大数据量高并发的数据库优化(二) - [技术研究]

大数据量高并发的数据库优化(二) - [技术研究]

2009年03月17日
解决方案：建立中间表，通过DTS调度每天共步数据。
中间表设计原则
记录数同原表一样，减少多表连接，保存运算好的值，如果记录修改，根据修改日志，重新计算中间值


增量同步数据(DTS)
直接从每天的数据库更改日志读取记录，更新中间表，根据服务器空间程度合理调度DTS，减少数据同步时间。

对中间数据进行运算
查询不作字段运行，所以运算在生成中间表的过程中已经计算

根据查询,优化索引设计
根据数据查询特性，对where ，GROUP BY等操作字段进行索引设计，提高查询速度

优化数据类型
大量采用Int提高查询、统计速度

优化中间表关键字
采用Int，提高插入速度


数据文件优化设计，一个主要业务，一个数据文件，建数据文件时，估计数据量，一次建一个比较大的文件，这样所分配的文件就是一个连续文件块，


sql server设置区别大小写。初始内存调到一个比较大的内存。

使用我们的Toolkit开发简单分页，相关压力测试，
测试服务器配制
2个至强3.0CPU
2G内存
150G硬盘
Window 2000 Advance Server中文版+SP4
测试数据ENTRY_WORKFLOW表，数据量2,473,437



页数 界面显示时间 CPU Reads I/O Writes I/O Duration
第1页 2-3 S 642 10689 0 390
第100页 3-4S 626 128001 0 423
  
....后页业数太多，没有必要

压力测试

并发数 平均每秒请求数 未字节响应毫秒数
50 45.28 20,095.65
25 45.41 10,043.12


索引优化测试，

对分量值小的数据建索引测试，测试语句，GROUP BY 分量值
一个字段,大概有6个分量值,没有建索引,4S,建索引<1s
两个分量,不建索引,3S,建索引,<1S
一般来说，对分量小的字段，不建索引，但是我们对性能要求太高，根据我们的测试，数据对分量范围小的也要建索引。

因为一个统计，有一个很多组合的WHERE，比如有十个指标这样会有十次访问原表，这样性能太低，所以我们把where后的数据作

用中间数据，
十个指标对中间数据作查询，中间数据，我们使用临时表，
经测试，10万条记录，插入操作，临时表需要，16s,表变量需要，40S