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我目前正在处理一个更大的数据库,虽然我没有具体问题,但我想要一些建议,如果有人有的话。
数据库为 2.2 GB(重建/压缩后)。它包含大约 50 个表。其中一个表包含一个 blob 和一些元数据。它目前有大约 22000 行。如果我从表中删除 blob (UPDATE table SET blob = null),数据库大小将减少到大约 200 兆字节(在重建/压缩之后)。元数据被大量访问,但是并不经常需要 blob。
我目前使用的数据库网址是:
jdbc:h2:D:/data;AUTO_SERVER=true;MVCC=true;CACHE_SIZE=524288
它在我们的 Java 虚拟机中运行,该虚拟机的最大堆内存为 4GB。
我想知道的一些事情:
最佳答案
您的答案取决于 blob 数据的增长率。例如,如果您的数据集将以每周 10% 的速度增长——那么尝试扩展 H2 的使用来存储 blob 数据就没有什么意义了(因为它会很快超过可用堆内存的速度)。相反,如果 blob 数据是最大的,那么尝试使用 H2 可能 是有意义的。
回答你关于 H2 的问题:
1) 在单独的进程中运行 H2 将允许 H2 占用大部分堆空间 - 使得控制 H2 的可用堆空间更易于管理。但是,您还将增加维护和监控单独流程的维护开销。所以答案是“这取决于你的操作环境和目标”。如果你有时间和人力,在单独的进程中运行 H2 可能是有意义的。但如果这是真的 - 那么您可能应该考虑只运行一个合适的 blob 存储平台。
2) 是的,您是正确的,将 blob 存储在单独的表中有助于缓存 - 在您不经常需要 blob 的情况下。它还应该有助于缩短检索时间,因为 H2 不必读取 blob 来查找元数据。
3) 请注意,“互联网”代表着成千上万的人,他们拥有几乎同样多的不同特定用例。您需要将您的用例过滤为需求,然后应用您从其他人那里收集的逻辑。
4) 我个人的建议是,如果您正在尝试构建可扩展且可维护的平台,请使用正确的工具。 H2 或任何其他关系数据库通常不是存储许多大型 blob 的正确工具。我建议您调查使用键/值存储。
关于java - H2 性能建议,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30660993/
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