10 лучших методов масштабирования баз данных:

1. Индексация: cоздание индексов для часто запрашиваемых столбцов для ускорения поиска данных

2. Вертикальное масштабирование: обновление сервера базы данных, использование более мощного процессора, ОЗУ или хранилища для обработки возросшей нагрузки.

3. Кэшировнаие: хранение часто используемых данных в памяти (например, Redis, Memcached), чтобы снизить нагрузку на базу данных и улучшить время отклика

4. Шардинг: распределение данных по нескольким серверам, разделение БД на более мелкие независимые фрагменты, что обеспечивает горизонтальное масштабирование и повышение производительности.

5. Репликация : Создание нескольких копий (реплик) базы данных на разных серверах, что позволяет распределять запросы на чтение между репликами и повышать доступность.

6. Оптимизация запросов: тонкая настройка SQL-запросов, исключение дорогостоящих операций и эффективное использование индексов для повышения скорости выполнения и снижения нагрузки на базу данных.

7. Пул подключений: сокращение накладных расходов на открытие/закрытие соединений с базой данных за счет повторного использования существующих соединений, что повышает производительность при интенсивном трафике.

8. Декомпозиция БД: разделение больших таблиц на более мелкие, более управляемые части (разделы), каждая из которых содержит подмножество столбцов из исходной таблицы.

9. Денормализация: хранение данных в избыточном, но структурированном формате, чтобы минимизировать сложные соединения данных и ускорить рабочие нагрузки с интенсивным чтением.

10. Представления: предварительное вычисление и сохранение результаты сложных запросов в виде отдельных таблиц, чтобы избежать дорогостоящих пересчетов, снизить нагрузку на базу данных и улучшить время отклика.

Источник: vk.com

Комментарии: