浅谈数据库的架构优化(读书体会)
2010-03-04 00:10
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年前参加过一次培训,讲数据库架构优化。讲师中英文混杂讲的,个人英文很烂,大概记了三点。
通过负载均衡策略,有效的降低了单台机器的访问负载,降低了宕机的可能性;通过集群方案,解决了
数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题;通过读写分离策略更是最大限度了提高了应用中读取(Read)
数据的速度和并发量。
最近翻书又看到关于数据库架构优化。书中讲了三点:1.主从复制,读写分离。把主服务器的数据异步复制到
多台从服务器上,从而减轻数据库的查询压力,数据库大部分的开销还是消耗在查询上面。2.垂直分区.。 如果服务器
写操作的压力很大,最简单的分离方法是不同的数据库分布到不同的服务器上,有很多数据库之间不存在关系,
或者不需要进行联合查询。我听过最极端的做法,所有表的查询都是单表查询,join操作放到程序里面进行( 传说中ebay
好像就是这么做的),这样做的好处就是为上面两种优化带来了便利。 3.最后就是水平分区,水平分区意味着我们可以将
同一数据表中的记录通过特定的算法进行分离,分别保存在不同的数据表中,从而可以部署在不同的数据库服务器上 。
很多大规模的站点基本上经历了从简单主从复制到垂直分区,再到水平分区的步骤, 水平分区并不依赖特定的技术,
更多的是逻辑层面的规划,需要一定的经验和不断的分析。
通过负载均衡策略,有效的降低了单台机器的访问负载,降低了宕机的可能性;通过集群方案,解决了
数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题;通过读写分离策略更是最大限度了提高了应用中读取(Read)
数据的速度和并发量。
最近翻书又看到关于数据库架构优化。书中讲了三点:1.主从复制,读写分离。把主服务器的数据异步复制到
多台从服务器上,从而减轻数据库的查询压力,数据库大部分的开销还是消耗在查询上面。2.垂直分区.。 如果服务器
写操作的压力很大,最简单的分离方法是不同的数据库分布到不同的服务器上,有很多数据库之间不存在关系,
或者不需要进行联合查询。我听过最极端的做法,所有表的查询都是单表查询,join操作放到程序里面进行( 传说中ebay
好像就是这么做的),这样做的好处就是为上面两种优化带来了便利。 3.最后就是水平分区,水平分区意味着我们可以将
同一数据表中的记录通过特定的算法进行分离,分别保存在不同的数据表中,从而可以部署在不同的数据库服务器上 。
很多大规模的站点基本上经历了从简单主从复制到垂直分区,再到水平分区的步骤, 水平分区并不依赖特定的技术,
更多的是逻辑层面的规划,需要一定的经验和不断的分析。
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