上一篇博客我们介绍了针对大数据量的处理,我们应该对程序做什么样的处理,但是一个程序的优化是有底线的,我们要考虑人力,物力,程序的优化是海量数据处理的一部分,这里介绍我们的重头戏,对数据库的优化!

这里我们将数据库的优化,分为三个大的方面:

一,设计之初优化

1,反范式思维

在数据库优化的方向上,没有什么范式是绝对的,我们要根据情况设计合理的表结构,一味地追求完美的三范式是一个错误且固执的想法!

举例:大家看看这两个考试记录表的设计区别:

分析:

我们看,哪个更符合三范式呢,明显是第二个,因为第一个设计有分值这个字段的冗余,也有得分的冗余,这样看第二个是合理的!

但是在实际考试中,每个专业和每个专业的考核标准不一样,分值有可能完全不一样,这时我们在第一场考试每个选择题1分,但是第二场考试每个选择题3分,难道我们要重新导入一个新的题库吗?明显第二个要这么做(知识其中一个解决方法),这时就增加了数据量,也增加了处理难度!

由此可见,适当的反范式更利于数据的存储和检索!

2,建立索引

我们理解的索引,是数据库什么都不用改,建立索引之后就可以增加查询效率的机制,但是,哪有百分百完美的解决方案,索引的建立,确实帮助我们较为有效地解决了查询的问题,但是在增,删,改的操作上,就不会那么出力!关于怎么解决这个问题,我们下边会有讨论!为了更好滴利用索引,我们要坚持几个原则

原则一,索引字段必须最常用

原则二,多个索引,首个索引保证常用

原则三,索引字段能够和其他字段明显区分

3,回归三范式,对表进行合理的划分

这次我们要回归三范式,要对我们的表进行合理的划分,对数据进行有效的分流,这里主流的方法有两种,水平划分和垂直划分。

我们用一张表的图来理解这两种的区别:

这里的划分手段也是多种多样的,可以将表从逻辑和物理上都拆开,也可以逻辑上在一起,物理上是拆开的(类似于视图和表之间的关系)!

4,分配合适的字段类型,减少冗余

一个好的数据库设计,要做到合适,这个问题就是空间利用合适,同样是1万条数据,本来这个数据就简单16位就可以解决,如果用用32位的类型存储整个空间就多出去一倍,检索效率就会下降一半,这个例子告诉我们,合适的空间,就意味着更高地检索效率!

5,非关系型数据的处理

我们的设计中,有时会用到非关系型数据,比如图片,我们怎么处理,他是数据处理的一部分,但是SQL又力不能及?怎么办?这时候我们可以单独拿出这个问题,可以存在一个文件夹下,但是数据就会暴露,我们这时就不要死守SQL的阵营了,这时候可以考虑考虑去非关系型数据库找找出路,思路就会一下子打开!

6,合理外键

数据的设计之初,每个数据和每个数据都会有看见或者看不见的联系,我们设计主外键的时候,对外键的设置要格外慎重,主键的设置就是一个表的变化,而外键的设置是一个表群的变化,外键过多,过于复杂不仅仅增加了数据处理的灵活性,也增加了数据处理的时间(具体原因参考上一篇博客),外键要精简且合适,该有必须有,改减少的就必须减少!

7,时机的把控

初步的DB设计,我们会想,改怎么用数据语句,就怎么用,改写就写,改查就差,但是,这是初级的水平,更高层次的发展,要综合考虑,我们不一定写入数据和处理数据同时进行。

举个例子,比如考试,学生考试,学生的答题记录的写入和分值的计算还有统计的结果。我们应该分开进行,把数据库的压力,分到不同的时间,比如晚上,决不能影响这场考试的进行!

二,SQL语句

1,日志

在程序建立之初,我们建立日志系统时,应该考虑到以后的升级和优化的问题,这时候建立个系统“慢日志”显得很有必要,为我们的系统建立个日志,用来检测SQL语句的执行大于预定值的事件,让我们在分析的时候能够很好地通过这些日志了解我们的系统,分析优化的部分。

除了“慢日志”我们还要有“满日志”,用来记录CPU利用率超过80%的时间及事件,让我们对我们的系统有个全面清晰的认识!

2,全索引扫描

如果我们想更好滴利用好我们的DB,适当的实际,对系统进行整理是必要的,这时候,我们可以对数据进行一个整体的全索引扫描,提高我们的效率!

三,资源

1,参数

这里的内容是对数据库的进一步优化,对数据库的参数根据实际的情况进行调整,比如查询超时,如果一个查询真的需要2分钟,我们不妨就暂时将30秒的超时改为3分钟,但是这是表象的解决,我们还是尽量做到数据的读取控制在30秒内,给用户一个好的直观感受!

还有参数是SQL对内存的占用,我们有的系统是控制了SQL对内存的占用,这时在优化查询的同时,增大内存的占用就可以很好的解决我们的饿问题!

2,硬软件资源

这是最后一个问题,也是个耗钱的工程啊,一个DB软件会升级,电脑配置会更新换代,在合适的时机投入资金升级自己公司的软硬件系统,跟上世界潮流的变化才是硬道理!想想Google的服务器,为全世界人民服务,它也在时刻追被更新换代,有时候的资金投入恰恰是在进行成本控制!

总结:

在我们的学习中,我们最大的优势是我们有错误可以犯!错误使我们印象深刻,在公司中,什么是经验,经验就是我们不会犯大多数人都会犯的错误,所以在今后的学习中,要珍惜每次犯错的机会,这是我们提高最快的地方!要珍惜每个为大家服务的机会,这是我们将要犯错的地方!更要珍惜每次的现场学习,这是使我们永远忘不了的地方!与大家分享,让我们在走向大鸟的道路上,共同努力……

海量数据挖掘--DB优化篇的更多相关文章

  1. 海量数据挖掘MMDS week4: 推荐系统Recommendation System

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Le ...

  2. 海量数据挖掘MMDS week4: 推荐系统之隐语义模型latent semantic analysis

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49256457 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Le ...

  3. 海量数据挖掘MMDS week4: 推荐系统之数据降维Dimensionality Reduction

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49231919 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Le ...

  4. 海量数据挖掘MMDS week3:社交网络之社区检测:高级技巧

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49052255 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Le ...

  5. 海量数据挖掘MMDS week3:社交网络之社区检测:基本技巧

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49052057 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Le ...

  6. 海量数据挖掘MMDS week2: 频繁项集挖掘 Apriori算法的改进:非hash方法

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Le ...

  7. MySQL优化篇(一),我可以和面试官多聊几句吗?——SQL优化流程与优化数据库对象

    我可以和面试官多聊几句吗?只是想偷点技能过来.MySQL优化篇(基于MySQL8.0测试验证),上部分:优化SQL语句.数据库对象,MyISAM表锁和InnoDB锁问题. MyISAM表锁和InnoD ...

  8. Netty实现高性能RPC服务器优化篇之消息序列化

    在本人写的前一篇文章中,谈及有关如何利用Netty开发实现,高性能RPC服务器的一些设计思路.设计原理,以及具体的实现方案(具体参见:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器).在文章的最后 ...

  9. 【转】Android性能优化之布局优化篇

     转自:http://blog.csdn.net/feiduclear_up/article/details/46670433 Android性能优化之布局优化篇 分类: andorid 开发2015 ...

随机推荐

  1. Linux命令之进程的管理

    1.进程介绍 进程的分类: 进程一般分为交互进程.批处理进程和守护进程三类. 守护进程总是活跃的,一般是后台运行,守护进程一般是由系统在开机时通过脚本自动激活启动或由超级管理用户root来启动.比如在 ...

  2. 网页JavaScript3

    window.document 1,确认元素, document.getElementById("id");           根据id找元素 doucment.getEleme ...

  3. 匹配不含有某个信息的sql语句写法

    SELECT id,order_id,flight_info FROM order_flights WHERE mark=0 AND flight_info REGEXP '[^() DAY)]' O ...

  4. css3表格隔行变色和表格选中变颜色代码

    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/ ...

  5. Qt5遇到的问题

    好久没用Qt了,今天又重新安装了一个,结果遇到不少问题 本机环境:VS2015,Qt5.7 装好后,就新建工程测试了一下,结果无法编译,提示 :-1: error: cannot open C:\Us ...

  6. Java中 int和Integer的区别+包装类

    --今天用Integer 和Integer 比较 发现有问题,于是去查了查. 1.Java 中的数据类型分为基本数据类型和引用数据类型 int是基本数据类型,Integer是引用数据类型: Inget ...

  7. Linux(Centos)之安装tomcat并且部署Java Web项目(转)

    1.准备工作 a.下载tomcat linux的包,地址:http://tomcat.apache.org/download-80.cgi,我们下载的版本是8.0,下载方式如图:          b ...

  8. SQL 把数据从一张表更新到另一张表

    代码写多了,有些使用过的方法和技巧会一时半会想不起来,平日记录下来,方便自己和有需要的人日后查阅. UPDATE tb1 SET tb1.fieldOne = tb2.fieldOne /* 将原始表 ...

  9. Web 端 js 导出csv文件(使用a标签)

    前言 导出文件,使用最多的方式还是服务器端来处理.比如jsp 中使用response 的方式. 但是,有时候可能就想使用web 前端是否也可以把页面上的内容导出来呢? 比如说,导出页面的一个表格. 这 ...

  10. C盘hosts

    # Copyright (c) - Microsoft Corp. # # This is a sample HOSTS file used by Microsoft TCP/IP for Windo ...