7.数据存储层设计
数据库架构设计中从性能考虑常用的四种方法：分布数据、数据拆分、读写分离及数据缓存。
合理选择数据存储方案
1.1直接外观存储
Direct Attached Storage，DAS存储方式的服务器结构如同PC机的架构（即由运算器、控制器、存储器、输入装置和输出装置组成），外部的数据存储设备都可以直接挂接在服务器内部的总线上，数据存储设备是整个服务器结构的一部分，同样服务器也担负着整个网络的数据存储职责。
1.2网络附加存储
网络附加存储（Network attached storage，NAS）方式则全面改进了以前低效的DAS存储方式，它采用的是独立的pc服务器，单独为网络数据存储而开发的一种文件服务器。
1.3存储域网络
存储域网络（storage area network，SAN），它没有把所有的存储设备集中安装在一个专门的NAS服务器上，而是将这些存储设备单独通过光纤交换机链接起来，形成了一个光纤通道的网络，然后再将这个网络与企业现有的局域网连接。在此方案中，起着核心作用的当然是光纤交换机了，它的支撑技术就是Fibre Channel协议，这是ANSI为网络和通道I/O接口建立的一个标准集成，支持HIPPI\IPI\SCSI\IP\ATM等多种高级协议。
1.4选择合理的数据存储方案
1.选择DAS方案
Das直连式存储依赖于服务器主机操作系统进行数据的I/O读写和存储维护管理，数据的备份和恢复会要求占用服务器主机资源，数据流需要回流到主机后再到服务器连接着的磁带机中，数据备份通常会占用服务器20%-30%。
- 选择NAS方案
Nas作为一个网络附加的存储设备，它内置了优化的独立存储操作系统，可以有效且紧密的释放系统总线资源，全力支持i/o存储，同时NAS设备会集成本地的备份软件，所以可以不经过服务器就将NAS设备中的重要数据数据进行本地备份，而且NAS设备提供了硬盘RAID、冗余的电源和风扇，以及冗余的控制器，可以保证NAS的稳定应用。
Nas设备主要是用来实现在不同操作系统平台下文件共享应用的，与传统的服务器或DAS存储设备相比，基于局域网而设计的，它按照传统的TCP/IP协议进行通信，且面向消息传递，以文件的I/O方式进行数据传输。在LAN环境下，NAS已经完全可以实现异构平台之间的数据级共享了，比如windowsnt、linux、unix等平台的共享。基于这种种原因，对于企业来说NAS存储方案使用和维护的成本相对较低，完全可以由现有的网管员担当相关的管理职责。
- 选择SAN方案
San通常是通过一个单独的基于光纤通道的SAN网络把存储设备及服务器连接起来的，因此当有海量数据的存取需求时，数据完全可以通过SAN网络在相关服务器和后台的存储设备之间高速传输，对于LAN带宽的占用几乎为0，而且服务器可以访问san上的任何一个存储设备，提高了数据的可用性。
SAN将企业的存储和服务器平台分开，可以实现24*7小时不间断的集中管理，在这个平台上，还可以应用一套统一的灾难恢复解决方案，同时可以经济高效的扩展存储环境。因此SAN非常适合非线性编辑、服务器集群、远程灾难恢复、因特网数据服务等多个领域。
2.数据库架构的设计
2.1分布数据
分布数据就是根据某些条件把数据分割成多块，然后放到不同的物理位置。所谓的物理位置是指地理位置：物理主机和物理磁盘。
分布数据的方法有以下几种：
按照国家进行划分。
按照城市进行划分。
按照数据中心进行划分。
按照数据集合进行划分。
2.2数据拆分
数据拆分不是一个某个特定数据库软件所附属的功能，而是在具体技术细节上的抽象处理，它是垂直拆分，水平扩展的解决方案，其主要目的是突破单节点数据库服务器的I/0能力限制，解决数据库的扩展性问题。
- 垂直拆分
也叫做行拆分，其实就是把组成一行的多个列分开，放到不同的表中，这些表具有不同的结构，拆分后的每个表中所含的列更少，也就是列的重新分布。垂直拆分也就是"业务拆分"。
- 水平拆分
日积月累，数据库表中的数据越来越多，当表记录达到千万甚至亿级别时，数据库表的访问效率将会明显下降，导致外层应用的访问效率非常差，访问时间急剧上升，用户体验下降。如果是表数据太大的原因导致访问速度变慢，一般情况下当访问与此表相关的业务时速度会很慢，而访问与此表无关的业务时速度会很快。
水平拆分其实就是把一个表分成几个表，其原理是根据现有的表克隆出新表，这些表具有相同的列，只是这些表存放不同的数据而已，而且存放的数据相对会少一些。
水平拆分有以下特点：
拆分出来的每一个表结构和原来数据库的表结构完全相同。
拆分出来的每一个表存放着不同的数据。
将需要拆分的表拆分到多个库中，而静态表则同步到各个拆分库中。在系统的表结构中，一般会分动态表（数据变化很大，数据量也可能很大的表）和静态表（数据变化很小的表，一般来说都是基础表，数据量也不会很大），基础的静态表都放在一个公共库中，而动态表则根据标准拆分到分库中，拆分完成后，维护基础数据公共库，然后将其同步到分库中，在分库中维护动态表，在查询时动态表可以与分库中静态表关联查询。
拆分范围的划分，比如将1万-100万条数据放在一个表中，然后将101万-200万条数据放在另外一个表中。也可以按照时间顺序来拆分，比如一年的数据归到一张表中；还可以按照地域范围来分，比如按照地市来分，每个或多个地市一个库等。这是按照具体情况来划分的，一般情况下，对带有较浓分割标志的数据库表，可以根据分割标志来分割，对没有较浓分割标志的数据库表，则只能按照最笨的方法来拆分，有时候为了增加拆分质量，还可以先根据一个分割标志来拆分，然后根据另一个分割标志来进行分区。
数据库表水平拆分后，访问数据库表的sql必须要带上分割标志来确定目标数据库表，如果要对多个拆分数据表进行查询，则需要通过多次访问数据库表来完成，同时要在应用层面将数据合并。
2.3读写分离
读写分离架构利用了数据库的复制技术，它将读和写分布在不同的处理节点上，从而达到可用性和扩展性的目的。
2.4数据缓存
2.4.1缓存什么数据
将公共的、使用频繁的数据缓存起来。在初期，可以对应用中的核心功能所使用的公共数据进行缓存，在一个用户量比较大火活跃用户比较多的系统中，可以为活跃用户缓存数据。
2.4.2数据缓存多长时间
在缓存世界中，有一个"5分钟法则"：如果一条记录被频繁的访问，就应该放在内存中，否则，就应该放在硬盘上按需访问，这个临界点就是5分钟。
2.4.3如果缓存在数据库中已经被修改，如何处理
很多的缓存api是有通知机制的，也可以自己编写轮询机制。
2.4.4为了节省内存，如何在多台服务器之间共享缓存数据
分布式缓存技术。
数据库设计
在创建数据库之前，首先要创建一个数据库计划。这个计划的目的就是列出系统或客户对数据库的要求，减少数据库实现时的风险。
一般来说，创建数据库计划的核心步骤如下：
理解系统需求
列出系统中主要的实体对象
表明系统中核心实体之间的关系
列出系统在相关特性上的要求，例如稳定性、安全性、性能等方面。
3.1逻辑数据库设计
逻辑设计主要是建立系统中核心实体之间的关系。一般使用ER图来描述实体之间的关系。
实体关系确定之后，我们可以在此基础上进一步分析系统中的核心业务，并进行领域建模。
3.2物理数据库设计
1.反范式的考虑
范式是数据库设计的指导理论，但不是"金科玉律"，也不是强制性必须遵循的，一切还是要看实际情况。范式越高，设计出来的表就越多，关系可能就越复杂，虽然增加了关联性，但是性能却不一定很好。
最明显的打破范式的设计方法就是冗余法，以空间换取时间，把数据冗余在多个表中，当查询时可以减少或避免表之间的关联。
2.数据存储考虑
数据等正确存储至关重要。要确保数据的功能被正确的存储，也就是说在存储时要选择正确的数据类型及数据的大小，避免出现格式错误和数据截断的问题。
- 表设计的考虑
还要考虑是否需要分区。分区就是将数据表划分为不同的几个区域，然后分别在不同的区域中进行读写操作。
例如：
在sqlserver中，每个数据库都对应着某些文件组，在采用分区之后，每个分区就会在不同的文件组上，其好处如下所示：
增强了可用性：如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用。
维护方便：如果表的某个分区出现故障，需要修复数据时，只修复该分区即可。
均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O,改善整个系统性能。
改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高了检索速度。
