随着互联网的高速发展,互联网用户不断增加,系统的性能面临着巨大的考验,其中对数据库的高并发访问便是一个关键的问题,例如淘宝在双十一的时候,用户访问量激增,如果处理不好数据库的数据库的高并发访问,那给淘宝带来的后果是不可估计的,本文从数据库设计,查询的优化,负载均衡等方面详细介绍了该如何提高数据库的高并发访问。

关键词:数据库,高并发访问,负载均衡

近年来,数据库的高并发访问一直是一个焦点问题,随着互联网时代的到来,数据库的高并发访问性能显得尤为重要,如果仍采用传统的访问模式的话,就可能造成许多问题,比如用户的等待时间过长,导致用户的体验极差,系统的崩溃等问题

对于解决该问题,提出以下几点建议:

  1. 数据库结构的设计

为了保证数据库的一致性和完整性,在设计表结构时通常采用表关联尽可能降低数据的冗余,如果数据的冗余度比较低,数据的完整性得以保证,可以提高系统的吞吐量,以提高系统的并发访问量。

在设置数据库表结构的时候还应该注意以下几点,能用数字类型存储的数据尽量不要用字符串类型存储,应为数字类型在查找时比较一次就够了,而字符串需要一个字符一个字符的进行比较;在满足数据存储长度的前提下字段的长度应该设置的短一些,这样可以提供查询的效率

  1. 查询语句的优化

在对数据的查询时,应该尽量把索引放在首位,并且查询的结构要尽量简单,其实,有时候顺序不同的一条sql语句,查询效率可以差出很多,比如以下两条sql语句

select * from user where name=lisi and ID >10000

select * from user where ID > 10000 andname=lisi 

执行第一条语句时是对全表进行扫描,然后找出ID>10000的数据,而第二条sql语句先根据索引查找ID>10000的用户,再在ID>10000的用户中查找name=’lisi’的人。当表结构中的数据很多时,两个sql语句的查询效率可想而知,以下提出几点具体值得注意的地方:在查询语句where中尽量少使用null值判断,尽量避免使用!=、>等操作符,尽量避免使用or,因为这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

  1. 采用主从复制,读写分离,负载均衡的策略

目前,大部分的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能,通过配置两台(或多台)数据库的主从关系,可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站可以利用数据库的这一功能,实现数据库的读写分离,从而改善数据库的负载压力。一个系统的读操作远远多于写操作,因此写操作发向 master,读操作发向 slaves 进行操作(简单的轮循算法来决定使用哪个slave)。利用数据库的读写分离,Web 服务器在写数据的时候,访问主数据库(Master),主数据库通过主从复制机制将数据更新同步到从数据库(Slave),这样当 Web 服务器读数据的时候,就可以通过从数据库获得数据。这一方案使得在大量读操作的 Web 应用可以轻松地读取数据,而主数据库也只会承受少量的写入操作,还可以实现数据热备份,可谓是一举两得的方案。

   因此我们如果想要提高系统对数据库的高并发访问,可以从优化数据库结构,优化表结构,优化查询语句,采用负载均衡,读写分离的方法等方面进行设计优化。