如何优化数据库架构以提升极限性能测试

数据库极限性能测试： 本 PPT 涵盖了数据库极限性能测试的各个方面，可作为培训资料使用。内容包括测试方法、性能指标、优化技巧等。

研发中心邵宗文探索数据库极限性能实践，致力于提升数据库性能。

使用简单的键-值模式数据库，如Berkeley DB、LightCloud和Tokyo Tyrant，来处理基本的逻辑业务。

为了提高数据库性能，首先要将数据库设计规范化到第三范式，然后进行单列主键的物理设计。不应过度规范化数据库，而应坚持寻找简单高效的设计方案。

数据库极限性能测试：800 万次 Select 操作耗时对比 本次测试模拟高并发场景，对不同数据库配置进行了 800 万次 Select 操作， 记录了 Select 语句返回 10 条、50 条、100 条数据时各配置的耗时，结果如下： | 数据库配置 | Select 10条耗时 (秒) | Select 50条耗时 (秒) | Select 100条耗时 (秒) ||---|---|---|---|| Huawei SSD | 93.242 | 102.260 | 103.853 || 3par | 109.454 | 113.642 | 116.042 || Intel SSD | 114.198 | 116.557 | 116.741 || 6diskRaid10 | 238.281 | 121.584 | 156.120 |

在实际项目中，了解您的应用类型对数据库的读写需求是至关重要的。例如，对于体育项目，通常会有较多的读操作而写操作较少；而在邮件应用中，读写操作比例则较为均衡。在进行数据库架构设计时，需要考虑数据量预测，包括半年或一年的数据增长情况以及未来的扩展计划。确定是否采用单表或多表结构，以及如何处理预期的高访问量和峰值访问量。对于实时数据和非实时数据的处理，需要明确哪些必须实时查询、哪些可以预先准备或近似处理、哪些用于统计和汇总。不同项目对数据时效性的要求也不同，例如财经和体育项目通常要求较高的实时性，而博客等则可以接受一定的延迟。

从第二小组提供的数据表明，优化数据库查询语句是提高系统性能的关键步骤。

数据库中，少数表占据大部分空间。分区技术可将表记录动态分离到不同表空间，改善查询性能并简化管理。建立一个视图连接所有分区，以逻辑整体呈现数据。

调整不同方面以获得ORACLE_SQL性能上的显著改进。