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读写分离#xff0c;对于大部分业务来说#xff0c;读取操作要大于写入#xff0c;同一个库#xff0c;既读又写的话#xff0c;负载会比较重#xff0c;拆分为读库和写入库#xff0c;可以降低数据库的负载#xff0c;分时或延迟将写入的数…1.数据库层面
读写分离对于大部分业务来说读取操作要大于写入同一个库既读又写的话负载会比较重拆分为读库和写入库可以降低数据库的负载分时或延迟将写入的数据同步到读取库中分库or分表在数仓中每一层使用一个库对于大表按照区域时间等拆分成小表这样每次读写操作需要遍历的数据量会减少也会提高性能再细分的话又有垂直拆分与水平拆分缓存这是一个应对频繁读取操作的一个常见设计同一个查询如果短时间再次查询直接读数据库负载增大如果把经常读取的数据写入缓存可以减少读取压力当然这样会导致一致性问题例如底层数据改变缓存没更新分布式分而治之的思想常见的如hadoop通过mapreduce过程将大的任务切割成小的分布执行然后将结果汇总起来