)的需要考慮的問題,如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術(shù)手段,就是改變需求。性能問題的原因是否不合理?還是要求太復(fù)雜?需求可以簡化嗎?這種方法對系統(tǒng)的影響相對較小。

-最后,考慮子數(shù)據(jù)庫和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫,因為它比子表簡單。將相應(yīng)的表移動到新的數(shù)據(jù)庫中,并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫連接。在這里,我們需要考慮移動哪些表。在提高性能的前提下,我們首先嘗試避免分布式事務(wù)。

-最后,考慮子表。子表的主要原因是單個表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的,例如用戶表。常用信息為基本信息表,其他信息為明細(xì)表。橫切是按行切割。例如,一個有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個有1000萬數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲在哪個表中或從哪個表中獲取。在表被劃分之后,可以對數(shù)據(jù)庫進行進一步的優(yōu)化。

-如果涉及分布式事務(wù),應(yīng)考慮如何保證分布式事務(wù)。理論上,2個,3個,帕克斯,帽子,底座。相應(yīng)中間件的使用。

系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化不是模仿的問題,而是需要根據(jù)實際場景進行處理。

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