Im Zeitalter von Big Data ist die hohe Parallelität von Datenbanken zum Engpass bei der Entwicklung von Datensystemen geworden. Datenbankoptimierung ist unabdingbar. Lassen Sie uns einige gängige Methoden zur Datenbankoptimierung vorstellen.
1. Index
Die Einrichtung von Indizes ist die kostengünstigste und am schnellsten effektive Lösung für die Datenbankoptimierung. Diese Lösung hat einen guten Einfluss auf die Verbesserung der Datenbank. Es gibt weniger komplizierte Tabellenzuordnungen. Aber die Betriebseffizienz von SQL kann verbessert werden.
2. Unterbibliothek, Untertabelle und Unterpartition
Unterbibliothek kann je nach Geschäft verwendet werden. Überbrücken Sie den Druck der Datenbank-Parallelität. Auf diese Weise wird die Datenbank organisierter und hierarchischer. Für Benutzer ist es einfacher, die benötigten Daten zu finden. Solange sie das zu suchende Thema kennen, können sie in der entsprechenden Bibliothek nach Daten suchen.
Der Index ist für den Umgang mit Millionen von Daten geeignet. Millionen von Datenebenen werden gut genutzt. Sie können verwaltet werden. Bei einer Datenmenge von Hunderten von Millionen Levels verliert der Index seine Vorteile. Eine einzelne Indexdatei kann Hunderte von Megabyte oder mehr umfassen. Das Erscheinen von Untertabellen hat solche Probleme gelöst.
Das Implementierungsprinzip der Partition ist das gleiche wie das der Partitionstabelle. Es fasst die Daten der entsprechenden Regeln zusammen. Der einzige Unterschied besteht darin, dass die Partition nur die Partitionsregeln festlegen muss. Die eingefügten Daten werden in die dafür vorgesehene Zone eingefügt. Bei der Abfrage können Sie die gewünschten Bereiche abfragen. Es ist gleichwertig, die Untertabellen für die Außenwelt transparent zu machen. Die tabellenübergreifende Datenbank hat uns dabei geholfen, sie zusammenzuführen und zu verarbeiten. Dies macht es bequemer, die Score-Tabelle zu verwenden. Aber Partitionen haben ihre eigenen Probleme. Es gibt eine Obergrenze für den gleichzeitigen Zugriff auf jede Datenbanktabelle. Untertabellen können hoher Parallelität widerstehen. Und Partitionen können das nicht. Die Auswahl separater Tabellen oder Partitionen muss von Fall zu Fall behandelt werden.
3. Datenbankmodul
Die Datenbank-Engine soll die Probleme der großen Datenmengen und der langsamen Abfragegeschwindigkeit lösen. Es ist eine Möglichkeit, die Datenbank zu optimieren.
4. Vorbehandlung
Echtzeitdaten (Daten des Tages) sind begrenzt. Die wahre Datenmenge ist groß, sind historische Daten. Wenn Abfragen, die auf historischen Daten großer Tabellen basieren, einige große Tabellenzuordnungen beinhalten, ist diese SQL schwer zu optimieren.
5. Trennung von Lesen und Schreiben
Im Falle einer großen Parallelität von Datenbanken besteht die beste Vorgehensweise darin, horizontal zu skalieren. Sie können Server hinzufügen, um die Fähigkeit zum Verarbeiten von Daten zu verbessern, um die Fähigkeit zu verbessern. Aber es hat die Funktion der Datensicherung. Dieser verarbeitet nicht nur Daten, sondern ist auch nicht leicht zu verlieren.
Oben werden einige gängige Methoden zur Datenbankoptimierung kurz vorgestellt. Dies sind alles gängige Optimierungsverfahren in realen Netzen. Ich hoffe, es kann Ihnen helfen.