
数据库系统应如何负载平衡?
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在做数据库多台并行前,要先确定数据一致性需要多高,如果可以容忍有时间差的同步,可以考虑用Big Table架构的数据库来进行处理,否则就是加快取吧,并且尽量把数据库读/写的任务分散来做。
理论上讲,合理的作法应该是要组成Database Cluster才对。在Cluster的环境中,Database主机可以有很多台,但是大家的后端都接到同一个外部存储器(通常是SAN),所有主机都写入同一个存储器内的一个数据库而已,也因为只有一个存储器、一个数据库,所以主机之间没有同步的需要。
负载平衡设备是不能解决数据库负载过重的问题,但Databse Server性能不足的原因很多,应详细探究为何性能不足,架Database Cluster能解决部分问题,但不一定能带来太大性能上的改进。
拆Table结构是一个方法,通常是用在数据量特大的Table才建议,但用这种方式,程序开发人员一定会很痛苦,如果真要采取这种架构,建议程序架构要多一层数据存取层,商业物件不能直接下SQL存取数据库数据,要通过数据存取层元件来存取数据库数据,才能避免程序工程师的人为错误。
建议是先分析数据库性能瓶颈,再来决定架构。根据经验,Disk I/O是最大的问题,而造成Disk I/O的原因,通常是Index没设好,或是程序设计师撰写的SQL指令,没考虑到数据增长后的性能问题。
理论上讲,合理的作法应该是要组成Database Cluster才对。在Cluster的环境中,Database主机可以有很多台,但是大家的后端都接到同一个外部存储器(通常是SAN),所有主机都写入同一个存储器内的一个数据库而已,也因为只有一个存储器、一个数据库,所以主机之间没有同步的需要。
负载平衡设备是不能解决数据库负载过重的问题,但Databse Server性能不足的原因很多,应详细探究为何性能不足,架Database Cluster能解决部分问题,但不一定能带来太大性能上的改进。
拆Table结构是一个方法,通常是用在数据量特大的Table才建议,但用这种方式,程序开发人员一定会很痛苦,如果真要采取这种架构,建议程序架构要多一层数据存取层,商业物件不能直接下SQL存取数据库数据,要通过数据存取层元件来存取数据库数据,才能避免程序工程师的人为错误。
建议是先分析数据库性能瓶颈,再来决定架构。根据经验,Disk I/O是最大的问题,而造成Disk I/O的原因,通常是Index没设好,或是程序设计师撰写的SQL指令,没考虑到数据增长后的性能问题。
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