PERF 4: 您如何選擇資料庫解決方案?
系統的最佳資料庫解決方案可能會依可用性、一致性、分割容錯度、延遲、耐用性、可擴展性及查詢能力的需求而有所不同。許多系統針對不同子系統使用不同資料庫解決方案,並啟用不同功能以提升效能。為系統選錯資料庫解決方案和功能,可能使效能達成效率降低。
資源
AWS purpose-built databases (DAT209-L)
Amazon Aurora storage demystified: How it all works (DAT309-R)
Amazon DynamoDB deep dive: Advanced design patterns (DAT403-R1)
Cloud Databases with AWS
AWS Database Caching
Amazon DynamoDB Accelerator
Amazon Aurora best practices
Amazon Redshift performance
Amazon Athena top 10 performance tips
Amazon Redshift Spectrum best practices
Amazon DynamoDB best practices
最佳實務:
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了解資料特性: 了解工作負載中資料的不同特性。確定工作負載是否需要交易、如何與資料互動、其效能需求為何。使用此資料為您的工作負載選擇最佳效能資料庫方法 (例如,關聯式資料庫、NoSQL 鍵值、文件、寬欄、圖形、時間序列或記憶體內儲存)。
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評估可用選項: 評估在工作負載的儲存機制選擇過程中可用的服務和儲存選項。了解使用給定的服務或系統來存放資料的方法及時間。了解可優化資料庫效能或效率的可用組態選項,例如佈建 IOPS、記憶體和運算資源,以及快取。
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收集並記錄資料庫效能指標: 使用工具、程式庫和系統來記錄與資料庫效能有關的效能測量值。例如,測量存取資料庫時每秒交易、慢查詢或引入的系統延遲。使用這些資料以了解資料庫系統的效能。
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根據存取模式選擇資料儲存: 根據工作負載的存取模式確定要使用的服務和技術。例如,利用關聯式資料庫處理需要交易的工作負載,或者提供更高輸送量的鍵值存儲 (但最終在適用時保持一致)。
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根據存取模式和指標優化資料儲存: 使用效能特性和存取模式來優化資料儲存或查詢,以實現最佳效能。測量索引編制、鍵值分佈、資料倉儲設計或快取策略此類的優化,會對系統效能或整體效率造成何種影響。
改進方案
了解資料特性
評估可用選項
收集並記錄資料庫效能指標
根據存取模式選擇資料儲存
根據存取模式和指標優化資料儲存