如何解决亿级大数据并发查询的性能问题?

发布于 2023-01-04 10:30:11

我有10亿条交易记录,近10年的网上商场的订单,以及近千万用户数据,目前使用的mysql,查询搜索非常慢,需要将响应时间缩短到 10ms,该如何解决?

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xue-
xue- 认证专家 2023-03-23
这家伙很懒,什么也没写!

针对亿级大数据并发查询的性能问题,以下是一些解决方案:

数据库优化:可以对数据库进行优化,例如优化表结构、建立索引、分区表等。另外,可以使用数据库的查询优化工具,如explain,来优化查询语句。

数据库集群:使用数据库集群可以提高并发查询的性能。可以使用主从复制、分布式数据库、负载均衡等技术来实现数据库集群。

缓存:使用缓存可以减少数据库的访问,提高查询性能。可以使用缓存服务器如Redis,将常用数据缓存到内存中。

分布式计算:使用分布式计算技术如Hadoop、Spark等,将数据分布到多个节点上进行处理和查询,提高查询性能。

采用其他数据库:根据实际业务需求和数据量大小,可以考虑使用其他数据库,如NoSQL数据库,提高查询性能。

总之,针对亿级大数据并发查询的性能问题,需要综合考虑多个因素,包括数据库优化、数据库集群、缓存、分布式计算、选用适合的数据库等等。

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