Datavail 对环境进行了全面的数据库运行状况检查,以确定导致查询缓慢和严重性能问题的根本原因。该团队还就配置 Aurora MySQL 集群提出了建议,以便通过高度可扩展、高性能且经济高效的系统更好地支持客户未来的增长。
容量规划:客户预测其未来数据增长将达到 5-10 倍,因此其数据库必须为这一数据量做好准备。Datavail 团队建议增加 Amazon Aurora Serverless 实例的最大容量,以确保数据库的未来发展,同时审查更大表的存档策略并考虑分片。
垂直和水平可扩展性:除了确保 Aurora 数据库可以垂直扩展之外,Datavail 还寻找提高水平可扩展性的方法,例如添加更多读取器节点和实施 RDS Proxy Read。通过优化 RDS Proxy Read 和自动扩展策略的使用,读取可扩展性变得更具成本效益。
MySQL 配置和性能调优:Datavail 涵盖了多个领域,可帮助客户实 柬埔寨电报数据 现其创新解决方案所需的数据库性能。建议包括对大型表进行碎片整理、调整数据库会话超时值、从实例中清除不需要的数据以及经常重建索引。
数据库安全:Datavail 团队审查了 MySQL 数据库的安全性和用户设置,以评估是否存在任何值得关注的地方。
持续的数据库评估和维护:对于创新型组织来说,保持数据库集群健康并不是一次性完成的项目。Datavail 团队强调了需要持续审查的几个领域,包括缓慢的查询、不断增长的表和数据库对象。