数据库中间件有哪些类型和特点？
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本文共计4362个文字，预计阅读时间需要18分钟。
1. 实际问题：我们了解数据库的数据，基本80%的业务是查询，20%的业务涉及增删改。经过长期业务变更和累积，数据库数据量达到一定规模后，直接影响的是用户与系统的交互。
1.现实中的问题我们知道数据库的数据，基本80%的业务是查询，20%的业务涵盖了增删改，经过长期的业务变更和积累数据库的数据到达了一定的数量之后，直接影响的是用户与系统的交互，查询时的速度，插入数据时的流畅度，系统的可用性，这些指标对用户体验都是会有影响的，不说用户，你自己用是什么感觉？我经历过且常见的无非以下几个解决方案，从用户，代码，数据库，不知道有没有人跟我有相似的经历
1.最简单粗暴的就是从用户下手，也就是通过业务的手段来约束，限定查询时间，限定查询条件，大批量需要申请后台工程师导出，不是说对这些方法嗤之以鼻，在某些场景下这样也是不错的方法.
2.检查代码，查询语句什么的能优化的做下优化，这一点确实也是比较关键的，再好的架构和服务器，也顶不住递归死循环查询这些.
3.结合一些数据库监控工具或者对常用查询的表，做一些数据库基本的属性设定，例如数据库加索引，分分区.
虽然确实可以使用这些技术手段来提升本身的查询速度，但是达到一定量级，这些手段得到的改善也不是很大，因为数据的量是实实在在的存在，假设此时加上并发量的增大，数据库引擎在查询或者计算时，使用的是服务器的CPU和内存，当资源消耗过高时，直接降低系统可用性，往往这个时候就需要通过整体业务上的变通或者技术架构的转换上来着手解决问题了。
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1. 实际问题：我们了解数据库的数据，基本80%的业务是查询，20%的业务涉及增删改。经过长期业务变更和累积，数据库数据量达到一定规模后，直接影响的是用户与系统的交互。
1.现实中的问题我们知道数据库的数据，基本80%的业务是查询，20%的业务涵盖了增删改，经过长期的业务变更和积累数据库的数据到达了一定的数量之后，直接影响的是用户与系统的交互，查询时的速度，插入数据时的流畅度，系统的可用性，这些指标对用户体验都是会有影响的，不说用户，你自己用是什么感觉？我经历过且常见的无非以下几个解决方案，从用户，代码，数据库，不知道有没有人跟我有相似的经历
1.最简单粗暴的就是从用户下手，也就是通过业务的手段来约束，限定查询时间，限定查询条件，大批量需要申请后台工程师导出，不是说对这些方法嗤之以鼻，在某些场景下这样也是不错的方法.
2.检查代码，查询语句什么的能优化的做下优化，这一点确实也是比较关键的，再好的架构和服务器，也顶不住递归死循环查询这些.
3.结合一些数据库监控工具或者对常用查询的表，做一些数据库基本的属性设定，例如数据库加索引，分分区.
虽然确实可以使用这些技术手段来提升本身的查询速度，但是达到一定量级，这些手段得到的改善也不是很大，因为数据的量是实实在在的存在，假设此时加上并发量的增大，数据库引擎在查询或者计算时，使用的是服务器的CPU和内存，当资源消耗过高时，直接降低系统可用性，往往这个时候就需要通过整体业务上的变通或者技术架构的转换上来着手解决问题了。