数据库扩展最佳实践 📊

数据库扩展是保障系统性能与可靠性的核心环节，以下是关键实践指南：

1. 水平扩展（Horizontal Scaling）

• 分库分表：通过分片技术（Sharding）将数据分散到多台服务器，例如使用 database_sharding 技术实现负载均衡 📁

- **读写分离**：主库处理写操作，从库负责读请求，降低单点压力 🔄

2. 垂直扩展（Vertical Scaling）

• 升级硬件：通过更高配置的服务器提升性能 ⚙️
• 优化配置：调整数据库参数（如连接池大小、缓存策略）以适应增长需求 🛠️

3. 缓存策略

• 使用Redis：通过缓存热点数据减少数据库查询压力 🧠

- **本地缓存**：结合Guava或Caffeine实现应用层缓存 📦

4. 分布式架构

• 数据库集群：采用MySQL Cluster或MongoDB分片集群实现高可用性 🤝
• 一致性协议：通过Paxos/Raft保障分布式数据一致性 ⚖️

5. 监控与调优

• 实时监控：使用Prometheus+Grafana追踪数据库性能指标 📈
• 定期优化：执行ANALYZE TABLE或索引重建提升查询效率 🔍

扩展阅读：数据库分片实践指南 可深入了解分片实现细节。