擴展數據庫的必要性可以歸結為以下幾個關鍵原因：

1. 流量增長：隨著應用程序用戶的增加或交易量的增長，數據庫的讀寫操作也會相應增加。如果數據庫沒有適當擴展，可能會成為瓶頸，導致響應時間變慢，用戶體驗下降。
2. 提高性能：擴展數據庫有助于提高查詢性能，特別是在數據量增加時。大量數據可能會使操作（如搜索、連接、數據檢索）變慢。
3. 確保高可用性：通過復制或集群擴展可以提供故障轉移機制，即使數據庫的一部分出現故障，系統也能繼續運行。
4. 支持全球用戶：對于擁有全球用戶基礎的應用程序，擴展可能涉及將數據分布在不同的地理區域，以減少延遲并提供更快的數據訪問。
5. 滿足監管要求：在某些行業中，法規要求數據冗余、備份或特定的性能標準。擴展數據庫可能是滿足這些法律和監管要求的必要措施
6. 成本效益：擴展還可以幫助優化成本，通過更有效地利用資源。例如，與不斷升級單個服務器（垂直擴展）相比，采用分布式數據庫進行水平擴展可能更具成本效益。

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擴展數據庫的 7 個必知策略：

01 索引

索引涉及分析應用程序的查詢模式，并創建適當的索引以優化查詢性能。

• 作用：索引使數據庫能夠快速定位并檢索所需數據，而無需掃描整個表。對于讀操作頻繁的場景，這可以顯著減少查詢響應時間。然而，索引過多可能會影響寫操作的速度，因此需要平衡索引的數量。

02 Materialized Views

Materialized Views 是指預先計算并存儲復雜查詢的結果，這樣后續的請求可以快速獲取存儲的結果，而無需重新計算。

• 作用：通過存儲資源密集型查詢的結果，物化視圖可以加快對不經常變化的數據的訪問速度。這對報告和分析工作負載尤其有用，因為同樣的查詢會被反復執行。

03 Denormalization

Denormalization 涉及將相關表合并為更少的表，通過數據重復來減少查詢中的復雜連接（JOIN）操作。

• 作用：通過減少或消除連接操作，反規范化可以顯著加快讀操作的速度。盡管這種方法可能會導致數據冗余，但在讀性能優先的情況下，這種權衡通常是值得的。然而，這需要謹慎管理以確保數據一致性。

04 垂直擴展

垂直擴展（或被稱為 Scale Up）涉及升級數據庫服務器的硬件資源，例如增加 CPU、RAM 或存儲容量。

• 作用：垂直擴展通常是擴展數據庫的第一步，因為它可以快速提高大多數操作的性能。它允許單個數據庫服務器處理更多的負載，通過提供更多的計算能力和內存。然而，這種方法有其局限性，因為硬件的增加是有上限的。

05 緩存

緩存涉及將頻繁訪問的數據存儲在一個更快的內存層（如 Redis 或 Memcached）中，以減少數據庫的負載。

• 作用：緩存可以顯著減少數據庫負載，并通過從內存而非基于磁盤的存儲中提供數據來提高應用程序性能。這對于讀操作頻繁且相同數據被反復請求的應用程序尤其有效。

06 復制

復制涉及在不同服務器上創建主數據庫的副本，以分散讀操作的壓力。

• 作用：通過將讀查詢分散到多個數據庫副本，復制可以增強讀性能并提高數據庫的整體可用性。它還提供了一種故障轉移解決方案，提高了系統的彈性。然而，復制增加了復雜性，特別是在確保副本之間數據一致性方面。

07 分片

分片涉及將數據庫表拆分為更小、更易管理的部分（分片），并將它們分布在多個服務器上。

• 作用：分片是一種有效的水平擴展數據庫的方法，使得讀寫操作可以分布到多個服務器上。這減少了單個數據庫服務器的負載，使系統能夠處理更大的數據集和更高的流量。分片的實現較為復雜，需要仔細規劃數據如何在分片之間分布。