数据库瓶颈问题的解决思路
时 间:2018-01-26 08:54:55
作 者:缪炜 ID:24010 城市:江阴
摘 要:在数据量大的事情,往往是数据库最先体现出来瓶颈,这个时候大家往往想到缓存,缓存并不是解决问题的灵丹妙药,甚至会掩盖数据库设计不合理的问题,埋下隐患,在使用缓存之前,应先将数据库本身作用发挥到最大
正 文:
在数据量大的事情,往往是数据库最先体现出来瓶颈,这个时候大家往往想到缓存,缓存并不是解决问题的灵丹妙药,甚至会掩盖数据库设计不合理的问题,埋下隐患,在使用缓存之前,应先将数据库本身作用发挥到最大;
1、单表查询慢
条件字段类型合理,建立适合的索引;
如果数据量一定程度,索引也解决不了问题,比如翻页,这种情况下需要结合业务的需要,决定是进行分表还是增加缓存,并在sql上限制这些消耗过大的查询;
2、联表查询慢
2.1、第一种情况,需要呈现关联表的数据但这些数据不做为查询条件。在首次查询语句中不联表查询这些仅需要呈现的字段,而是先通过查询缩小范围,然后用另外一条语句查询需要的内容,在两张表中数据都比较大的情况下,这个方法在实际应用中的效果十分明显;
主表table1
t1_id |
t2_id |
t1_name |
t1_time |
从表table2
t2_id |
t2_name |
t2_time |
|
Select t1.*,t2.t2_name from table1 t1
Left join table2 t1 on t1.t2_id = t2.t2_id
调整方法
Select * from table1
Select * from table2 where t2_id in (1,2,3)
在通过程序关联;
2.2、第二种情况,关联表的数据而且作为查询条件。最好的办法将该字段冗余,并根据实际场景确定是否需要维护以及维护方法;
主表table1
t1_id |
t2_id |
t1_name |
t1_time |
从表table2
t2_id |
t2_name |
t2_time |
t2_level |
Select t1.*,t2.t2_name from table1 t1
Left join table2 t1 on t1.t2_id = t2.t2_id
Where t2.t2_level = 1
调整方法
主表table1
t1_id |
t2_id |
t2_level |
t1_name |
t1_time |
从表table2
t2_id |
t2_name |
t2_time |
t2_level |
这里的t2_level需要维护,因为t2_level的变化不可预知,所以在table2的行信息发生变化的时候,就需要去维护,这个时候有些人想到可以不可以用触发器,我的观点是不可以,因为数据库只会是复杂业务的一部分,如果过分依赖数据库,程序中的逻辑就可能不完整,将来在数据量进一步扩大的情况,业务的逻辑将很难扩展,所以数据库我们只拿他作为存储和检索;
3、前两条都做了,还是慢,那就是整体架构的问题了,以后再讲。
总之,在数据库量不大的情况,想怎么玩都可以,一但数量大了,你就要思考业务和数据库的紧密结合了,这就需要设计,并在设计的过程中不断提炼和优化,没有一个完美的思路可以很好的解决这个问题,尤其在需求敏捷的状态下,更能体现一个人的责任心和能力;
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