数据库存储优化

数据库与数据仓库 数据库是一种逻辑概念,用来存放数据的仓库,通过数据库软件来实现。 数据仓库是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大的多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助做决策。 数据库 Database (Oracle, Mysql, PostgreSQL)主要用于事务处理,数据仓库 Datawarehouse (Amazon Redshift, Hive)主要用于数据分析。用途上的不同决定了这两种架构的特点不同。 各自特点 数据库(Database)的特点 阅读详情

1、分库

水平分库:

 

  • 数据库文件分放到不同磁盘,充分利用IO
  • 表分区:表数据库可以进行分区,按照条件分区
  • 主动分区:历史数据放到历史表,当前表放当前3天的数据(设计到数据复制到历史表,一般服务晚上执行sql)

 

 

垂直分库:

 

  • 把数据库分成多个数据库。根据业务模块分,例如用户相关的放到一个库,订单相关放到一个库。当然会设计到某个表的关联比较强,此时需要业务代码分开查询sql。不要连库查询。

 

 

2、数据库集群

 

  • 读写分离。一些库专门用来写数据,一些库用来读数据。(设计到数据同步问题),解决同步问题:sqlserver有订阅发布,读数据库订阅写数据库的修改信息进行同步数据。

 

 

3、用缓存解决磁盘IO问题

 

  • Redis

 

其他优化:提升硬件,建表索引(索引一般用于读比较多的表,因为如果写比较多的表建索引,会引起索引重建降低性能)。

大数据领域数据仓库的存储设备优化 在大数据环境下,数据仓库需要处理和存储的数据量呈爆炸式增长。存储设备作为数据的载体,其性能和可靠性对整个数据仓库系统至关重要。本文章的目的在于深入探讨数据仓库存储设备优化的方法和策略,以提高存储设备的读写性能、降低成本、增强可靠性。范围涵盖了常见的存储设备类型,如硬盘、固态硬盘、磁带库等,以及相关的存储架构和技术。本文首先介绍数据仓库存储设备优化的背景和相关概念,然后阐述核心算法原理和具体操作步骤,接着通过数学模型和公式进行详细讲解并举例说明。 阅读详情

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X_SpringSun
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