面试题：微服务架构下数据库优化的常见方法

Question

在微服务架构中，为了提升性能，数据库优化至关重要。请阐述至少三种常见的数据库优化方法，并说明每种方法如何具体助力微服务性能提升。

Answer 1

1. 索引优化
   • 助力性能提升方式：在微服务频繁查询的字段上创建合适的索引，能大幅加快查询速度。例如，在用户微服务中，若常根据用户ID查询用户信息，对用户ID字段建立索引，数据库可快速定位到相应记录，减少全表扫描的开销，提升查询性能，从而使依赖该查询的微服务响应更迅速。
2. 数据库连接池
   • 助力性能提升方式：微服务每次请求都创建和销毁数据库连接开销巨大。使用连接池，可预先创建并管理一定数量的数据库连接。微服务请求数据库时，直接从连接池获取连接，使用完毕后归还。这减少了连接创建与销毁的时间消耗，提高了数据库访问效率，降低了微服务的响应延迟。比如订单微服务在处理大量订单请求时，连接池能确保高效获取连接，快速完成订单数据的读写操作。
3. 查询优化
   • 助力性能提升方式：对微服务中复杂的SQL查询进行优化。通过分析查询语句执行计划，调整查询逻辑，避免使用子查询、笛卡尔积等低效操作。例如，在商品微服务中，原查询通过多次子查询获取商品相关信息，优化为使用JOIN操作直接关联表获取数据，减少查询执行时间，提高微服务处理商品数据请求的性能。
4. 缓存策略
   • 助力性能提升方式：在微服务架构中，对经常读取且不频繁变更的数据使用缓存，如Redis。当微服务请求数据时，先检查缓存中是否存在，若存在直接返回，无需查询数据库。比如在新闻微服务中，新闻详情数据更新频率低，将其缓存起来，大量用户请求新闻详情时，直接从缓存获取，减轻数据库压力，显著提升微服务响应速度。
5. 分库分表
   • 助力性能提升方式：随着微服务数据量增长，单个数据库或表处理能力受限。分库分表将数据按一定规则分散到多个数据库或表中。例如，在电商订单微服务中，按订单时间或用户ID进行分库分表，查询特定时间段或特定用户订单时，只需在对应的库表中查找，减少数据扫描范围，提升查询性能，同时也提高了数据库的扩展性，以适应微服务业务增长。