第六十七天

线上每张表的数据量有多大?

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如何提升数据库层面的性能

提升数据库层面的性能可以从多个维度进行优化，以下是一系列常见的数据库性能优化措施：

1. 索引优化：

   • 根据查询热点及业务需求，合理创建和使用索引，尤其是对常用查询字段和连接条件字段。
   • 考虑索引的选择性、索引类型（B-tree、哈希、全文索引等）以及覆盖索引的使用。

2. 查询优化：

   • 优化SQL查询语句，避免全表扫描，减少JOIN操作，避免在WHERE子句中对字段进行函数操作和计算，这会阻止索引的使用。
   • 使用EXPLAIN分析SQL执行计划，了解查询是否充分利用了索引，优化查询逻辑。

3. 数据模型优化：

   • 设计合理的数据模型，避免冗余数据，采用合适的数据范式，但也需考虑适当反范式化以提高读取性能。
   • 对于频繁读取的热数据，考虑使用缓存表或物化视图。

4. 分区和分表：

   • 对于大数据表，考虑使用水平分区或垂直分区，减少单个表的大小，提高查询和写入效率。
   • 当单表数据量过大时，根据业务规则进行分表，分散负载。

5. 数据库配置优化：

   • 调整数据库服务器硬件资源配置，如增加内存以增大缓存池，调整磁盘I/O，优化网络带宽。
   • 根据业务特点配置合适的数据库参数，如缓冲区大小、连接数、事务隔离级别、日志刷盘策略等。

6. 缓存机制：

   • 利用数据库自身的缓存机制，如MySQL的InnoDB缓存池，以及在应用层引入缓存服务如Redis等，减少对数据库的直接访问。

7. 批处理与延迟写入：

   • 对于批量操作，尽量采用批处理的方式减少数据库连接和事务开销。
   • 对于非实时性要求不高的数据，可以使用队列进行延迟写入。

8. 数据归档：

   • 对于历史数据，定期进行归档处理，迁移至低速存储或分离的归档数据库，减小主数据库压力。

9. 数据库架构优化：

   • 使用读写分离、主从复制、分片集群等技术，实现数据库的水平扩展。

10. 监控与性能分析：

    • 定期进行数据库性能监控，包括CPU、内存、I/O、锁竞争等核心指标。
    • 使用数据库提供的性能分析工具，如MySQL的Performance Schema、pg_stat_activity等，找出性能瓶颈并针对性优化。

11. 数据库维护：

    • 定期进行数据库维护，如重建索引、更新统计信息、分析查询优化器的决策质量等。