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1.数据库层面:

  • 读写分离,对于大部分业务来说,读取操作要大于写入,同一个库,既读又写的话,负载会比较重,拆分为读库和写入库,可以降低数据库的负载,分时或延迟将写入的数据同步到读取库中
  • 分库or分表,在数仓中,每一层使用一个库,对于大表,按照区域,时间等拆分成小表,这样每次读写操作需要遍历的数据量会减少,也会提高性能,再细分的话又有垂直拆分与水平拆分
  • 缓存:这是一个应对频繁读取操作的一个常见设计,同一个查询,如果短时间再次查询,直接读数据库,负载增大,如果把经常读取的数据写入缓存,可以减少读取压力,当然这样会导致一致性问题,例如底层数据改变,缓存没更新
  • 分布式:分而治之的思想,常见的如hadoop,通过mapreduce过程,将大的任务切割成小的,分布执行,然后将结果汇总起来
http://www.mmbaike.com/news/36032.html

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