虹科干貨丨使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫解決三個數(shù)據(jù)庫性能問題

引導(dǎo)語（朋友圈）：軟件運行速度太慢，這往往是用戶難以忍受的。根據(jù)客戶體驗供應(yīng)商 Emplifi對 2,000 名消費者進行的一項全球調(diào)查顯示，僅遇到兩到三次不好的客戶體驗，86% 的消費者就會離開他們曾經(jīng)信任的品牌。要想留住用戶，必須要解決三個數(shù)據(jù)庫性能問題。

簡介：用戶都希望獲得實時信息和個性化的在線體驗。然而，網(wǎng)站運行速度太慢，或者加載數(shù)據(jù)的時間太長都可能會消磨客戶的耐心，使客戶忠誠度降低。因此，開發(fā)人員迫切需要提升數(shù)據(jù)庫性能。然而，當(dāng)數(shù)據(jù)需求超出預(yù)期時，實時數(shù)據(jù)可能難以交付。此時，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫便能很好地解決這類問題。

一、問題一：大規(guī)模數(shù)據(jù)降低了查詢性能

客戶數(shù)據(jù)庫的容量和表格大小不斷增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理方法無法應(yīng)對數(shù)據(jù)庫的增長趨勢。開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集——無論是通過容量、速度還是可變性來衡量——需要一個可擴展的架構(gòu)，以便進行高效的存儲、操作和分析。

隨著客戶數(shù)據(jù)庫的增長，在數(shù)據(jù)庫中查詢單個唯一標識符（Universally Unique Identifier, UUID）愈加困難，緩慢的查詢速度使得客戶服務(wù)質(zhì)量下降。緩慢的數(shù)據(jù)庫查詢使用于創(chuàng)建聚合數(shù)據(jù)視圖的實時數(shù)據(jù)操作難以執(zhí)行，也就不能從實時數(shù)據(jù)中獲得啟發(fā)。

解決方法：將客戶查詢表和其他與客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)表移至內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的工作方式與其他數(shù)據(jù)庫類似，只是所有數(shù)據(jù)都存儲在DRAM中而不是傳統(tǒng)磁盤上。且內(nèi)存數(shù)據(jù)庫也會定期將數(shù)據(jù)存儲在磁盤上，從而實現(xiàn)持久性和數(shù)據(jù)恢復(fù)。

因為無需花費時間寫入磁盤或從磁盤檢索，所以內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的性能得到顯著增強。內(nèi)存操作的執(zhí)行速度比基于磁盤的驅(qū)動器快很多倍，也比NVMe 或 SATA 固態(tài)磁盤驅(qū)動器快得多。這意味著應(yīng)用程序可以搜索數(shù)千萬條客戶記錄，以查找與單個客戶相關(guān)的信息并實時獲取結(jié)果。

二、問題二：查詢速度太慢，無法立即分析

數(shù)據(jù)庫性能不僅限于提取數(shù)據(jù)以提供客戶記錄或存儲交易，實時數(shù)據(jù)庫查詢還可用來支持業(yè)務(wù)指標背后的分析，如項目儀表板和故障排除警報。

對于分析而言，數(shù)據(jù)的質(zhì)量與其年齡直接相關(guān)。較舊的和非常舊的數(shù)據(jù)對于實時分析和決策制定來說價值較低。

導(dǎo)致查詢性能問題的瓶頸可能出現(xiàn)在數(shù)據(jù)操作流程中的任何環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)庫搜索和查詢操作在計算方面成本高昂，索引和提供搜索結(jié)果需要大量資源。

同時攝取數(shù)據(jù)并查詢不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如哈希和JSON文檔）是具有挑戰(zhàn)性的。這對于基于磁盤的SQL數(shù)據(jù)庫，如Oracle和SQL Server，尤其如此。通常的解決方案是進行數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)，但由于底層數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和數(shù)據(jù)庫工作負載類型的限制，這種方法只能有限地提升性能。

解決方法：使用實時搜索引擎提供快速的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

實時搜索引擎查詢并聚合大規(guī)模數(shù)據(jù)集，立即生成實時的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析師隨后可以在儀表板、圖表或其他應(yīng)用程序中使用和分析數(shù)據(jù)。

實時搜索引擎提供：

• 提供亞毫秒級搜索和查詢結(jié)果的性能以進行精確分析
• 可對海量數(shù)據(jù)集進行大規(guī)模搜索和查詢，并提供即時結(jié)果
• 占用資源少，對微服務(wù)框架友好

下圖是將來自多個記錄來源的數(shù)據(jù)合并到一個實時搜索引擎中，以提供及時的數(shù)據(jù)供分析和新業(yè)務(wù)理解：

Redis Enterprise將數(shù)據(jù)整合到實時搜索引擎中

三、問題三：主數(shù)據(jù)表數(shù)量增長，在線搜索太慢

另一個常見的數(shù)據(jù)庫問題是在龐大的主數(shù)據(jù)表上執(zhí)行重復(fù)查找。主數(shù)據(jù)表有助于定義數(shù)據(jù)庫中的重要數(shù)據(jù)庫實體，通常代表：產(chǎn)品、合作伙伴、供應(yīng)商和訂單。與任何其他數(shù)據(jù)管理元素一樣，隨著公司的增長，這些數(shù)據(jù)表也會增長。

當(dāng)主數(shù)據(jù)表中的主鍵或輔助鍵值達到數(shù)百萬個時，數(shù)據(jù)庫重復(fù)執(zhí)行大型主數(shù)據(jù)表查找時會出現(xiàn)性能問題。常見癥狀是用戶搜索明顯變慢或應(yīng)用程序頁面出現(xiàn)延遲，特別是在為電子商務(wù)網(wǎng)站搜索龐大的產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫時。

解決方法：將數(shù)據(jù)導(dǎo)入、索引和查詢負載分布到數(shù)據(jù)庫分區(qū)或分片中，并使用二級索引。

地理分布式數(shù)據(jù)庫拓撲結(jié)構(gòu)可以將主數(shù)據(jù)表擴展到數(shù)千萬個主鍵和輔助鍵。這使得可以進行強大的搜索自動建議和靈活的基于類別的搜索，為在線客戶和企業(yè)用戶提供即時搜索結(jié)果。通過將讀取和寫入操作分布在在多個數(shù)據(jù)庫分區(qū)或分片上，可以實現(xiàn)主數(shù)據(jù)表的大規(guī)模擴展和高性能結(jié)果搜索。

二級索引是為提供快速數(shù)據(jù)查找而創(chuàng)建的非主鍵索引。它們的搜索結(jié)果可能包含重復(fù)值，例如查找所有制造商列為“Apple”的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)庫的二級索引允許在任何數(shù)據(jù)庫字段中靈活快速地搜索主數(shù)據(jù)表。您可以為單個記錄創(chuàng)建成千上萬個索引，或者在整個數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建數(shù)十萬個索引。一旦創(chuàng)建索引，數(shù)據(jù)庫會提供自動索引管理。

四、Redis Enterprise可以滿足您的實時搜索需求

針對以上常見的三個數(shù)據(jù)性能問題，Redis Enterprise 提供了解決方案。Redis Enterprise 能為實時數(shù)據(jù)提供強大的索引、查詢和全文搜索引擎。Redis 搜索引擎可用于實時客戶聚合，作為 Redis 中托管數(shù)據(jù)的二級索引，整合其他數(shù)據(jù)存儲中的數(shù)據(jù)進行分析，并充當(dāng)快速全文搜索或自動完成引擎。

虹科是Redis原廠的中國區(qū)戰(zhàn)略合作伙伴。我們持續(xù)關(guān)注各行業(yè)當(dāng)下急切需求，專注于為企業(yè)解答疑問，制定專屬服務(wù)，提供一站式數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能解決方案。了解更多【企業(yè)級數(shù)據(jù)庫解決方案】及【企業(yè)緩存指南】，歡迎前往虹科云科技官網(wǎng)https://hongcloudtech.com/！

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