Что нужно делать, чтобы база данных не замедлялась при увеличении объема данных?

• Индексирование: Создавать индексы для часто используемых полей в запросах WHERE, JOIN, ORDER BY.
• Нормализация: Обеспечивать правильную нормализацию базы данных, чтобы избежать избыточности и аномалий.
• Денормализация (осторожно): В некоторых случаях можно денормализовать отдельные части схемы для улучшения производительности чтения, но это увеличивает риск аномалий при записи.
• Оптимизация запросов: Анализировать и оптимизировать медленные запросы. Использовать EXPLAIN для понимания плана выполнения запроса.

  EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;
  

• Partitioning (Шардирование): Разделять большие таблицы на меньшие по определенному критерию (например, по дате или диапазону значений ID). Это улучшает производительность запросов, касающихся только части данных, и облегчает управление (бэкапы, архивирование).
• Connection Pooling: Использовать пулы соединений для сокращения накладных расходов на установление новых соединений с базой данных.
• Кэширование: Кэшировать часто запрашиваемые данные в памяти приложения или с помощью специализированных систем кеширования (Redis, Memcached).
• Мониторинг: Регулярно мониторить производительность базы данных (нагрузка на CPU, использование памяти, количество медленных запросов).
• Оборудование: При необходимости масштабировать или модернизировать аппаратное обеспечение сервера базы данных.
• Хранить только необходимые данные: Регулярно архивировать или удалять устаревшие или неактуальные данные.
• Использовать подходящий тип данных: Выбирать наиболее эффективные типы данных для хранения информации (например, integer вместо string для ID).
• Ограничивать количество возвращаемых данных: Использовать LIMIT в запросах, если не нужны все данные.
• Отложенные джойны: В сложных запросах с сортировкой иногда может помочь отложенный джойн.

-- Пример отложенного джойна
SELECT t1.*
FROM large_table t1
JOIN (SELECT id FROM large_table ORDER BY some_column LIMIT 100) t2 ON t1.id = t2.id;