以前做过一个打包下发查询(从设备查询)的组件,再在基础上做策略,把应用软件的性能提升了1-2个数量级。
现在以数据库为中心的软件设计中,设计中除了要利用nosql数据库中schema-free这种特性外(长项)。应用层,还要承担一些数据库的短项的工作,如关联查询,利用业务场景更智能的查询。从而提升性能。性能的提升主要是从应用场景和架构来提升。比如,不做过度复杂的设计。做一些针对具体业务场景的智能化和优化。
下面一个场景就是优化一列。
1. 很多任务,不做关联查询。把数据从资源里复制一份。实在找不到资源了,再让到前台去后台查询。这种设计看起来很简单,但数据重复,不能保持致性。另外,增加了前台业务逻辑,这个逻辑的复杂会让系统更加不稳定和不可靠。所以,简单粗暴的设计肯定是不行的,如果这个方法很笨,但肯定还有更好的方法没有被找到。
Completed 200 OK in 21ms (Views: 7.7ms)
这种方法rails查询完成是21ms。把业务复杂度推给了前台,以数据重复存储,不一致性,降低可靠性为代价。
2. 查询每一个任务都去查一下相关的资源,这样的好处是查询逻辑很简单。但来的问题是,做了大量关联查询。如25个任务,则要做25条关联查询。这样性能就不能达到基线了,光是25个任务就用了106ms.
Completed 200 OK in 106ms (Views: 37.8ms)
3. 最后的方案是查询还是做在后台,前台在得到任务的时候得到相关资源。优化的方案就是打包查询,如25个任务合并一起来,做一次数据库查询。再由应用层把查询结果塞到对象里去。
Completed 200 OK in 48ms (Views: 30.7ms)
这样,性能达到基线。整体业务逻辑没有变复杂,可靠性没有下降。
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