大数据量、高并发数据库的高性能、高可用性解决方案

本文介绍了针对大数据量和高并发场景下数据库的优化措施,包括拆表、分库、分布式部署、集群搭建、缓存机制及备份策略等内容,旨在提升数据库系统的整体性能与可用性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

大数据量、高并发数据库的高性能、高可用性解决方案:1.拆表:大表拆小表(垂直拆,水平拆;分表,分区partition,分片sharding),可以在应用层实现,也可以在

 

 

大数据量、高并发数据库的高性能、高可用性解决方案:

 

 

 

1.拆表:大表拆小表(垂直拆,水平拆;分表,分区partition,分片sharding),可以在应用层实现,也可以在数据库层面实现一部分;提高系统性能。

 

2.分库:把表放到不同的数据库,,这也是分布式数据库的基础;提高系统性能。

 

3.分布式:不同的数据库放到不同的服务器;提高系统性能。

 

4.集群:使用数据库复制等技术组建集群,实现读写分离、备份等;提高系统性能、可用性。

 

5.缓存:对常用的数据进行缓存。提高系统性能。

 

6.备份:主从库,快照,热备,异地备份等;提高系统可用性。

 

http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20150224231235.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值