UK Data Set

尽早过滤，经常过滤：将数据量。
小心类似于'％pattern％'：使用全文搜索来查找此类模式。
函数用法：避免在索引列上使用函数在哪里子句（不可控制）。
ORM意识：识别并修复 N+1 查询问题，确保 ORM 生成高效的批处理操作。
应用程序级优化（超越数据库）（约 200 字）
连接池：绝对必要。配置应用程序端连接池（例如，Java 的 HikariCP、PostgreSQL 的 PgBouncer）以重用已建立的数据库连接，从而最大限度地减少连接建立/拆除的开销。
异步处理和队列：
将非关键或长时间运行的数据库写入/更新卸载到后台队列（例如，Kafka、RabbitMQ、SQS）。
通过事件驱动架构解耦服务，以减少同步数据库依赖性。

分布式缓存（例如 Redis、Memcached）：将频繁读取的数据缓存在应用层或者专用的缓存集群中，以减少数据库的读取吞吐量。
缓存失效：实施强有力的策略来 白俄罗斯电话营销数据 确保数据的新鲜度。
负载平衡：在数据库副本或分片之间均匀分布应用程序请求。
监控与迭代（持续循环）（约100字）
全面监控：
关键指标：CPU、I/O、内存、网络、数据库特定指标（事务/秒、活动连接、锁等待、缓冲池命中率、慢查询）。
工具：数据库原生监控、操作系统工具（top、iostat、vmstat）、APM 工具（Datadog、New Relic）、云提供商监控。
基线和警报：建立正常的性能基线并设置偏差警报
定期分析以确定吞吐量瓶颈。
调优并非一次性任务。它是一个持续的循环：监控 -> 分析 -> 优化 -> 测试 -> 重复。工作负载会变化，数据会增长。
结论（约70字）
回顾：通过多层方法实现高吞吐量。
关键要点：硬件、操作系统、数据库配置、模式、查询和应用程序优化都发挥着作用。
目标：高效、可扩展且经济高效的数据库，能够处理苛刻的工作负载。