记录一次MySQL+Redis实现优化百万数据统计的方式

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: 【10月更文挑战第13天】在处理百万级数据的统计时,传统的单体数据库往往力不从心,这时结合使用MySQL和Redis可以显著提升性能。以下是一次实际优化案例的详细记录。

在处理百万级数据的统计时,传统的单体数据库往往力不从心,这时结合使用MySQL和Redis可以显著提升性能。以下是一次实际优化案例的详细记录。

背景介绍

随着业务的增长,我们的数据量迅速膨胀到了百万级别。这导致数据统计的查询速度变得非常慢,影响了用户体验。我们决定采用MySQL和Redis的组合来优化这一问题。

核心概念与联系

在分布式系统中,数据和计算资源通过网络连接起来,各个节点可以相互通信,共同完成某个任务。这种分布式计算的核心概念包括分布式存储、分布式计算、数据处理、数据挖掘、机器学习、人工智能等。这些技术的发展和应用对于提高计算效率、优化资源利用、提高系统可靠性和可扩展性具有重要意义 。

优化策略

1. 数据库分片

首先,我们对MySQL数据库进行了分片处理,将数据分散到多个数据库实例中,这样可以降低单个数据库的负载,提高查询效率。

2. 读写分离

我们将数据库的读操作和写操作分离,通过主从复制的方式,将读操作分散到多个从数据库上,写操作仍然在主数据库上进行。

3. Redis缓存热点数据

对于那些频繁查询但不常更新的数据,我们将其缓存在Redis中。这样,当用户发起查询请求时,可以直接从Redis中获取数据,而不是每次都去数据库查询,大大减少了数据库的压力。

4. 异步处理

对于一些非实时性的数据统计,我们采用了异步处理的方式。用户发起统计请求后,系统会将请求放入消息队列中,然后由后台服务异步处理,处理完成后再将结果更新到Redis中。

5. 定期更新统计数据

对于那些不需要实时更新的统计数据,我们可以在低峰时段进行统计计算,然后将结果存储在Redis中。这样在高峰时段,用户可以直接从Redis中获取这些统计数据,而不需要实时计算。

实施步骤

  1. 数据库分片:根据数据的访问模式,我们将数据分片到不同的数据库实例中。
  2. 读写分离:配置主从复制,将读操作路由到从数据库,写操作仍然在主数据库上进行。
  3. Redis缓存:对于热点数据,如商品信息、用户信息等,我们将其缓存在Redis中,并设置合理的过期时间。
  4. 异步处理:对于数据统计等操作,我们使用消息队列来异步处理,避免阻塞主线程。
  5. 定期更新:在低峰时段,我们定期计算统计数据,并将结果存储在Redis中,以供高峰时段使用。

结果

通过上述优化策略,我们显著提高了数据统计的查询速度,用户体验得到了显著提升。在某些情况下,查询速度提升了数十倍。

结论

MySQL和Redis的组合使用,可以有效地解决百万级数据统计的性能问题。通过数据库分片、读写分离、缓存热点数据、异步处理和定期更新统计数据等策略,我们可以显著提高系统的吞吐量和响应速度。这种优化方法不仅适用于数据统计场景,也适用于其他需要处理大量数据的业务场景。

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
MySQL底层概述—8.JOIN排序索引优化
本文主要介绍了MySQL中几种关键的优化技术和概念,包括Join算法原理、IN和EXISTS函数的使用场景、索引排序与额外排序(Using filesort)的区别及优化方法、以及单表和多表查询的索引优化策略。
MySQL底层概述—8.JOIN排序索引优化
MySQL底层概述—7.优化原则及慢查询
本文主要介绍了:Explain概述、Explain详解、索引优化数据准备、索引优化原则详解、慢查询设置与测试、慢查询SQL优化思路
MySQL底层概述—7.优化原则及慢查询
MySQL底层概述—5.InnoDB参数优化
本文介绍了MySQL数据库中与内存、日志和IO线程相关的参数优化,旨在提升数据库性能。主要内容包括: 1. 内存相关参数优化:缓冲池内存大小配置、配置多个Buffer Pool实例、Chunk大小配置、InnoDB缓存性能评估、Page管理相关参数、Change Buffer相关参数优化。 2. 日志相关参数优化:日志缓冲区配置、日志文件参数优化。 3. IO线程相关参数优化: 查询缓存参数、脏页刷盘参数、LRU链表参数、脏页刷盘相关参数。
MySQL底层概述—5.InnoDB参数优化
MySQL和SQLSugar百万条数据查询分页优化
在面对百万条数据的查询时,优化MySQL和SQLSugar的分页性能是非常重要的。通过合理使用索引、调整查询语句、使用缓存以及采用高效的分页策略,可以显著提高查询效率。本文介绍的技巧和方法,可以为开发人员在数据处理和查询优化中提供有效的指导,提升系统的性能和用户体验。掌握这些技巧后,您可以在处理海量数据时更加游刃有余。
36 9
从MySQL优化到脑力健康:技术人与效率的双重提升
聊到效率这个事,大家应该都挺有感触的吧。 不管是技术优化还是个人状态调整,怎么能更快、更省力地完成事情,都是我们每天要琢磨的事。
61 23
图解MySQL【日志】——磁盘 I/O 次数过高时优化的办法
当 MySQL 磁盘 I/O 次数过高时,可通过调整参数优化。控制刷盘时机以降低频率:组提交参数 `binlog_group_commit_sync_delay` 和 `binlog_group_commit_sync_no_delay_count` 调整等待时间和事务数量;`sync_binlog=N` 设置 write 和 fsync 频率,`innodb_flush_log_at_trx_commit=2` 使提交时只写入 Redo Log 文件,由 OS 择机持久化,但两者在 OS 崩溃时有丢失数据风险。
19 3
MySQL原理简介—11.优化案例介绍
本文介绍了四个SQL性能优化案例,涵盖不同场景下的问题分析与解决方案: 1. 禁止或改写SQL避免自动半连接优化。 2. 指定索引避免按聚簇索引全表扫描大表。 3. 按聚簇索引扫描小表减少回表次数。 4. 避免产生长事务长时间执行。
Redis,分布式缓存演化之路
本文介绍了基于Redis的分布式缓存演化,探讨了分布式锁和缓存一致性问题及其解决方案。首先分析了本地缓存和分布式缓存的区别与优劣,接着深入讲解了分布式远程缓存带来的并发、缓存失效(穿透、雪崩、击穿)等问题及应对策略。文章还详细描述了如何使用Redis实现分布式锁,确保高并发场景下的数据一致性和系统稳定性。最后,通过双写模式和失效模式讨论了缓存一致性问题,并提出了多种解决方案,如引入Canal中间件等。希望这些内容能为读者在设计分布式缓存系统时提供有价值的参考。感谢您的阅读!
110 6
Redis,分布式缓存演化之路
解决Redis缓存数据类型丢失问题
解决Redis缓存数据类型丢失问题
194 85
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等