RDB के साथ काम करने पर अनुप्रयोग प्रदर्शन को अनुकूलित करने के तरीके

वे हर जगह काम करते हैं - यहां तक ​​कि MySQL, यहां तक ​​कि ओरेकल भी कम से कम एक स्व-लिखित डेटाबेस। होशियार डेटाबेस - जितना अधिक वह खुद को अनुकूलित करने की कोशिश करता है, लेकिन उसकी मदद करना बेहतर होता है

1. विभाजित और जीतना, लेकिन बस डेटाबेस को क्लस्टर करना - एक ही प्रकार के सभी डेटा को अभी भी क्लस्टर में विभाजित किया जा सकता है - अलग-अलग टेबल, प्रत्येक तालिका में रिकॉर्ड होते हैं जो कुछ सरल नियम को संतुष्ट करते हैं, उदाहरण के लिए, सूचकांक वाली तालिका में आईडी% के साथ डेटा शामिल है। एन == मैं, जहां एन क्लस्टर की संख्या है। इस प्रकार, हम बहुत आसानी से और प्रभावी ढंग से डेटा को विभाजित करते हैं जिसे क्रमिक रूप से पढ़ने की आवश्यकता नहीं होती है - उदाहरण के लिए, हम सभी शब्दों को 100-200 मिलियन ब्लॉकों में विभाजित करते हैं, प्रत्येक ब्लॉक में केवल आईडी% N == I के साथ शब्दों को विभाजित करते हैं। एक उदाहरण के रूप में, एक बड़ी प्रणाली में, जैसे कि एक सामाजिक नेटवर्क, आप सभी डेटा को एक उपयोगकर्ता से संबंधित की विशेषता से विभाजित कर सकते हैं - उदाहरण के लिए, सभी तस्वीरें एन तालिकाओं में डालते हैं, फोटो के बारे में जानकारी तालिका K = USER_IDN N में रखी गई है

2. सशर्त रूप से - एक डिस्क के साथ काम करें। हमेशा (पेस्ट) क्रमिक रूप से लिखें, कैश करें और रिकॉर्डिंग को बफर करें, शुरुआत से अंत तक एक पंक्ति में पढ़ने की कोशिश करें। रिकॉर्डिंग को गति देना केवल शानदार हो सकता है - परिमाण के कई आदेश, बस इसलिए कि आप रिकॉर्डिंग का सही तरीके से उपयोग करते हुए जानते हैं कि आपके (या निर्माता के) डिस्क कार्यों के लिए एल्गोरिथ्म कैसे लिखते हैं। लिखने से पहले डेटा को लगभग हमेशा सॉर्ट किया जा सकता है - चाहे मेमोरी में हो, टेक्स्ट के टुकड़ों के साथ अलग-अलग फाइलें - आप हमेशा एक इंडेक्स या एक साधारण ऐरे बना सकते हैं, जो डेटा आईडी द्वारा सॉर्ट किया जाता है और इंडेक्स के समान क्रम में उन्हें पढ़ा-लिखा जाता है। विकल्पों में से एक के रूप में - आप हमेशा अधिक इष्टतम डेटा भंडारण संरचना के साथ आ सकते हैं। उदाहरण के लिए, जब आपको किसी तालिका के टुकड़े को किसी अन्य तालिका में सम्मिलित करने की आवश्यकता होती है, तो इसे छोटे आईडी से क्रमिक रूप से बड़ा करने के लिए बेहतर होता है, उसी समय अनुक्रमण तंत्र को अक्षम करना। और प्रविष्टि के बाद इसे चालू करना।

3. डिस्क पर अक्सर आपको जो भी चाहिए उसे स्टोर न करें - इसे मेमोरी में लोड करें। अब आप आसानी से मेमोरी में गीगाबाइट या दो भी लगा सकते हैं। यदि सब कुछ फिट नहीं होता है, तो डेटा को टुकड़ों में तोड़ दें और एक टुकड़े में काम करें। इस तरह के कार्य में कोई भी कंसीलरेड और एनालॉग्स मदद नहीं करेंगे, केवल आप जानते हैं कि डेटा को किस क्रम में संसाधित किया जाएगा, इसलिए आप मानक उपयोगिताओं की तुलना में दस गुना तेजी से एक समाधान लिख सकते हैं। कई "पुरानी" संरचनाएं डेटा का उपयोग करने के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं।
- हैशिंग (सभी डेटा को कुछ नियम के अनुसार भागों में विभाजित किया गया है, उदाहरण के लिए CRC% N)
- एवीएल और बी पेड़ (मैं दृढ़ता से आपको अपने प्रियजन के लिए कागज, कलम, सी / सी ++ लेने की सलाह देता हूं और खुद को लागू करता हूं, एल्गोरिदम को पढ़े बिना केवल परिभाषाओं का पालन करते हुए - अपने आप को विकसित करें। सरलता विकसित करता है और अपने सामान्य स्तर को बढ़ाता है)
- सैंपल ऑर्डर किए गए हीप के साथ

4. पॉइंटर्स और संबंधित संरचनाओं का उपयोग करें। सोशल नेटवर्क से एक उदाहरण: अक्सर 100 मिलियन तस्वीरों में से उन लोगों को ढूंढना मुश्किल होता है जिन पर किसी विशेष व्यक्ति को चिह्नित किया जाता है, लेकिन स्वयं उस व्यक्ति के बारे में जानकारी में ऐसी तस्वीरों की सूची रखना आसान है। इसी तरह: खोज में आने वाले पृष्ठों के सभी लिंक को मेमोरी में स्टोर करना असंभव है, लेकिन साइट के रूट का यूआरएल आसानी से रखा गया है। पूर्ण सीआरसी या रूट आईडी (किसी भी तरह से) की गणना करके, आप जल्दी से उस जगह में फ़ाइल ढूंढ सकते हैं जहां इस साइट पर सभी ज्ञात लिंक लिखे गए हैं और जांचें कि क्या यह मौजूद है।

मैं इस पोस्ट में बहुत ही सरल या बेवकूफ नियमों के अपवाद के साथ सभी नई बारीकियों को जोड़ने की कोशिश करूंगा। मैं यह नहीं बताऊंगा कि MySQL में इंडेक्स कैसे सेट करें - इसके लिए सैकड़ों मैनुअल और कई तरीके हैं जो यह जांचने के लिए कि आपका समाधान वास्तव में काम करता है या नहीं। यदि आप अभी भी ऐसी सरल चीजों को नहीं जानते हैं, तो मुझे यकीन नहीं है कि इस पोस्ट में जानकारी उपयोगी थी ...

और एक और बात: मेरी राय है कि किसी भी कार्य में अनुकूलन करने के लिए कुछ है, और यदि यह महत्वपूर्ण है, तो अनुकूलन करें, और साथ ही, इस विषय पर अपनी खुद की शिक्षा करें।

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