數據庫優化解決海量數據

本篇內容主要講解“數據庫優化解決海量數據”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“數據庫優化解決海量數據”吧!

（一）分離活躍數據

       有些數據總數據量很大，但是活躍數據并不多。比如用戶，注冊用戶很多，但是活躍用戶數很少。這時可以將活躍數據與不活躍數據分離。活躍數據單獨存放在活躍表中，并通過離線任務，定時地將活躍表中的變為不活躍的數據遷移出去。查詢時先從活躍表中查詢數據，如果查詢不到，再從非活躍表中查詢數據。這樣可以提高查找效率。

（二）讀寫分離

        讀寫分離的本質是對數據庫進行集群，將對數據庫的操作從單臺數據庫服務器分散到多個數據庫服務器去處理，從而降低單臺服務器的壓力。考慮到集群中所有服務器存儲的數據必須保持一致，一般采用一主多從的設計架構，主服務器用于數據寫入，多個從服務器用于數據讀取，從而在高并發請求的場景下分散了讀壓力。主服務器向從服務器同步數據時，如果從服務器數量較多，可以讓主服務器先向其中一部分從服務器同步數據，第一部分從服務器接收到數據后再向另外一部分同步。

（三）批量讀取和延遲修改

        批量讀取和延遲修改是通過減少操作的次數來提高效率。單個上游請求中的多條數據查詢可以合并為一條批量查詢，或者對于一段時間內的多個請求的數據查詢合并為一次數據查詢。 延遲修改主要針對高并發且頻繁修改的數據，可以現將修改的結果暫時保存在緩存中，然后定時將緩存中的數據保存到數據庫中。程序在讀取數據時可以同時讀取數據庫和緩存中的數據。但這會帶來短暫的數據不一致的問題，而且當緩存發生故障時，未寫入數據庫中的數據可能會丟失。

（四）分布式數據庫

        分布式數據庫是將多個表存放到不同的數據庫中，然后再存放到不同的服務器中。這樣在處理請求時，如果需要調用多個表，可以讓多臺服務器同時處理，從而提高處理速度。分布式數據庫是用來解決單個請求本身就非常復雜的問題，將單個復雜的請求分配到多個服務器處理。使用分布式后的每個節點還可以同時使用讀寫分離，組成多個節點群。還可以將不同業務的數據表保存到不同的節點，讓不同的業務調用不同的數據庫。使用分布式數據庫會面臨數據一致性的問題和多表查詢的問題。

（五）數據庫優化 

      數據庫優化主要包括：表結構優化、索引優化、SQL語句優化、分區分表、使用存儲過程。

      表結構優化：大表拆分為多個子表，查詢相關度高的字段存放在一個表中，冗余部分業務數據；

      索引優化：索引的本質就是在數據發生變化時，按照預先指定的字段排列順序，保存到一個類似于表的結構中，按索引字段查詢時，即可通過該結構獲取數據記錄的指針并從數據表中獲取記錄。使用索引進行掃描，其效率高于全表掃描。但是要注意索引使用的是否合理，索引是否帶來明顯的效率提升，多個索引共存時，一次查詢到底使用了哪個索引。索引太多會不會影響存儲引擎優化查詢的效率，索引太多會不會影響數據的更新效率，使用聚簇索引時，索引中包含的數據量是否會過大，導致緩存放不下而要訪問磁盤。

      SQL語句優化：包括語法層面和業務邏輯的優化，配合索引和緩存。不要返回所有列的數據，一次批量查詢也不要返回太多條記錄，因為查詢結果是可以存放在數據庫服務器的緩存中的。然后就是需要做好監控和慢查詢日志，及時發現慢查詢并分析原因。同一條查詢語句對于不同的查詢條件，其執行結果可能也不一樣。

      分區：將一張表中的數據按照一定的規則分到不同的區來保存。比如按時間劃分。這樣在查詢時，如果數據的范圍在同一個區內，就可以只對一個區的數據進行操作。

      分表：如果一張表中的數據可以分為多種不同的類型，并且對不同類型的數據同時操作的場景不多時，可以考慮把不同類型的數據保存在不同的表中。或者可以將一個大表拆分成多個小表，從而減小鎖的粒度。比如某個表的訪問頻率很高，某個寫操作只更改個別列的數據，而其他未被修改的列可能被別的查詢請求訪問，這時就可以通過分表來提高查詢效率。分表的問題在于如何查找到對應的表，以及查詢完整數據的時候就需要多表操作了。

      使用存儲過程：存儲過程只需要編譯一次且可以進行一些復雜的操作。

      PS原因分析：沒有合理使用索引，索引過多導致存儲引擎優化查詢效率低下、數據更新效率低下，查詢太多字段，返回太多記錄，不合理的查詢語句，聯表查詢，表結構過于龐大，鎖粒度太粗，高并發查詢，緩沖擊穿、穿透、雪崩。

（六）NoSQL

      使用關系型數據庫時，通常需要先定義表的結構，有哪些字段，每個字段的類型，且一個字段只能保存單一的信息，不能保存多層類容。NoSql突破了關系型數據庫的束縛，實現了數據存儲的非結構化，而且通過多個塊存儲數據，提高了數據操作的性能。

（七）Hadoop

       在大數據場景下，對數據的存儲和處理提供了相應的解決方案。其底層結構為分布式加集群，將同一個數據表中的數據分成多塊保存在不同的節點(分布式)，且每一塊數據都有多個節點保存(集群)。任意節點都沒有保存一個完整的數據表，但卻保存了多個數據表的數據。在處理一次查詢請求時，對每一塊的數據找到對應的節點進行處理，然后將多個節點的處理結果進行聚合處理。

（八）緩存和頁面靜態化

        減少調用后端服務以及訪問數據庫的次數。本地緩存主要使用map，分布式緩存有redis、memcache、Ehcache。主要考慮問題是緩存何時設置、何時更新、何時刪除。如果應用程序需要同時操作緩存和DB，那么緩存和DB的操作順序如何。

到此，相信大家對“數據庫優化解決海量數據”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！