分区

在大数据的场景下,用户的业务数据往往有几千万,甚至上亿条记录。在这种场景下,一次简单的查询请求往往需要读取大量的磁盘数据,造成 I/O 的高负载和高时延问题。而在 SequoiaDB 巨杉数据库中,通过使用数据分区,可以大大减少读取的数据量,提高数据查询的并发度,从而解决了 I/O 的高负载和高时延问题。

通过本章文档,用户可以了解分区的基本概念和原理,熟悉数据分区的基本操作。使用数据分区,是提高系统性能的重要手段。本章主要内容如下:

回到顶部