Java数据库开发

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

内容简介:Nosql数据库使用场景首先需要确认一个问题,nosql能做什么?在现在的开发领域中nosql可以实现文档存储(BSON、JSON)、缓存存储、图像缓存(图像搜索),但是对于nosql的具体应用场景完全要根据你实际的业务来讲;使用Redis实现消息队列,可以使用更加高级的RabbitMQ,Kafka实现更方便。

Nosql数据库使用场景

首先需要确认一个问题,nosql能做什么?在现在的开发领域中nosql可以实现文档存储(BSON、JSON)、缓存存储、图像缓存(图像搜索),但是对于nosql的具体应用场景完全要根据你实际的业务来讲;

  • 在传统的开发之中由于经常要使用到多表查询,性能很差,所以可以将一些经常显示的数据整理到文档型的nosql数据库(MongoDB),但是现在这个文档型的nosql使用越来越少,可以忽略了;
  • 缓存型:例如在进行分布开发的时候session存储、做一些临时的数据,例如:购物车、短信验证码等,现在使用最多的缓存数据库就是Redis(可以保存在磁盘,断电后数据可以被保存下来);

使用 Redis 实现消息队列,可以使用更加高级的RabbitMQ,Kafka实现更方便。

优点:可以实现每秒近乎10W次的读写处理。

Java数据库开发

数据库优化有很多层次。

1. 语句上的优化:尽量不要去使用多表查询,尽量不要频繁的使用各种神奇的统计查询、如果需要的时候建议使用子查询来代替(子查询只是一种折中方案也不是最好的,只是相对的,当你的数据量暴大的时候,那么你所有认知的规则就全部都将改变)。

2. 数据库的优化只能够体现在查询上,而这个查询还是在认知范围内的数据量,例如使用索引,但是一旦使用了索引,就不能够进行频繁的修改,例如:在主键往往会设置索引,但是从另外一个角度,数据不应该进行物理删除,而要进行逻辑删除,只是为了保证索引不被重新创建;

空间换时间、时间换空间:你的数据是否需要进行同步处理操作。

3. 当存在有多个RPC业务端的时候,可以考虑进行垂直拆库的做法,这个时候只能够按照功能进行拆分,这个是需要强大的接口技术支持的;

4. 当分库在无法解决问题的时候就需要考虑数据库的水平拆分问题(认知范围内的唯一可以使用的最后方案);

5. 如果需要保证强大的查询性能,那么就需要再次引入搜索引擎的概念进行分词处理;

更多数据库精品课程: 阿里云大学——开发者课堂


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

機器,平台,群眾

機器,平台,群眾

安德魯‧麥克費(Andrew McAfee)、艾瑞克‧布林優夫森(Erik Brynjolfsson) / 李芳齡 / 天下文化 / 2017-12-27 / TWD550

★★Amazon.com商業理財Top1 ★★ 全球暢銷書《第二次機器時代》作者最新力作 兩位MIT數位頂尖科學家歷時三年時間 走訪矽谷、華府、劍橋、紐約、倫敦、舊金山等科技政經重鎮 拜會許多領域精英進行交流,結合宏觀趨勢觀察, 指出人人都應關注的三重革命 科技正以空前速度改變每個產業及每個人的生活, 你該如何做,才能保持領先? 我們生活在一個奇特的......一起来看看 《機器,平台,群眾》 这本书的介绍吧!

XML 在线格式化
XML 在线格式化

在线 XML 格式化压缩工具

html转js在线工具
html转js在线工具

html转js在线工具

HEX CMYK 转换工具
HEX CMYK 转换工具

HEX CMYK 互转工具