关键绩效因素
数据库性能受到管理员和开发人员必须考虑的几个关键因素的影响。上面的思维导图说明了关键要素：
项目属性：数据的基本特征 项目大小影响存储和检索速度 项目类型决定如何处理和存储数据运营因素：日常运营考虑 多个同时进行的操作的并发管理 跨操作的一致性要求 地理分布对访问速度的影响规模因素：增长和变化考虑因素数据集大小影响整个系统性能工作负载变化需要自适应性能策略可用性：系统可靠性要求高可用性预期正常运行时间故障转移计划系统弹性工作量影响
不同的工作负载类型对数据库性能提出了独特的挑战：
写入密集型工作负载：由于竞争进程之间的磁盘 I/O 锁争用而导致的延迟增加，索引维护开销巨大读取密集型工作负载：缓存管理挑战、复杂的查询优化需求、高峰时段的资源紧张删除繁重的工作负载：数据库碎片问题 性能随时间下降 定期维护要求混合工作负载：操作之间的资源争用调度挑战复杂的优化需求反规范化
非规范化是一种通过减少所需的表连接数量来提高读取性能的策略。该图显示：
包含来自多个源表的数据的合并 CUSTOMER_ORDERS 表原始表与非规范化结构之间的关系数据冗余和查询性能之间的权衡简化常见查询的访问模式数据库锁定过程
数据库锁定可确保并发操作期间的数据一致性：
锁获取：用户请求对特定记录进行锁定数据库管理锁队列防止同时修改锁管理：基于优先级的锁分配、死锁预防、事务隔离复制架构
复制架构提供可扩展性和可靠性：
领导节点：处理所有写入操作，管理一致性，协调复制跟随节点：处理读取操作提供冗余提高读取可扩展性分片策略
分片将数据分布在多个数据库之间：
分片路由器：将查询定向到适当的分片，管理数据分发，处理跨分片查询单个分片：包含总数据的子集，独立运行，减少单个节点负载数据库索引结构
数据库索引优化数据检索：
B-Tree 结构：平衡的树组织高效的搜索操作自动重新平衡索引管理：需要定期维护存储开销考虑性能影响分析实际实施
在实施这些策略时，请考虑：
绩效监控：设置全面的指标建立绩效基线定期进行绩效评估优化选择：分析工作负载模式 评估访问模式 考虑扩展需求权衡分析：平衡性能和一致性，评估维护开销，考虑成本影响未来规划：项目增长模式规划扩展阈值制定迁移策略