模式数据库如何处理数据增长

模式数据库可以通过多种策略处理数据增长。 下面列出了一些常见的方法。

数据分片

数据分片是一种将大型数据集划分为更小、更易于管理的部分的技术。 通过将数据分布在多个数据库服务器或存储节点上，您可以解决单个数据库在处理大量数据时可能出现的性能、存储容量和可扩展性问题。 数据分片可以基于键值、范围和哈希等各种规则。

水平和垂直分片

• 水平分片：沿行分割数据，每个分片包含： 一些数据线。 通常，相关的数据行会根据一定的规则分配到不同的分片，例如用户ID或订单ID等字段的值。
• 垂直分片：将数据按照列（字段）进行拆分，将不同的字段分配给不同的分片。 通常，经常访问的字段被分组在一起，而不在一起使用的字段通常被单独存储。

数据归档和清理

数据归档涉及将不再频繁使用的数据从一个数据库移动到另一个数据库。移动到的过程 存储介质。 ，数据清理是指删除或更新数据库中无效、过时或冗余数据的过程。 这两种策略可以释放数据库空间、提高数据库性能、保证数据完整性和安全性。

性能优化

• 选择优化的数据类型：高性能选择正确的数据类型对于实现这一目标。 性能很重要。 简单数据类型通常速度更快，因为它们使用更少的磁盘空间、内存和 CPU 缓存。
• 定期使用 pt-duplicate-key-checker 工具检查并删除重复索引：这会提高查询性能。
• 调整系统参数：例如，您可以根据实际需要调整InnoDB_flush_log_at_trx_commit、InnoDB_buffer_pool_size等参数，以提高数据库性能。