数据库减负的八个思路轻松应对海量存储难题

痛定思痛。 2021-10-31 15:52 176阅读 0赞

原文：[https://www.enmotech.com/web/detail/1/849/1.html ][https_www.enmotech.com_web_detail_1_849_1.html]

传统的企业级应用，其实很少会有海量应用，因为企业的规模本身就摆在那里，能有多少数据？高并发？海量数据？不存在的！  
不过在互联网公司中，因为应用大多是面向广大人民群众，数据量动辄上千万上亿，那么这些海量数据要怎么存储？光靠数据库吗？肯定不是。  
今天和大家简单的聊一聊这个话题。  
海量数据，光用数据库肯定是没法搞定的，即使不读这篇文章，相信大家也能凝聚这样的共识，海量数据，不是说一种方案、两种方案就能搞定，它是一揽子方案。那么这一揽子方案都包含哪些东西呢？从以下八个方面来和大家聊聊。

**1. 缓存**

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首先第一种解决方案就是缓存了。

缓存，我们可以将数据直接缓存在内从中，例如 Map、也可以使用缓存框架如 Redis 等，将一些需要频繁使用的热点数据保存在缓存中，每当用户来访问的时候，就可以直接将缓存中的数据返回给用户，这样可以有效降低服务器的压力。  
可以缓存起来使用的数据，一般都不能对实时性要求太高。

**2、页面静态化**

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页面静态化其实可以算作是缓存的另外一种形式，相当于直接将相关的页面渲染结果缓存起来。首先大家知道，在我们的 Web 项目中，资源分为两大类：

**·** 静态资源  
**·** 动态资源  
静态资源就是我们常见的 HTML、CSS、JavaScript、图片等资源，这些资源可以不经过服务端处理，就可以直接返回给前端浏览器，浏览器就可以直接显示出来。  
动态资源则是指我们项目中的 Servlet 接口、Jsp 文件、Freemarker 等，这些需要经过服务端渲染之后，才可以返回前端的资源。  
在实际项目中，静态资源的访问速度要远远高于动态资源，动态资源往往很容易遇到服务器瓶颈、数据库瓶颈，因此，对于一些不经常更新的页面，或者说更新比较缓慢的页面，我们可以通过页面静态化，将一个动态资源保存为静态资源，这样当服务端需要访问的时候，直接将静态资源返回，就可以避免去操作数据库了，降低数据库的压力。  
例如我本人以前做过的一个电商项目，系统根据大数据统计，自动统计出用户当前搜索的热点商品，这些热点商品，10 分钟更新一次，也就是说，在十分钟内，用户登录上来看到的热点商品都是相同的。那么就没有必要每次都去查询数据库，而是将热点数据的页面，通过输出流自动写到服务器上，写成一个普通的 HTML 文件，下次用户来访问，在 10 分钟有效期内，直接将 HTML 页面返回给用户，就不必操作数据库了。  
一般来说，Freemarker、Velocity 等都有相关的方法可以帮助我们快速将动态页面生成静态页面。  
这就是页面静态化。

**3、数据库优化**

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很多时候程序跑得慢，不是因为设备落后，而是因为数据库 SQL 写的太差劲。

要解决海量数据的问题，数据库优化肯定也是不可避免的。一般来说，我们可以从 SQL 优化、表结构优化、以及数据库分区分表等多个方面来对数据库进行优化。

**4、热点数据分离**

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数据库中的数据，虽然是海量数据，但是这些数据并不见得所有数据都是活跃数据，例如用户注册，有的用户注册完就消失的无影无踪了，而有的用户则在不停的登录，因此，对于这两种不同的用户，我们可以将活跃用户分离出来，在主要操作的数据表中只保存活跃用户数据。每次用户登录，先去主表中查看有没有记录，有的话，直接登录，没有的话，再去查看其他表。

通过判断用户在某一段时间内的登录次数，就可以很快分离出热点数据。

**5、合并数据库操作**

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这个方案的宗旨其实是减少数据库操作的次数，例如多次插入操作，我们可以合并成一条 SQL 搞定。多个不同条件的查询，如果条件允许的话，也可以合并成为一个查询，尽量减少数据库的操作，减少在网络上消耗，同时也降低数据库的压力。

**6、数据库读写分离**

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数据库的读写分离其实在之前的 MyCat 中也和大伙聊过了（MyCat 系列），读写分离之后，一方面可以提高数据库的操作效率，另一方面也算是对数据库的一个备份。

**7、分布式数据库**

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数据库读写分离之后，无形中增大了代码的复杂度，所以一般还需要借助分布式数据库中间件，这样可以有效提高数据库的弹性，可以方便的随时为数据库扩容，同时也降低代码的耦合度。

**8、NoSQL 和 Hadoop**

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另外，引入 NoSQL 和 Hadoop 也是解决方案之一。NoSQL 突破了关系型数据库中对表结构、字段等定义的条条框框，使用户可以非常灵活方便的操作，另外 NoSQL 通过多个存储块存储数据的特点，使得天然具备操作大数据的优势（快）。不过，老实说，NoSQL 目前还是在互联网项目中比较常见，在传统的企业级应用中还是比较少见。

Hadoop 就不必说了，大数据处理利器。  
很多时候技术和架构只是一个工具，所有的东西都摆在你面前，关键是如何把这些东西组合在一起，使之产生最大化收益，这就需要大家慢慢琢磨。  
好了，简单的从 8 个方面和大家聊一聊这个问题，大家在工作中有没有遇到类似问题呢？你都是怎么处理的？欢迎留言讨论。

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