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随着数据量和业务需求的增长，数据库扩展优化变得至关重要。本文探讨了为何进行数据库扩展优化，如数据量挑战、单机瓶颈、多机扩展优化及面临的困境。介绍了分布式数据库扩展优化的原理，包括数据分片、复制技术、负载均衡，以及扩展优化的流程。此外，还讨论了关键指标如CPU利用率、QPS、IOPS和查询延迟，以及优化措施，如配置优化、软件优化、硬件优化等。最后，强调了数据库扩展优化的持续性和演进的重要性。
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网和移动互联网业务快速发展，用户数量越来越多，数据量也在不断增加。随着硬件配置提升、服务器性能的提升，单台数据库服务器的处理能力也在逐渐提高。但是单个数据库的容量已经不能满足当前业务的需要了，因此需要拆分出更多的数据库节点，也就是分布式数据库系统。分布式数据库系统包括主从复制、读写分离等实现方式。
数据库扩展优化一直是一个重要的优化手段。但是如何更好地进行数据库扩展优化，对数据库管理者来说是一个比较头疼的问题。
本文旨在通过“架构”、“方法论”的方式，介绍数据库扩展优化相关知识。希望能够帮助大家了解数据库扩展优化的原理、流程、优化措施和优化指标，并能够为数据库管理者提供参考。
2.前言
2.1 为什么要做数据库扩展优化？
2.1.1 数据量增长带来的挑战
随着互联网和移动互联网业务的发展，网站日益复杂化，每天产生海量的数据，这些数据会逐步放入数据库中进行存储，数据的量会越来越大。因此，我们必须对数据库进行扩展优化。
一般情况下，数据库扩展优化可以降低单个数据库的性能瓶颈，提高数据库的整体吞吐率，同时还能够防止过大的查询请求导致数据库压力过大
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