聊聊数据存储查询

这里我没有说出是数据库的操作，但是一般来说，我们都是采用数据库。对于数据库存储，我想先说说几类优化。

（1）SQL语句优化

          说SQL语句优化，这个内容比较大，我记得还有专门说SQL优化的文档，网上可以自己搜索，因为每一种数据库有自己特性，优化语句不一样。通用的就是创建索引，查询时尽量有索引。少用in.

(2)  业务上的优化

    所谓业务的优化，其实就是根据自己的业务和查询需要（插入需要），将数据库表进行合并或者字段简化，一遍减少连接上的查询筛选。已达到速度提升。当然有时候对于DBA来说，存储是冗余的，但是考虑整个系统，能够提升体验，冗余还是需要的,这就是存储上的用空间换时间

(3)分离数据库

    这里的分离有我们一般的读写分离，还有专门的业务分离。读写分离不说了。从业务的角度，我们可以将数据按照一定信息和需要，采用多种方式，多种数据库进行存储。例如：1，采用缓存（内存数据库）存储一些数据。2.采用本地数据库（嵌入式数据库，本地文档数据库）或设计的文件格式存储，另外适合的nosql数据库，综合应用，解决查询问题。将一些数据放入这类存储中。

（4）构建系统式的查询服务器

       这类解决的问题：

1.解决按照客户端问题（Oracle）

2.解决查询，插入瓶颈，充分利用服务器优势。

3.解决部署复杂度，客户端只需要提交SQL语句。

4.简化（3）中的多类数据库综合问题，同时可以利用数据库特性。现在很多数据库专门优化了文件导入，利用服务器之间导入文件，提升客户端批量插入。

5.可以扩展集群，提升性能。

大概就这么几类，说的很简单，只是为大家提供一个解决思路。

对于系统构建，我打算写一个demo，用sqlite数据库作为内存数据库，本地数据库，用berkeleydb做K-V数据库。redis数据库作为远端内存数据库。用postgresql作为大型数据库和文件导入方案。写完之后会提交，提供一个思路。传输只实现tcp，udp.