数据存储与性能优化方案
/ / 点击 / 阅读耗时 9 分钟在处理每天 20亿 请求的数据场景下，系统需要具备强大的扩展性和高效的数据管理能力。
1. 数据归类与分表存储
概述
通过将常用数据与大数据表分开存储，使用关联ID进行数据关联，以减少冗余存储和提高查询效率。这种方法将常用数据独立存储在单独的表中，而其他数据表仅保存关联ID。
适用场景
- 数据存在高度重复性，如用户信息、广告位信息等。
- 需要频繁查询常用数据，同时避免重复存储。
实现方式
- 独立存储常用信息，如广告位、用户和设备信息，并使用 关联ID 连接到其他表。
- 数据总表仅存储常用数据的 ID，减少数据冗余。
优点
- 存储空间优化：减少数据冗余，提高存储效率。
- 查询效率提升：通过关联ID加速数据查询。
2. 数据分片（Sharding）
概述
数据分片将数据水平拆分到多个数据库实例，以减小单个数据库的负担，支持系统水平扩展。
适用场景
- 单表数据量超过千万级别，查询性能变慢。
- 需要高并发读写能力。
实现方式
- 根据 广告ID、用户ID 或 日期 进行水平分片。
- 使用 哈希分片 将数据均匀分布到多个节点。
优点
- 提高系统的 水平扩展能力。
- 减少单节点的 读写压力。
3. 数据库读写分离
概述
通过主从复制实现读写分离，主库负责写操作，从库负责读操作，从而减轻主库负担。
适用场景
- 读多写少的系统，如广告展示系统。
- 提高数据库整体性能，避免单点瓶颈。
实现方式
- 配置 MySQL 主从复制。
- 使用负载均衡将 读请求 分发到多个从库。
优点
- 提高系统的 读性能。
- 增强系统的 容错能力。
4. 数据归档与冷热数据分离
概述
将不常用的历史数据归档到低成本的存储，如 S3、OSS，而将热点数据保留在高性能数据库中。
适用场景
- 系统中存在大量 历史数据，查询频率较低。
- 需要优化 热点数据 的访问速度。
实现方式
- 热数据使用 MySQL 或 Redis 存储。
- 冷数据归档到 对象存储（如 S3、HDFS）。
优点
- 降低存储成本，提高热点数据的查询效率。
5. 数据索引优化
概述
为频繁查询的字段添加索引，提高查询效率。但需要平衡索引带来的写入开销。
适用场景
- 数据库表中存在大量记录，查询性能不佳。
- 需要频繁对特定字段进行复杂查询。
实现方式
- 为 广告ID、时间戳 等常用字段创建索引。
- 使用 联合索引 和 覆盖索引 优化查询。
优点
- 显著提升 查询性能，减少数据库I/O。
6. 数据库缓存（Caching）
概述
使用缓存机制（如 Redis、Memcached）将热点数据缓存在内存中，加速系统响应时间。
适用场景
- 热点数据访问频繁，如广告配置、用户数据。
- 系统需要快速响应，降低数据库负载。
实现方式
- 使用 Redis 缓存查询结果，并设置合理的过期时间。
- 采用 缓存穿透、缓存雪崩 等防护措施。
优点
- 减少数据库访问，提升系统的响应速度。
- 提高系统的 并发处理能力。
7. 使用消息队列进行异步处理
概述
使用消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）处理异步任务，如广告请求、竞价应答、曝光点击数据的写入，避免直接操作数据库造成的阻塞。
适用场景
- 高并发写操作，如广告竞价请求的日志存储。
- 数据需要异步处理和分析。
实现方式
- 将数据写入 Kafka 队列，异步消费处理并写入数据库。
- 设置 分区和持久化 提高数据处理能力。
优点
- 降低数据库写入压力，确保系统高可用。
- 实现 数据流的异步处理 和 解耦。
8. 数据压缩与存储优化
概述
对大规模数据进行压缩存储，减少磁盘占用。同时使用高效的存储格式（如 Parquet、ORC）提高查询效率。
适用场景
- 需要长期存储大量日志数据和历史记录。
- 需要批量处理和分析数据。
实现方式
- 对日志数据进行 Snappy 压缩，减少磁盘占用。
- 使用 Parquet、ORC 格式存储批量数据，提升查询效率。
优点
- 降低存储成本，提高批量数据处理的效率。
总结：推荐组合方案
针对您的业务需求和数据量，建议采用以下优化组合：
- 数据归类与分表存储 + 数据分片：提高系统的水平扩展能力，并减少存储冗余。
- 读写分离 + 冷热数据分离：优化读写性能，同时降低冷数据存储成本。
- 消息队列（Kafka） + 缓存（Redis）：加快系统响应速度，减轻数据库压力。
- 数据压缩 + 索引优化：减少存储空间，提高查询效率。