实时sql优化经验
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2018-07-20
09:18:38
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实时 sql 优化经验
1、用代码代替 sql 内部计算和 关联查询
就是将分析出来耗时的 sql 进行重写、拆分成多次查询后数据重组、去掉 sql 函数等
等；sql 能干的事情，程序肯定能干，且程序运行的性能一般情况会快很多，而且 web 服务
器可以部署很多台；优点：可实现快速优化，且性能非常可观；缺点：可能会增加程序的
复杂度；
2、业务冗余字段
就是在更新某张数据库业务表时，将其关联表的某些字段冗余进来，以减少某些业务
的表关联查询从而达到提升速度效果；优点：实现简单；缺点：此方案只适用于某些比较
简单的场景，如果关联的表非常多，且业务需要查询的字段也非常多，此时程序将对其它
业务表的业务产生非常严重的侵入【即在更新别的表时候，需要更新该表】，在后期优化
过程中，该方案还涉及到初始化数据的问题，另外数据一致性问题堪忧【如多业务保存中
途宕机】，所以复杂业务不建议使用该方案。
3、离线计算
就是利用定时任务或者 hadoop 等到一些离线计算的技术，将数据跑成报表的方式。此
方案适用于可支持非实时数据的查看的业务【如报表等等】。优点，可单独部署，不影响
主程序，且性能优化效果非常可靠；缺点：数据非实时，且可能出现报表数据和真是数据
某些字段不一致的情况，程序复杂度倍增且需要额外服务器支撑。
基于上诉的分析，博主最推荐的还是方案 1 和方案 3 这两种处理方案。在优化方案选择的
优先级别上：
实时 sql 优化 > 离线计算 > 数据冗余；
注意：在某些特定场景下【如业务非常简单时】，离线计算的优先级别小于数据冗余。
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