大数据量高并发的数据库优化.doc
版权申诉
11 浏览量
2022-05-05
20:13:52
上传
评论
收藏 88KB DOC 举报
大数据量高并发的数据库优化
文章分类:Java
编程
Java 代码
1.
2. 大数据量高并发的数据库优化
3. 一、数据库结构的设计
4.
5. 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段
程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，
在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
6.
7. 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往
只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实
际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统
性能则要花费更多的人力物力，而整个系统也不可避免的形成了一个打
补丁工程。
8.
9. 所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数
据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。（例如：对外
统计系统在 7 月 16 日出现的数据异常的情况，并发大数据量的的访问
造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。具体情况是：
在日期临界时（00：00：00），判断数据库中是否有当前日期的记录，
没有则插入一条当前日期的记录。在低并发访问的情况下，不会发生问
题，但是当日期临界时的访问量相当大的时候，在做这一判断的时候，
会出现多次条件成立，则数据库里会被插入多条当前日期的记录，从而
造成数据错误。），数据库的模型确定下来之后，我们有必要做一个系
统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。
10.
11. 为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计
过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。（例如用户表的地区，我
们可以把地区另外存放到一个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整
性容易得到保证，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地
表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询（尤其是大数据
表）时，其性能将会降低，同时也提高了客户端程序的编程难度，因此，
物理设计需折衷考虑，根据业务规则，确定对关联表的数据量大小、数
据项的访问频度，对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设
计但增加了表间连接查询的操作，也使得程序的变得复杂，为了提高系
统的响应时间，合理的数据冗余也是必要的。设计人员在设计阶段应根
据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。
12. 另外，最好不要用自增属性字段作为主键与子表关联。不便于系统的
迁移和数据恢复。对外统计系统映射关系丢失（******************）。
剩余12页未读，继续阅读
资源评论
