Некоторые способы диагностики и решения проблем с кэшем базы данных:
Для диагностики используют, например:
- Профилирование запросов. proglib.io Каждая крупная СУБД предоставляет инструменты для анализа медленных запросов. proglib.io Например, в MySQL и PostgreSQL используют EXPLAIN ANALYZE для проверки планов выполнения запросов, в MongoDB — .explain(). proglib.io
- Изучение ключевых метрик производительности. proglib.io Нужно мониторить такие показатели, как время выполнения запросов, задержка при чтении/записи, проблемы с блокировками, пул соединений. proglib.io
- Наблюдение за использованием памяти. learn.microsoft.com Например, в базе данных Azure для MySQL используют метрики «Процент памяти узла» или «Процент памяти». learn.microsoft.com
Для решения проблем могут применять, например:
- Оптимизацию запросов. proglib.io Используют индексы, корректное использование JOIN и пакетную обработку. proglib.io
- Кэширование. proglib.io Часто используемые данные хранят в кэше (например, Redis, Memcached). proglib.io Это уменьшает нагрузку на базу данных и ускоряет обработку запросов. proglib.io
- Оптимизацию соединений с базой данных. proglib.io Открытие и закрытие соединений с базой относятся к ресурсоёмким операциям. proglib.io
- Обновление статистики. rarus.ru Если статистика неактуальная, то план запроса может быть неоптимальным, и запрос будет работать медленно и потреблять лишние ресурсы. rarus.ru
- Дефрагментацию индексов. rarus.ru Индексы в базе данных существуют для того, чтобы ускорить доступ к данным. rarus.ru Их нужно обслуживать. rarus.ru
- Резервное копирование. rarus.ru Всегда должны быть бэкапы, чтобы в случае сбоев можно было достать базу данных из резервной копии. rarus.ru