高性能,高并发,分布式数据库架构
分布式数据库TDSQL架构原理概述
分布式数据库TDSQL架构原理概述TDSQL（TiDB Distributed SQL）是一个分布式数据库架构，它是由PingCAP公司开发的一款开源数据库。
TDSQL具有强一致性、高可用性和水平可扩展性的特点，适用于大规模、高并发的数据存储和处理需求。
TDSQL的架构原理主要包括三个方面：存储层、计算层和协调层。
存储层是TDSQL的核心组件，它负责数据的存储和管理。
存储层采用分布式存储的方式，将数据分成多个分片，并将每个分片复制到不同的节点上，以保证数据的冗余和可靠性。
存储层采用Raft协议保证数据的一致性，通过多副本和强一致性保证数据的可靠性和持久性。
此外，存储层还支持水平扩展，可以根据需求增加节点来扩展存储容量和处理能力。
计算层是TDSQL的查询和计算引擎，它负责接收用户的查询请求，并将请求转化为分布式查询任务。
计算层采用分布式查询的方式，将一个查询任务拆分成多个子任务，并将子任务分配给不同的节点进行并行处理。
计算层通过调度和协调各个节点上的计算任务，最终将结果返回给用户。
计算层采用分布式索引和分布式事务的方式，使得在大规模数据查询和处理中依然能够保持较高的性能和可用性。
协调层是TDSQL的调度和管理中心，它负责监控和管理存储层和计算层的状态，并进行资源调度和任务分配。
协调层采用分布式锁和容错机制，确保系统的高可用性和故障容忍性。
协调层还支持动态负载均衡和自动故障转移，可以根据负载和节点状态动态管理和分配资源，提高系统的性能和可用性。
协调层也负责处理用户的请求和权限管理，对外提供统一的接口和服务。
总结起来，TDSQL的架构原理基于分布式存储、计算和协调的方式，实现了数据的分片和复制、任务的并行和调度、资源的管理和负载均衡，并通过分布式事务和索引保证了数据的一致性和性能。
通过这种设计，TDSQL能够满足大规模、高并发的数据存储和处理需求，提供高可靠性、高可用性和高扩展性的分布式数据库解决方案。
高并发系统的架构设计与优化
高并发系统的架构设计与优化随着互联网的不断发展，高并发系统越来越普遍，而高并发系统的架构设计和优化成为了很多企业所关注的重点。
本文将从架构设计入手，探讨高并发系统的优化方法。
一、架构设计高并发系统的架构设计是整个系统的基础。
一个好的架构设计可以为后续的优化工作打下基础，降低后期工作难度和成本。
1.分布式架构分布式架构是实现高并发系统的重要手段之一。
将系统拆分为多个模块，通过网络通信协作完成一定的任务。
这样可以将压力分散到多台服务器上，灵活地扩容和缩容。
2.微服务架构微服务架构是将整个系统拆分成若干个小服务模块，每个模块有独立的代码和资源。
这样设计可以更快地开发和部署，避免整个系统因为某个模块的问题而宕机。
同时，微服务架构也可以使用不同的技术栈和语言，让各个模块做到最优化，进一步提高整个系统的性能。
3.缓存技术缓存技术是高并发系统的重要手段之一，可以将常用的数据在内存中存储起来，避免每次请求都从数据库中读取，降低系统的负载。
常见的缓存技术有Redis、Memcached等。
二、优化方法在架构设计的基础上，对于高并发系统，还需要进行一定的优化工作，以达到更好的性能和稳定性。
1.数据库优化数据库是高并发系统的瓶颈之一，因此需要进行一些优化工作，缓解对数据库的压力。
（1）使用索引使用合适的索引可以提高数据的查询速度，降低数据库的负载。
但是，索引建立得不好，反而会影响性能，因此需要有一定的数据库设计和优化经验。
（2）水平切分和垂直切分当数据库的数据量达到一定程度的时候，需要对其进行水平切分或垂直切分，将不同的数据存储在不同的服务器上，避免单一数据库过载。
2.负载均衡负载均衡是高并发系统必须考虑的问题之一，可以将请求平均分配到不同的服务器上，提高系统的稳定性和吞吐量。
常见的负载均衡算法有轮询算法、加权轮询算法、随机算法等。
3.CDN加速CDN是指内容分发网络，可以将网站的静态资源存储在离用户最近的服务器上，加快用户访问速度。
THDS系统构成功能介绍
THDS系统构成功能介绍THDS（TiDB Hybrid Data Storage）是一种混合数据存储系统，旨在解决传统存储系统在处理大规模数据集和高并发场景下的性能瓶颈。
THDS 采用了统一存储引擎的架构，将关系型数据库和非关系型数据库的优势结合起来，在性能和灵活性方面取得了平衡。
下面将对THDS系统的构建和功能进行介绍。
一、THDS系统构建1.架构设计：THDS采用了分布式架构，通过将数据分布到多个节点上，支持横向扩展，提高了系统的处理能力。
同时，THDS还采用了副本机制来保证数据的高可用性。
2.存储引擎：THDS采用了分布式存储引擎，支持将数据存储在多个节点上，实现数据的分布式管理和访问。
存储引擎还具有高性能的特点，能够快速处理大规模数据的读写操作。
3.数据模型：THDS支持多种数据模型，包括关系型数据和非关系型数据。
关系型数据可以使用SQL语言进行查询和操作，而非关系型数据可以使用NoSQL的方式进行存储和操作。
4.弹性伸缩：THDS具有较好的可伸缩性，可以根据业务需求自动增加或减少节点，实现系统的灵活扩展和缩减。
5.数据一致性：THDS通过一致性哈希算法来解决数据一致性问题，保证数据的一致性和完整性。
二、THDS系统功能介绍1.高性能：由于THDS采用了分布式存储引擎和横向扩展的架构，系统具有较高的性能，能够快速处理大规模数据的读写操作。
此外，THDS 还采用了缓存技术，可以将经常访问的数据存储在内存中，提高了系统的响应速度。
2.高可用性：THDS通过副本机制来保证数据的高可用性，当一些节点出现故障时，系统可以自动切换到其他正常节点上继续提供服务，从而保证了系统的稳定性和可靠性。
3.多维查询：THDS支持多种查询方式，用户可以根据需要选择合适的查询方式，包括关系查询、全文检索和实体关系图等，以满足不同的查询需求。
4.数据存储：THDS支持将数据存储在关系型数据库和非关系型数据库中，用户可以根据业务需求选择合适的存储方式。
oceanbase 安可标准 -回复
oceanbase 安可标准-回复什么是OceanBase安可标准？OceanBase安可标准是一种基于云原生架构的数据库系统，它旨在实现高可用、高性能、高可靠、高扩展的分布式数据库。
相比传统的关系型数据库，OceanBase安可标准通过分布式存储和计算能力以及数据复制和故障恢复等机制，为用户提供更加稳定可靠的数据服务。
为什么需要OceanBase安可标准？随着互联网和大数据时代的到来，传统的数据库系统已经无法满足快速增长的数据存储和处理需求。
传统数据库的瓶颈主要体现在单机存储容量限制、单机计算能力有限、高并发下的性能瓶颈以及单点故障导致的数据不可用等方面。
OceanBase安可标准通过分布式存储和计算能力，充分发挥集群的横向扩展能力，让数据库系统可以无限扩展存储容量和计算能力。
同时，通过数据复制和故障恢复机制，实现数据的高可靠和高可用性，避免了单点故障导致的数据不可用问题。
OceanBase安可标准的体系结构和关键技术1. 分布式架构：OceanBase安可标准采用分布式架构，将数据库分布到多个节点上，每个节点负责存储部分数据和进行部分计算。
通过将数据和计算负载均匀分配到集群中的各个节点上，OceanBase安可标准实现了高可扩展性和高并发处理能力。
2. 分布式存储：OceanBase安可标准采用多副本机制来实现数据的分布式存储。
每个数据分片都会在集群中的多个节点上进行复制存储，以保证数据的可靠性和高可用性。
同时，采用了异步复制机制，保证了数据的一致性和性能的平衡。
3. 数据分片：OceanBase安可标准使用水平切分的方式将大数据集切分成多个小数据片，每个数据片可以独立地存储和计算。
这种切片方式有助于提高并发处理能力和数据存储的可扩展性。
4. 两阶段提交：OceanBase安可标准采用两阶段提交协议来保证分布式事务的一致性。
在分布式事务提交之前，引入一个协调者节点来协调各个参与者节点的数据修改操作，并最终决定是否提交事务。
非关系型数据库的特点与性能分析
非关系型数据库的特点与性能分析随着互联网和大数据的快速发展，传统关系型数据库面临着越来越多的挑战。
在海量数据存储和高并发访问场景下，传统关系型数据库的局限性逐渐暴露出来，非关系型数据库应运而生。
非关系型数据库以其高扩展性、高性能和灵活的数据结构而受到业界的广泛关注和采用。
非关系型数据库的特点主要体现在以下几个方面：1. 高度可扩展性：非关系型数据库具有良好的分布式架构，并支持简单的水平扩展。
通过在集群中添加更多的节点，可以轻松地扩大数据库的存储容量和处理能力，以适应大规模的数据存储和访问需求。
2. 灵活的数据模型：相比传统的关系型数据库，非关系型数据库提供了灵活的数据建模方式。
它不要求事先定义严格的表结构和约束条件，可以根据实际应用的需求随时添加、修改和删除数据项。
这种灵活性使得非关系型数据库在面对快速变化的数据结构和数据数量巨大的应用场景时表现出色。
3. 高性能的数据访问：非关系型数据库采用了一系列优化技术，如数据分片和索引，以提供高效的数据访问性能。
通过实现分布式的数据存储和查询机制，非关系型数据库能够并行地处理大量的并发读写请求，从而实现快速的数据存取。
4. 强大的数据处理能力：非关系型数据库通常具备强大的数据处理能力，支持复杂的查询和聚合操作。
它们使用灵活的查询语言或API，能够针对大规模数据集进行分析和挖掘。
通过并行计算和分布式处理，非关系型数据库能够以较低的延迟和较高的吞吐量处理大规模数据计算任务。
在性能方面，非关系型数据库表现出以下优势：1. 高并发性能：由于非关系型数据库采用了分布式架构和数据分片技术，能够将数据分散存储在多个节点上，并且支持并行处理。
这样一来，非关系型数据库能够同时处理大量的并发读写请求，保证在高并发情况下仍然具备出色的性能。
2. 高吞吐量：非关系型数据库采用了简化的数据模型和预先计算的聚合机制，能够以较低的延迟和较高的吞吐量处理大量数据。
在需要处理大量数据的应用场景中，非关系型数据库能够提供更高的数据处理速度和响应能力。
高并发解决方案
高并发解决方案高并发是指在短时间内，系统接收到大量并发请求的情况。
在互联网应用越来越普及和用户规模不断扩大的现代社会，高并发成为了许多网络服务面临的重要问题。
为解决这一问题，各级企业和技术人员们提出了许多有效的解决方案。
接下来，本文将介绍几种常见的高并发解决方案。
一、负载均衡负载均衡是一种常见且重要的高并发解决方案。
在负载均衡中，系统将流量分配到多个服务器上，以实现对并发请求的分摊。
常用的负载均衡算法有轮询、加权轮询、最少连接等。
这些算法可以根据服务器的性能和负载来动态调整请求的分配。
负载均衡不仅可以提高系统的并发处理能力，还可以增强系统的稳定性和可靠性。
二、分布式缓存分布式缓存也是一种常见的高并发解决方案。
在分布式缓存中，系统将数据缓存在多台服务器上，以减轻数据库的负载压力。
通过将经常访问的数据缓存起来，可以大大提高系统的响应速度和处理能力。
常用的分布式缓存系统有Redis、Memcached等。
通过合理地利用分布式缓存，可以有效地提升系统的并发处理能力。
三、数据库优化数据库是许多系统中的瓶颈所在。
为了提高系统的并发处理能力，可以通过对数据库进行优化来达到目的。
常见的数据库优化方式包括索引优化、分库分表、读写分离等。
通过合理地设计数据库结构和查询语句，可以有效地减少数据库的负载压力，提高系统的并发处理能力。
四、异步处理异步处理也是一种常用的高并发解决方案。
在系统中，有些请求可能需要进行耗时的计算或者调用外部接口，如果同步处理这些请求，会导致系统的响应速度变慢，影响系统的并发能力。
而异步处理可以将这些耗时的任务放入消息队列中，后台线程异步处理，从而提高系统的并发处理能力。
五、分布式架构分布式架构是一种将系统拆分为多个独立的模块，分布在不同服务器上的解决方案。
通过将系统拆分为多个独立的子系统，可以实现对并发请求的并行处理，提高系统的并发能力。
分布式架构可以根据业务特点和负载情况进行灵活的扩展和部署，使系统更加稳定和可靠。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构一、引言随着大数据时代的到来，数据分析在各行各业中的重要性日益凸显。
为了有效地利用和分析大数据，构建一个高效可靠的数据分析系统架构至关重要。
本文将介绍一种基于大数据的数据分析系统架构，旨在满足数据分析的需求，提高数据处理和分析的效率。
二、系统架构概述该系统架构采用了分布式计算和存储技术，以应对大数据量和高并发的需求。
主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个模块。
1. 数据采集模块数据采集模块负责从各种数据源中采集数据，并将其转化为可处理的格式。
该模块可以支持多种数据源，如数据库、日志文件、传感器等。
数据采集模块还可以进行数据清洗和预处理，以提高数据质量和减少噪声。
2. 数据存储模块数据存储模块负责将采集到的数据进行存储和管理。
该模块采用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或者分布式数据库（如Apache Cassandra）来存储数据。
分布式存储系统可以提供高可靠性和可扩展性，以应对大规模数据的存储需求。
3. 数据处理模块数据处理模块负责对存储在数据存储模块中的数据进行处理和计算。
该模块采用分布式计算框架（如Apache Spark）来实现数据的并行处理。
数据处理模块可以进行各种类型的计算任务，如数据聚合、数据清洗、数据转换等。
4. 数据分析模块数据分析模块负责对处理后的数据进行分析和挖掘。
该模块可以采用各种数据分析算法和技术，如机器学习、数据挖掘和统计分析等。
数据分析模块可以根据用户需求生成可视化报告和分析结果，以匡助用户做出决策。
三、系统架构详述1. 数据采集模块数据采集模块可以采用多种方式来采集数据，如使用API接口、爬虫技术或者传感器设备等。
采集到的数据可以经过清洗和预处理，以去除无效数据和噪声。
数据采集模块可以通过分布式消息队列（如Apache Kafka）来实现数据的实时传输和异步处理。
2. 数据存储模块数据存储模块采用分布式文件系统或者分布式数据库来存储数据。
对分布式数据库的理解与认识
对分布式数据库的理解与认识分布式数据库是一种数据库系统，它使用分布式架构来存储数据并处理查询。
与传统的集中式数据库系统不同，分布式数据库将数据存储在多台计算机或服务器上，并允许用户在这些设备之间共享和访问数据。
这种架构可以提高数据库系统的可扩展性和容错性，使其能够处理大规模的数据存储和查询请求。
分布式数据库的优势1.高性能:由于数据被分布在多台设备上，分布式数据库系统可以并行处理查询请求，从而提高了系统的整体性能。
此外，这种架构还可以通过增加节点来提高系统的处理能力，以应对不断增长的数据规模和用户请求。
2.可扩展性:分布式数据库系统可以通过增加节点来扩展其存储容量和处理能力。
这种灵活性使其成为处理大规模数据存储和处理的理想选择，尤其是在云计算环境中。
3.容错性:分布式数据库系统通过复制数据和使用多个节点来提高系统的容错性。
即使其中一个节点出现故障，系统仍然可以继续运行并提供服务。
这种机制确保了数据的安全性和可靠性。
4.数据局部性:在分布式数据库系统中，数据通常被分散存储在多个节点上，这样可以减少数据的传输和访问延迟，提高查询的速度和效率。
此外，分布式数据库还可以根据特定的需求和访问模式来设计数据分布，以进一步优化查询性能。
分布式数据库的挑战1.数据一致性:由于数据被分布存储在多个节点上，保持数据的一致性成为一个挑战。
在分布式环境下，由于网络延迟和节点故障等原因，数据的一致性很难得到保障。
因此，分布式数据库系统需要采用合适的一致性协议和算法来解决这个问题。
2.数据安全性:在分布式数据库系统中，数据的安全性和隐私保护是一个重要的问题。
由于数据存储在多个节点上，系统需要采取适当的数据加密和访问控制措施来保护数据免受未经授权的访问和攻击。
3.管理复杂性:分布式数据库系统通常涉及多个节点和复杂的网络拓扑结构，这会增加系统的管理和维护成本。
管理员需要监控和管理多个节点的运行状态，识别和解决各种故障和性能问题。
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SQL性能优化几条经验
11用TRUNCATE替代DELETE： 当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来 存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢 复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当 运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后, 数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML) 12尽量多使用COMMIT： 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需 求也会因为COMMIT所释放的资源而减少: COMMIT所释放的资源: a. 回滚段上用于恢复数据的信息. b. 被程序语句获得的锁 c. redo log buffer 中的空间 d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费 13.用Where子句替换HAVING子句
5
SQL性能优化几条经验
8 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的 表名， 表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将 被最先处理， 被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选 择记录条数最少的表作为基础表。 择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查 询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交 叉表是指那个被其他表所引用的表. 9 WHERE子句中的连接顺序．： 子句中的连接顺序．： ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理, 表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉 最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. 10使用DECODE函数来减少处理时间： 函数来减少处理时间： 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同 的表.
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SQL性能优化几条经验
14 使用表的别名(Alias)： 当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个 Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column 歧义引起的语法错误. 15用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN： 在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表 进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高 查询的效率. 在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执 行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外 连接(Outer Joins)或NOT EXISTS. 16 sql语句用大写的； 语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句， 语句，把小写的字 母转换成大写的再执行 17避免在索引列上使用NOT
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高性能,高并发,分布式数据库架构
技术中心 刘胜旺 2012年3月
传统的关系型数据库性能优化方式
1.模糊搜索 (like语句) 2.数据缓存 （mecache,redis） 3.SQL语句优化 （提高SQL运行效率） 运行效率） 4.存贮过程 (服务端运行， 服务端运行，减少网络传输,批处理执行， 批处理执行， 提高效率) 5.表结构设计优化 （字段冗余,避免关联查询;null优化， 优化， 字段类型优化tinyint>int;char>varchar） 6.查询索引 7.物化视图 8.表分区 9.IO分流 (数据， 数据，日志， 日志，索引)
分布式
互联网公司的惯常布局，常见的主要有分库，分表技术；读写分 离技术。
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分库分表目标
数据离散
将业务数据散布到不同的库，不同的表
热点分摊
Hale Waihona Puke 热点分摊即压力分摊，避免出现性能瓶劲
扩容成本
扩容成本主要体现在数据迁移上，尽量避免有大数据量的迁移。
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分库
拆分业务库
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分库的目的 分摊系统压力
将整个业务库的压力分摊到多个不同的分库上。
2
SQL性能优化几条经验
1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE ‘%parm1%’ 2. 索引问题 在做性能跟踪分析过程中， 在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为 缺少合适索引造成的， 缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。 有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为 在设计表时， 在设计表时，没去定义索引， 没去定义索引，而开发初期， 而开发初期，由于表记录很少， 由于表记录很少，索引创建与否， 索引创建与否， 可能对性能没啥影响， 可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。 开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产 环境， 环境，随着时间的推移， 随着时间的推移，表记录越来越多 这时缺少索引， 这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了。 对性能的影响便会越来越大了。 这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注 法则： 法则：不要在建立的索引的数据列上进行下列操作： 不要在建立的索引的数据列上进行下列操作： ◆避免对索引字段进行计算操作 ◆避免在索引字段上使用not，<>，！= ◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL ◆避免在索引列上出现数据类型转换 ◆避免在索引字段上使用函数 ◆避免建立索引的列中使用空值。 避免建立索引的列中使用空值。 3 ◆where语句 a,b,c 。
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SQL性能优化几条经验
18用>=替代> 高效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4 低效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而 后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT 大于3的记录. 19用UNION替换OR (适用于索引列) 通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效 果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索 引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选 择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引. 20用IN来替换OR 21避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
SQL性能优化几条经验
3 在可以使用UNION ALL的语句里， 的语句里，使用了UNION UNION 因为会将各查询子集的记录做比较， 因为会将各查询子集的记录做比较，故比起UNION ALL ，通 常速度都会慢上许多。 常速度都会慢上许多。一般来说， 一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话， 能满足要求的话， 务必使用UNION ALL。还有一种情况大家可能会忽略掉， 还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几 个子集的并集需要过滤掉重复记录， 个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性， 但由于脚本的特殊性，不可能存在重复 记录， 记录，这时便应该使用UNION ALL，如xx模块的某个查询程序就曾经存在 这种情况， 这种情况，见，由于语句的特殊性， 由于语句的特殊性，在这个脚本中几个子集的记录绝对不可 能重复， 能重复，故可以改用UNION ALL） 4 避免在WHERE子句中使用in，not in，or 或者having。 可以使用 exist 和not exist代替 in和not in。 可以使用表链接代替 exist。Having可以用where代替， 代替，如果无法代替 可以分两步处理。 可以分两步处理。
传统的服务端架构
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传统服务端数据库功能划分
搜索引擎 处理模糊搜索, like查询 数据缓存 缓存绝大部分查询SQL，包括基于ID的精准查询,部分统计信息 数据库 事务性处理，绝大部分CUD操作，基于ID的精准查询
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数据库性能提升方向
集中式
大部分传统行业核心库采用集中式的架构思路，采用高配的小型 机做主机载体，因为数据库本身和主机强大的处理能力，数据库端一 般能支撑业务的运转
便于有针对性的优化
如果业务瓶劲集中在交易上，拆库后可以专门针对交 易库做性能优化，包括服务器配置及集群设计等方面。
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巨型表的处理
假设QQ数据库中有一张用户表 ，大概有六亿条用户信息记录，每 秒有上万人登录或维护个人信息。
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SQL性能优化十条经验(转载)
22.总是使用索引的第一个列： 总是使用索引的第一个列： 如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被 where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规 则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引 23.优化GROUP BY: 提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前 过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多. 低效: SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP GROUP by JOB HAVING JOB = ‘PRESIDENT' OR JOB = ‘MANAGER' 高效: SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP WHERE JOB = ‘PRESIDENT' OR 11 JOB = ‘MANAGER' GROUP by JOB
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SQL性能优化几条经验
5 不要以字符格式声明数字， 不要以字符格式声明数字，要以数字格式声明字符值。（ 要以数字格式声明字符值。（日期同样 。（日期同样） 日期同样）否则 会使索引无效， 会使索引无效，产生全表扫描。 产生全表扫描。 例子使用： 例子使用： SELECT emp。ename， emp。job FROM emp WHERE emp。empno = 7369；不要使用： 不要使用：SELECT emp。ename， emp。job FROM emp WHERE emp。empno = ‘7369’ 6对Select语句的法则 在应用程序、 在应用程序、包和过程中限制使用select * from table这种方式。 这种方式。看下 面例子 7 排序 避免使用耗费资源的操作， 避免使用耗费资源的操作，带有DISTINCT，UNION，MINUS， INTERSECT，ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行， 执行，耗费资源的排 序（SORT）功能。 功能。 DISTINCT需要一次排序操作， 需要一次排序操作， 而其他的至少需要执行 两次排序