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MySQL大数据高并发处理

Linux yinhexi 1414浏览 0评论

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一、数据库结构设计

如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器端程序的变成和维护难度,而且将会影响系统实际运行性能。所以,在一个系统开始实施前,完备的数据库模型设计是必须的。

在一个系统分析、设计阶段,因为数据量较小,负荷较低。我们往往只注意到功能的实现,而河南注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程。

所以在考虑整个系统流程的时候,我们必须要考虑,在高并发大数据的访问情况下,我们的系统会不会出现极端的情况。数据库的模型确定下来之后,我们有必要做一个系统内数据流向图,分析可能出现的瓶颈。

为了保证数据库的一致性和完整性,在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联,尽可能的降低数据的冗余(例如用户表的地区,我们可以把地区另外存放到一个地区表中)。如果数据冗余低,数据的完整性容易得到保证,提高了数据吞吐速度,保证数据的完整性,清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询(尤其是大数据表)时,其性能将会降低,同时也提高了客户端程序的编程难度;因此,屋里设计需折中考虑,根据业务规则,确定对关联表的数据量大小、数据项的访问频度,对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计但增加了表间连接查询的操作,也使得程序变得复杂,为了提高系统的响应时间,合理的数据冗余也是必要的。设计人员在设计阶段应根据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。

另外,最好不要用自增属性字段作为主键与子表关联。不便于系统的迁移和数据恢复。对外统计系统映射关系丢失。

http://blog.csdn.net/zhangming1013/article/details/44221777

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