网站同时操作多个数据库,怎么做比较科学,效
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处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.使用缓存:使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架:
用一个特定的类型值来保存,以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化:表结构优化;SQL语句优化,语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改:
高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离:
数据库服务器配置多个,配置主从数据库。写用主数据库,读用从数据库。
6.分布式数据库:
将不同的表存放到不同的数据库中,然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop:
NoSql,not
only
SQL。没有关系型数据库那么多限制,比较灵活高效。Hadoop,将一个表中的数据分层多块,保存到多个节点(分布式)。每一块数据都有多个节点保存(集群)。集群可以并行处理相同的数据,还可以保证数据的完整性。
1.使用缓存:使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架:
用一个特定的类型值来保存,以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化:表结构优化;SQL语句优化,语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改:
高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离:
数据库服务器配置多个,配置主从数据库。写用主数据库,读用从数据库。
6.分布式数据库:
将不同的表存放到不同的数据库中,然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop:
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only
SQL。没有关系型数据库那么多限制,比较灵活高效。Hadoop,将一个表中的数据分层多块,保存到多个节点(分布式)。每一块数据都有多个节点保存(集群)。集群可以并行处理相同的数据,还可以保证数据的完整性。
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