面试题：分布式系统中如何优化数据库读写性能

Question

在分布式系统场景下，数据库往往是性能瓶颈之一。请阐述几种常见的优化数据库读写性能的技巧与方法，并且说明每种方法适用的场景。

Answer 1

1. 数据库索引优化

• 技巧：合理创建索引，包括单列索引、联合索引等，索引能够加快数据的查找速度。例如在经常用于查询条件的字段上创建索引。
• 适用场景：适用于读多写少的场景，如报表查询系统，大量数据查询操作依赖索引快速定位数据。但写操作（插入、更新、删除）会因索引维护而变慢，所以写操作频繁场景需谨慎使用。

2. 读写分离

• 技巧：通过主从复制机制，将读操作分配到从库，写操作仍在主库执行。主库负责数据的写入并同步数据到从库，从库分担读压力。
• 适用场景：适用于读操作远多于写操作的应用，如新闻资讯网站，大量用户浏览新闻（读操作），而编辑发布新闻（写操作）相对较少。

3. 缓存机制

• 技巧：在应用和数据库之间加入缓存层，如Redis。先从缓存读取数据，缓存未命中再查询数据库，并将查询结果写入缓存。
• 适用场景：适用于数据变化频率低且查询频繁的数据，像电商平台的商品基本信息，商品上架后短时间内不会频繁修改，但大量用户会查询商品详情。

4. 分库分表

• 技巧：
  • 垂直分库：按照业务模块将不同业务的数据拆分到不同数据库，例如将用户相关数据放在用户库，订单相关数据放在订单库。
  • 垂直分表：把表中不常用或大字段拆分到另一张表，比如将用户表中的简历字段拆分到单独表。
  • 水平分表：根据某一字段（如时间、ID 取模等）将数据分散到多个表中，如按日期将订单表按月份拆分。
• 适用场景：
  • 垂直分库：适用于业务系统庞大，不同业务模块之间耦合度低的场景，可降低单个数据库压力并提升可维护性。
  • 垂直分表：适用于表字段过多，部分字段查询频率低或占用空间大的情况，减少单次查询数据量。
  • 水平分表：适用于数据量超大，单表数据过多影响读写性能的场景，如大型电商平台的订单数据按时间分表存储。

5. 批量操作

• 技巧：在插入、更新数据时，采用批量操作方式，减少数据库交互次数。如使用 JDBC 的 batch 方法批量插入数据。
• 适用场景：适用于需要一次性处理大量数据的写操作场景，如数据导入，批量更新用户状态等。减少数据库连接交互开销，提升整体写性能。