数据库 性能优化有哪些措施？超详细的MySQL 数据库Optimization数据库一方面，优化是找出系统瓶颈并完善整个MySQL数据库 ， 2008，SIGMOD之一 。如何利用DRDS突破大数据产业链的单数据库 瓶颈通过分析我们可以看到，在大数据产业链的各个生产环节中 ， 各大公司都占据了阵地，高性能电脑和海量数据 。
1、用于量化投资策略(最高日频率如果你做的是高频数据 ， SQL肯定不是办法，搜索数据只会让你等死 。至于怎么解决，可以开个研讨会 。提到的题目是每天出现频率最高的数据，但是在这里是否足够分成两部分来讨论 。第一部分是存储这个瓶颈不是你的 。因为从总容量来说 ， 所有财务数据(每日以上)不超过20个国家(无文字数据) 。任何服务器的硬盘都足以承受 。从一个表来看 ， 最大的表不是每日列表，而是一些表的键 。
其实从SQL来说还是可以容忍的 。但是，如果你真的想加快速度，我们建议把表拆分，把需要的数据放在一个小表中，然后索引(这个很重要)！所以，如果说存储 ， SQL没有瓶颈 。瓶颈？第二部分是如何阅读和计算，这是最大的问题 。你的策略是一个持续的阅读和计算过程 。一种方法是读取数据 ， 然后计算时间 。你会发现读书是一个大瓶颈 。首先，找到计算时间的不是SQL本身 。如果是10M，你的速度是100K，计算时间需要100秒 。如果把股票全天的交易数据全部放进去 ， 可能会超过10m 。
2、如何判断程序的运行 瓶颈这种事情需要你提供一份运行测试的报告 ， 一切就迎刃而解了 。用户反应慢的时候 ， 其实给一个全天运行的硬件负载就够了 。如果用户看不懂报告，派人解释每一项可能影响哪个软件性能 。同时你要反过来给用户建议，让软件开发者提供完美运行的配置需求 。此外，建议用户使用一些性能测试工具来测试软件负载 。
3、 数据库架构选型与落地,看这篇就够了【数据库性能瓶颈分析,jmeter性能瓶颈分析】随着时间和业务的发展,数据库中的数据增长不可控，库和表中的数据会越来越大，带来更高的磁盘、IO和系统开销，甚至瓶颈 on 性能 。因此，在业务扩展的过程中，应用对数据库 system的健壮性、安全性和可扩展性提出了更高的要求 。下面 ， 我先从数据库架构，选型 ， 落地说起 。数据库它将面临哪些挑战？
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