关于大载荷高并发WEB系统的数据库优化
日期：2014-05-16 浏览次数：20483 次
关于大负载高并发WEB系统的数据库优化
对于大负载高并发的WEB系统，数据库优化将不可避免，那么优化的方法有哪些方面呢？我认为可以从下面几点来进行：提高处理速度，提高系统的并发能力。
提高处理速度：
无论哪一种数据库dbms(mysql,oracle,mssql,db2,Postgres等等)，再怎么优化，最终也避不开与慢速的存储介质（硬盘、磁带）进行数据交换，但往往一旦涉及到了存储介质的io操作，存取性能就会急剧下降。
另外，数据库会在以下情况下会出现访问瓶颈：
a、事务操作 企业级的数据库（比如mysql的innodb模式）都支持事务操作。由于事务具有原子性，事务中涉及的数据表在运行过程中将会加锁。在这种情况下，访问这些表的数据会出现延迟。
b、数据更新 数据库中任何的表在数据更新过程中，同样会被加锁。在这种情况下，也会出现上面同样的结果。
这时应该前应用和数据库中间加一层缓存系统，因为缓存系统的所有数据全部都是在内存中进行的，所以存取数据的效率非常高。
提高系统的并发能力：可以进行数据库集群，读写分离，横向或纵向分库、分表等方法，来提高数据库的并发能力，从而提高数据库的性能。
对于大负载高并发的WEB系统，数据库优化将不可避免，那么优化的方法有哪些方面呢？我认为可以从下面几点来进行：提高处理速度，提高系统的并发能力。
提高处理速度：
无论哪一种数据库dbms(mysql,oracle,mssql,db2,Postgres等等)，再怎么优化，最终也避不开与慢速的存储介质（硬盘、磁带）进行数据交换，但往往一旦涉及到了存储介质的io操作，存取性能就会急剧下降。
另外，数据库会在以下情况下会出现访问瓶颈：
a、事务操作 企业级的数据库（比如mysql的innodb模式）都支持事务操作。由于事务具有原子性，事务中涉及的数据表在运行过程中将会加锁。在这种情况下，访问这些表的数据会出现延迟。
b、数据更新 数据库中任何的表在数据更新过程中，同样会被加锁。在这种情况下，也会出现上面同样的结果。
这时应该前应用和数据库中间加一层缓存系统，因为缓存系统的所有数据全部都是在内存中进行的，所以存取数据的效率非常高。
提高系统的并发能力：可以进行数据库集群，读写分离，横向或纵向分库、分表等方法，来提高数据库的并发能力，从而提高数据库的性能。
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