虹科分享 | 数据库性能问题解决方案—虹科Redis企业版内存数据库
数据库性能问题背景#数据库[超话]##内存#
软件性能问题经常会使用户产生烦躁情绪—如果软件变慢，无论它的功能有多酷都难以快速发挥作用。幸运的是，内存数据库可以很好的解决性能问题。#软件性能#
无论是公司还是公司的用户，都希望能够获得实时信息和个性化的在线体验。如果网站太慢，加载数据需要很长时间，这边会给竞争对手可乘之机—用户更可能选择访问竞争对手的网站。
Emplifi通过对全球2000名消费者进行调查后发现，如何客户在遭受了2-3个糟糕的体验后，即便是他们非常喜爱的品牌，也会选择放弃。因此，对企业而言，如果数据库达不到最佳性能来支持软件的运行，则会极大的影响客户的忠诚度。
此外，软件开发人员还想扩大在线应用程序的规模。然而，当数据需求超出预期时，还可能难以交付实时数据。如何上述影响数据库性能的问题？选择高性能的内存数据库是解决问题的关键。#软件开发[超话]#
内存数据库解决的三个数据库性能问题
1.需要处理大量数据
（1）问题：应用程序需要立即响应用户的“实时数据需求”
实时响应是用户非常在意的应用程序功能之一。然而，随着用户数据库容量和数据表的稳步增长，传统的数据管理方法已经无法满足这种“实时数据需求”。查询数据库以获取单个且唯一标识符变得困难，难以在短时间内通过实时数据操作来创建富有洞察力的聚合数据视图。同时，这种缓慢的查询性能极大的阻碍了公司给客户提供精准化服务。
站在开发人员的角度看，只有可扩展的数据库架构才能实现广泛数据集的高效存储、操作和分析。
（2）解决方案：将用户查找表和其他与用户相关的数据表移动到内存数据库
内存数据库的工作原理与其他数据库一样，但在数据存储方面，内存数据库的所有数据都存储在DRAM中而不是传统磁盘上，只需要将数据定期存储在磁盘上用于持久性和数据恢复。
内存数据库能够显著提高性能：
节省时间。无需花费时间写入磁盘或从磁盘检索。
执行速度快。内存操作的执行速度比基于磁盘的驱动器快很多倍，甚至比新的NVMe或 SATA固态磁盘驱动器快得多。
代码可以扩展。内存数据查询具有低延迟，这意味着代码可以扩展。应用程序可以搜索成千上万的客户记录，以查找与单个客户相关的信息并实时获得结果。
2.数据查询太慢，无法立即分析
（1）问题：数据查询太慢，无法实时分析和决策
数据质量与数据的年龄直接相关，陈旧的数据对于实时分析和决策的价值较低。因此，企业的数据需要“实时更新”。企业需要使用实时数据库来查询数据并及时进行分析以获得业务决策，例如项目仪表板和故障排除警报——不仅能够实现实时查询、还能实现数据可视化展示和自主业务决策。
在数据操作流程的任何环节都可能造成查询性能问题，索引和提供搜索结果需要大量资源，数据库搜索和查询操作成本也很高。此外，想要同时摄取数据和查询不同的数据结构（如哈希和JSON文档）具有很高的要求，尤其是基于磁盘的 SQL 数据库（如Oracle和 SQL Server）。解决上述的问题最主要的方法是“数据库性能调优”。
（2）解决方案：使用实时搜索引擎来提供快速的数据查询以供业务分析和决策
实时搜索引擎查询可以聚合大量数据集并立即获得结果，能够生成及时数据以进行准确分析。接下来，数据工程师就可以Domo、Visokio等商业智能分析或数据可视化工具中使用和分析新数据。
内存数据库实时搜索引擎的优势：
提供亚毫秒级搜索和查询性能。
通过即时结果扩展海量数据集的搜索和查询能力。
对微服务框架友好的小资源占用。
下图描述了将多个记录源的数据整合到一个实时搜索引擎中，以获取及时数据和业务洞察力的过程：
3.网上搜索太慢
（1）问题：用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟
另一个常见的数据库问题是对大量主数据表执行重复查找。主数据表会定义数据库中重要的数据库实体，例如公司的产品、合作伙伴、供应商和订单等。随着公司的发展，主数据表的这些数据元素会不断增长。
当主数据表达到数百万个主键或辅助键值时，如果数据库重复执行大型主数据表查找时，就会出现性能问题。常见的症状是用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟，尤其是搜索像淘宝、京东这样的具有海量产品的电子商务网站时。#数据表#
（2）解决方案：跨数据库分区或分片分布进行数据摄取、索引和查询负载，并使用二级索引
地理分布式数据库拓扑可以将主数据表扩展到数以千万计的主键和辅助键。这实现了强大的自动搜索和基于类别（分面）的灵活搜索功能，能够为在线客户和业务用户提供即时搜索结果。跨多个数据库分区或分片分布读取和写入可实现大规模主数据表和高性能搜索结果。
二级索引是为提供快速数据查找而创建的非主键索引。数据库的二级索引允许在任何数据库字段中灵活快速地搜索主数据表。用户可以为单个记录创建数千个索引，也可以为整个数据库创建数十万个索引，并且数据库在创建索引后可以提供自动索引管理。#内存数据库#
如何选择内存数据库？
从目前主流的数据库看，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）可以满足企业的实时搜索需求。Redis Enterprise为实时数据提供了强大的索引、查询和全文搜索引擎，可在本地和云中作为托管服务使用，其二级索引可以整合来自其他存储的数据存储并快速完成全文搜索或自动完成引擎。如果企业需要处理大量数据、需要快速访问数据以进行实时分析、网上搜索太慢，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）实时搜索引擎可以很好的解决上述数据库性能问题。#数据访问#
数据库性能问题背景#数据库[超话]##内存#
软件性能问题经常会使用户产生烦躁情绪—如果软件变慢，无论它的功能有多酷都难以快速发挥作用。幸运的是，内存数据库可以很好的解决性能问题。#软件性能#
无论是公司还是公司的用户，都希望能够获得实时信息和个性化的在线体验。如果网站太慢，加载数据需要很长时间，这边会给竞争对手可乘之机—用户更可能选择访问竞争对手的网站。
Emplifi通过对全球2000名消费者进行调查后发现，如何客户在遭受了2-3个糟糕的体验后，即便是他们非常喜爱的品牌，也会选择放弃。因此，对企业而言，如果数据库达不到最佳性能来支持软件的运行，则会极大的影响客户的忠诚度。
此外，软件开发人员还想扩大在线应用程序的规模。然而，当数据需求超出预期时，还可能难以交付实时数据。如何上述影响数据库性能的问题？选择高性能的内存数据库是解决问题的关键。#软件开发[超话]#
内存数据库解决的三个数据库性能问题
1.需要处理大量数据
（1）问题：应用程序需要立即响应用户的“实时数据需求”
实时响应是用户非常在意的应用程序功能之一。然而，随着用户数据库容量和数据表的稳步增长，传统的数据管理方法已经无法满足这种“实时数据需求”。查询数据库以获取单个且唯一标识符变得困难，难以在短时间内通过实时数据操作来创建富有洞察力的聚合数据视图。同时，这种缓慢的查询性能极大的阻碍了公司给客户提供精准化服务。
站在开发人员的角度看，只有可扩展的数据库架构才能实现广泛数据集的高效存储、操作和分析。
（2）解决方案：将用户查找表和其他与用户相关的数据表移动到内存数据库
内存数据库的工作原理与其他数据库一样，但在数据存储方面，内存数据库的所有数据都存储在DRAM中而不是传统磁盘上，只需要将数据定期存储在磁盘上用于持久性和数据恢复。
内存数据库能够显著提高性能：
节省时间。无需花费时间写入磁盘或从磁盘检索。
执行速度快。内存操作的执行速度比基于磁盘的驱动器快很多倍，甚至比新的NVMe或 SATA固态磁盘驱动器快得多。
代码可以扩展。内存数据查询具有低延迟，这意味着代码可以扩展。应用程序可以搜索成千上万的客户记录，以查找与单个客户相关的信息并实时获得结果。
2.数据查询太慢，无法立即分析
（1）问题：数据查询太慢，无法实时分析和决策
数据质量与数据的年龄直接相关，陈旧的数据对于实时分析和决策的价值较低。因此，企业的数据需要“实时更新”。企业需要使用实时数据库来查询数据并及时进行分析以获得业务决策，例如项目仪表板和故障排除警报——不仅能够实现实时查询、还能实现数据可视化展示和自主业务决策。
在数据操作流程的任何环节都可能造成查询性能问题，索引和提供搜索结果需要大量资源，数据库搜索和查询操作成本也很高。此外，想要同时摄取数据和查询不同的数据结构（如哈希和JSON文档）具有很高的要求，尤其是基于磁盘的 SQL 数据库（如Oracle和 SQL Server）。解决上述的问题最主要的方法是“数据库性能调优”。
（2）解决方案：使用实时搜索引擎来提供快速的数据查询以供业务分析和决策
实时搜索引擎查询可以聚合大量数据集并立即获得结果，能够生成及时数据以进行准确分析。接下来，数据工程师就可以Domo、Visokio等商业智能分析或数据可视化工具中使用和分析新数据。
内存数据库实时搜索引擎的优势：
提供亚毫秒级搜索和查询性能。
通过即时结果扩展海量数据集的搜索和查询能力。
对微服务框架友好的小资源占用。
下图描述了将多个记录源的数据整合到一个实时搜索引擎中，以获取及时数据和业务洞察力的过程：
3.网上搜索太慢
（1）问题：用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟
另一个常见的数据库问题是对大量主数据表执行重复查找。主数据表会定义数据库中重要的数据库实体，例如公司的产品、合作伙伴、供应商和订单等。随着公司的发展，主数据表的这些数据元素会不断增长。
当主数据表达到数百万个主键或辅助键值时，如果数据库重复执行大型主数据表查找时，就会出现性能问题。常见的症状是用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟，尤其是搜索像淘宝、京东这样的具有海量产品的电子商务网站时。#数据表#
（2）解决方案：跨数据库分区或分片分布进行数据摄取、索引和查询负载，并使用二级索引
地理分布式数据库拓扑可以将主数据表扩展到数以千万计的主键和辅助键。这实现了强大的自动搜索和基于类别（分面）的灵活搜索功能，能够为在线客户和业务用户提供即时搜索结果。跨多个数据库分区或分片分布读取和写入可实现大规模主数据表和高性能搜索结果。
二级索引是为提供快速数据查找而创建的非主键索引。数据库的二级索引允许在任何数据库字段中灵活快速地搜索主数据表。用户可以为单个记录创建数千个索引，也可以为整个数据库创建数十万个索引，并且数据库在创建索引后可以提供自动索引管理。#内存数据库#
如何选择内存数据库？
从目前主流的数据库看，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）可以满足企业的实时搜索需求。Redis Enterprise为实时数据提供了强大的索引、查询和全文搜索引擎，可在本地和云中作为托管服务使用，其二级索引可以整合来自其他存储的数据存储并快速完成全文搜索或自动完成引擎。如果企业需要处理大量数据、需要快速访问数据以进行实时分析、网上搜索太慢，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）实时搜索引擎可以很好的解决上述数据库性能问题。#数据访问#
感觉上次走跨海大桥应该是2020年的进博会，后来的后来，再也没去过上海，也再没走过大桥。从红色开始，到紫色结束。大桥修建在家旁边，但是好像是很久之后才看到桥上的“彩虹”的。小时候老师说开在桥上眼睛很舒服，不会疲劳，我觉得很酷。在后来很长一段时间里，介绍起自己的家乡，我总会头头是道地开始说起这座大桥，尽管很多人尤其是来自天南海北的人并不了解。在珠港澳大桥落成之前，它应该还算是小有名气吧…？我猜的。
大桥建成之前的海涂和被推倒的房子、征迁的土地一样，在我脑海中已经很模糊了。只能推回到五岁之前，在十塘左右的地方，爷爷经营一家小卖部，给往来拷海的人供点水食补给。至于我有没有真正去拷过海，我已经不记得，只记得奶奶会在腰上系一个小背篓，我们四只脚都陷在滩涂泥地里，奶奶会抓小沙蟹，我也抓，但是不敢抓活的，只敢碰奄奄一息的，然后奶奶会把它们腌封在吃完的玻璃糖水罐子里；还记得爷爷很会煮茶叶蛋，我一口气能吃俩；雷雨天的时候我会很害怕，但是只要在这个小房子里就觉得很安心——好像都是属于夏天的回忆。
在我的成长过程中，好像是朝着海涂的对立面奔跑的过程。读小学之后只被爸爸带着去和拷海的人赶着要鲜货时去过几次，语文作业每天都要写日记，我写这段总被老师说是流水账；上初中开始住校，上高中学业繁忙，上大学回家时间都很少。大学一次寒假去了海天一洲，也是唯一一次去，两边都是黄色的海，觉得自己“海边人”的身份都不骄傲了，那时候还沉浸在台东的海岸，想不通同样是东海，入海口的景致怎么会差那么多。
但是，杭州湾南岸的土地应该确实再变多吧，我猜的。只是小时候不够高，站的也不够高，不知道在十塘十一塘的背后，还有很多滩涂上茂盛涌发的水草，还有很多泥沙堆积在一起的大片平原，以及，很大很大的一片黄色的海。想到18年的高考作文“浙江精神”，有时候想，自己性格里的一部分，是不是来自这片黄色的海，有种说不出来的浪漫。在土地开发后，高楼林立后，现代化不断推进让我们的生活无限趋近于“大城市”后，还会有人记得这里本来是绿草无垠，水天浩渺的吗。
希望我的女儿还有机会记得。
大桥建成之前的海涂和被推倒的房子、征迁的土地一样，在我脑海中已经很模糊了。只能推回到五岁之前，在十塘左右的地方，爷爷经营一家小卖部，给往来拷海的人供点水食补给。至于我有没有真正去拷过海，我已经不记得，只记得奶奶会在腰上系一个小背篓，我们四只脚都陷在滩涂泥地里，奶奶会抓小沙蟹，我也抓，但是不敢抓活的，只敢碰奄奄一息的，然后奶奶会把它们腌封在吃完的玻璃糖水罐子里；还记得爷爷很会煮茶叶蛋，我一口气能吃俩；雷雨天的时候我会很害怕，但是只要在这个小房子里就觉得很安心——好像都是属于夏天的回忆。
在我的成长过程中，好像是朝着海涂的对立面奔跑的过程。读小学之后只被爸爸带着去和拷海的人赶着要鲜货时去过几次，语文作业每天都要写日记，我写这段总被老师说是流水账；上初中开始住校，上高中学业繁忙，上大学回家时间都很少。大学一次寒假去了海天一洲，也是唯一一次去，两边都是黄色的海，觉得自己“海边人”的身份都不骄傲了，那时候还沉浸在台东的海岸，想不通同样是东海，入海口的景致怎么会差那么多。
但是，杭州湾南岸的土地应该确实再变多吧，我猜的。只是小时候不够高，站的也不够高，不知道在十塘十一塘的背后，还有很多滩涂上茂盛涌发的水草，还有很多泥沙堆积在一起的大片平原，以及，很大很大的一片黄色的海。想到18年的高考作文“浙江精神”，有时候想，自己性格里的一部分，是不是来自这片黄色的海，有种说不出来的浪漫。在土地开发后，高楼林立后，现代化不断推进让我们的生活无限趋近于“大城市”后，还会有人记得这里本来是绿草无垠，水天浩渺的吗。
希望我的女儿还有机会记得。
不知不觉也过了两百天啦~[开学季]感觉过得我自己都不知道[哆啦A梦吃惊]得感叹一下岁月真的不饶人[举杠铃] 入坑这两百天过得都像过了两千天一样充实[送花花]认识了很多同样热爱并且在各自的领域闪闪发光的人们[哆啦A梦花心]然后还经历了钦哥好多个月不营业[思考]就是说也不知道他在憋什么大企划呢？[并不简单]然后加入了粉丝群 虽然每天只有早安晚安的问候 偶尔闲来无事的聊上几句 但也因此交到了更多来自各地的朋友们叭[打call][打call]现在真的是消失蛮久的再次回来 希望所有喜欢李钦的朋友们以后也能够酷继续热爱，继续变强大 然后一直在陪李钦度过无数个200天（两百天属实是因为我入坑晚[苦涩][单身狗]）但是未来还有很多很多天的机会去让我继续热爱 我词穷了[赢牛奶][融化] 就这样吧~ 200天日志到此停笔#李钦##向全世界安利李钦##李钦Qin[超话]#
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