（2）数据库设计

1.每天存储一亿条数据记录，数据库怎么设计？

一天秒数：606024=86,400秒，每天写入数据量：100,000,000条，平均每秒写入数据量：100,000,000/86,400=1157.5条，峰值每秒估算写入数：1157.5*10=11575条。

数据库设计方案：

• 数据库服务器磁盘采用高速SSD磁盘。
• 数据库采用2个节点的集群方式部署，每个集群节点3台服务器，1主2备，主数据库为写数据库，备数据库为读数据，采用读写分离，单集群节点内主备库数据实时同步，集群节点主库数据实时同步。
• 选择合适的键值，进行分库分表方式。
• 写入采用单事务批量写入的方法新增数据
• 在关键字段建立索引，提高查询效率。
• 缓存查询数据。

2.在分布式系统中的数据库设计，要注意哪些方面?

任何分布式系统在设计的时候都需要考虑高可靠、可扩展、高可用。

高可靠的意思是每个组件都有很多个备份；可扩展的意思是，可以自由的增加减少节点，自由的增加或者减少算力或者存储能力；高可用的意思是，如果通过各种配套的管理、监控和灾备机制，能够让系统一直稳定运行下去。

数据库通常情况下会有几个组件：数据存储组件、计算组件。分布式环境下的数据存储会拆分成多份，而且每一份都需要在不同机器上有多个备份，数据备份的时候还需要考虑是同城备份还是跨城备份，备份的时候还需要考虑是同步备份还是异步备份。计算组件不涉及到备份，所以需要考虑的是如何能够快速的扩展。

分布式数据库涉及到分布式事务，要能够把分布式事务的复杂性与客户隔离，需要一个分布式事务协调器。

3.常见的数据库调优策略有哪些？

数据库调优的目标：

• 节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。（吞吐量更大）
• 合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度。（响应速度更快）
• 减少系统的瓶颈，提高数据库整体性能。

如何定位调优问题：

• 用户的反馈（主要）
• 日志分析（主要）：通过查看数据库日志和操作系统日志风方式找出异常情况。
• 服务器资源使用监控：监控服务器的CPU、内存、I/O等使用情况，实时了解服务器的性能，，与历史情况进行对比。
• 数据库内部状况监控：在数据库的监控中，活动会话（Active Session）监控是一个重要的指标。通过它可以清楚地了解数据库当前是否处于非常繁忙地状态，是否存在SQL堆积等。
• 其它：除了活动会话监控以外，我们也可以对事务、锁等待等进行监控。

常见优化步骤：

1. 选择适合的 DBMS：在传统关系型和NoSQL数据库中选型。NoSQL阵营包括键值型数据库、文档型数据库、搜索引擎、列式存储和图形数据库。这些数据库的优缺点和使用场景各不相同，比如列式存储数据库可以大幅度降低系统的I/O，适合于分布式文件系统，但如果数据需要频繁地增删改，那么列式存储就不太使用了。
2. 优化表设计：表结构要尽量遵循三范式的原则。这样可以让数据结构更加清晰规范，减少冗余字段，同时也减少了在更新，插入和删除数据时等异常情况的发生。如果查询应用比较多，尤其是需要进行多表联查的时候，可以采用反范式化进行优化。反范式采用空间换时间的方式，通过增加冗余字段提高查询的效率。
3. 优化查询逻辑：SQL查询优化，可以分为逻辑查询优化和物理查询优化。逻辑查询优化就是通过改变SQL语句的内容让SQL执行效率更高效，采用的方式是对SQL语句进行等价交换，对查询进行重写。SQL的查询优化重写包括了子查询优化，等价谓词重写、视图重写、条件简化、连接消除和嵌套连接消除等。

库级优化步骤：

• 读写分离：如果读和写的业务量都很大，并且它们都在同一个数据路服务器中进行操作，那么数据库的性能就会出现瓶颈，这时为了提高系统的性能，优化用户体验，我们可以采用读写分离的方式降低主数据库的负载，比如用主数据库（master）完成写操作，用从数据库（slave）完成读操作。
• 数据分片：当数据量级达到千万级以上时，有时候我们需要把一个数据库切成多份，放到不同的数据库服务器上，减少对单一数据库服务器的访问压力。如果我们使用的是 MySQL，就可以使用 MySQL 自带的分区表功能，当然也可以考虑从自己做垂直拆分（分库）、水平拆分（分表）、垂直+水平拆分（分库分表）。

参考(摘抄的文字版权属于原作者)
https://www.cnblogs.com/nanoha/p/15965016.html
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1711110021714548857&wfr=spider&for=pc
https://www.jianshu.com/p/15bc0d0c15d1