扩展数据库的必要性可以归结为以下几个关键原因：
- 流量增长：随着应用程序用户的增加或交易量的增长，数据库的读写操作也会相应增加。如果数据库没有适当扩展，可能会成为瓶颈，导致响应时间变慢，用户体验下降。
- 提高性能：扩展数据库有助于提高查询性能，特别是在数据量增加时。大量数据可能会使操作（如搜索、连接、数据检索）变慢。
- 确保高可用性：通过复制或集群扩展可以提供故障转移机制，即使数据库的一部分出现故障，系统也能继续运行。
- 支持全球用户：对于拥有全球用户基础的应用程序，扩展可能涉及将数据分布在不同的地理区域，以减少延迟并提供更快的数据访问。
- 满足监管要求：在某些行业中，法规要求数据冗余、备份或特定的性能标准。扩展数据库可能是满足这些法律和监管要求的必要措施
- 成本效益：扩展还可以帮助优化成本，通过更有效地利用资源。例如，与不断升级单个服务器（垂直扩展）相比，采用分布式数据库进行水平扩展可能更具成本效益。
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扩展数据库的 7 个必知策略：
01 索引
索引涉及分析应用程序的查询模式，并创建适当的索引以优化查询性能。
- 作用：索引使数据库能够快速定位并检索所需数据，而无需扫描整个表。对于读操作频繁的场景，这可以显著减少查询响应时间。然而，索引过多可能会影响写操作的速度，因此需要平衡索引的数量。
02 Materialized Views
Materialized Views 是指预先计算并存储复杂查询的结果，这样后续的请求可以快速获取存储的结果，而无需重新计算。
- 作用：通过存储资源密集型查询的结果，物化视图可以加快对不经常变化的数据的访问速度。这对报告和分析工作负载尤其有用，因为同样的查询会被反复执行。
03 Denormalization
Denormalization 涉及将相关表合并为更少的表，通过数据重复来减少查询中的复杂连接（JOIN）操作。
- 作用：通过减少或消除连接操作，反规范化可以显著加快读操作的速度。尽管这种方法可能会导致数据冗余，但在读性能优先的情况下，这种权衡通常是值得的。然而，这需要谨慎管理以确保数据一致性。
04 垂直扩展
垂直扩展（或被称为 Scale Up）涉及升级数据库服务器的硬件资源，例如增加 CPU、RAM 或存储容量。
- 作用：垂直扩展通常是扩展数据库的第一步，因为它可以快速提高大多数操作的性能。它允许单个数据库服务器处理更多的负载，通过提供更多的计算能力和内存。然而，这种方法有其局限性，因为硬件的增加是有上限的。
05 缓存
缓存涉及将频繁访问的数据存储在一个更快的内存层（如 Redis 或 Memcached）中，以减少数据库的负载。
- 作用：缓存可以显著减少数据库负载，并通过从内存而非基于磁盘的存储中提供数据来提高应用程序性能。这对于读操作频繁且相同数据被反复请求的应用程序尤其有效。
06 复制
复制涉及在不同服务器上创建主数据库的副本，以分散读操作的压力。
- 作用：通过将读查询分散到多个数据库副本，复制可以增强读性能并提高数据库的整体可用性。它还提供了一种故障转移解决方案，提高了系统的弹性。然而，复制增加了复杂性，特别是在确保副本之间数据一致性方面。
07 分片
分片涉及将数据库表拆分为更小、更易管理的部分（分片），并将它们分布在多个服务器上。
- 作用：分片是一种有效的水平扩展数据库的方法，使得读写操作可以分布到多个服务器上。这减少了单个数据库服务器的负载，使系统能够处理更大的数据集和更高的流量。分片的实现较为复杂，需要仔细规划数据如何在分片之间分布。
