財務データストレージのためにMySQLを最適化します

MySQLは、金融システムに最適化する必要があります。1。財務データは、精度を確保するために10進数を使用して最適化する必要があり、タイムゾーンの問題を回避するために時間分野での日付が必要です。 2。インデックス設計は合理的でなければなりません。フィールドインデックスの頻繁な更新を避け、クエリの順序でインデックスを組み合わせ、定期的に役に立たないインデックスをクリーンにします。 3.トランザクションを使用して、一貫性を確保し、トランザクションの粒度を制御し、長いトランザクションを回避し、それに組み込まれた非コア操作を避け、ビジネスに基づいて適切な分離レベルを選択します。 4。時間ごとに履歴データを分割し、コールドデータをアーカイブし、圧縮テーブルを使用してクエリ効率を向上させ、ストレージを最適化します。

MySQLは、その安定性、柔軟性、オープンソースの性質のために、多くの金融システムによって選択されるデータストレージソリューションです。ただし、財務データ自体には特別な要件があります - 高精度、高い並行性、および強い一貫性。デフォルトの構成のみを使用する場合、ビジネスの圧力に耐えることができず、データエラーやパフォーマンスボトルネックを引き起こす可能性があります。 MySQLを最適化して財務データを保存するには、いくつかの重要なポイントから開始する必要があります。

1.データ型の選択は正確でなければなりません

財務データには、特に金額、為替レート、利息などの分野では非常に高い精度が必要です。多くの人はFLOATまたはDOUBLE使用に慣れていますが、これは金融システムの大きなピットです。これらのタイプは近似値であり、精度の低下に簡単につながり、最終的に和解の矛盾につながる可能性があります。

DECIMAL(M,D)タイプを使用することをお勧めします。たとえば、 DECIMAL(18,4) 、ほとんどの財務シナリオに対処するのに十分な小数点以下の場所に正確になる場合があります。ストレージスペースはわずかに大きいですが、データの精度を取得する価値があります。

さらに、 TIMESTAMPにはタイムゾーンの影響があるため、タイムTIMESTAMPの代わりに均一にDATETIME使用することをお勧めします。また、金融システムは、サーバータイムゾーンの設定による誤解を避けるために固定時点を記録する必要があることがよくあります。

2。過度または欠落を避けるために、インデックス設計は合理的でなければなりません

金融システムでは、一般的なクエリシナリオには、時間範囲による統計、ユーザーIDによるトランザクションレコードのクエリ、および注文番号ごとのトランザクションステータスの検索が含まれます。インデックスの合理的な設計は、クエリ効率を大幅に改善できます。

ただし、次のポイントに注意してください。

• 頻繁に更新されるフィールドでインデックスの作成を避けます。たとえば、バランスフィールドは、頻繁に書かれた場合、インデックスメンテナンスがパフォーマンスを遅くします。
• 合計インデックスは、クエリ条件の順に配置する必要があります。 WHERE user_id = ? AND create_time BETWEEN ? AND ?多くの場合、照会された場合、インデックスフィールドは(user_id, create_time)である必要がありますが、その逆ではありません。
• 未使用のインデックスを定期的に確認する： information_schemaのSTATISTICSテーブルを使用するか、 pt-index-usageツールを使用して分析して役に立たないインデックスをクリーンアップし、ストレージとメンテナンスコストを節約します。

3.トランザクションを使用して一貫性を確保しますが、粒度を制御します

金融システムは「お金が一致しない」ことを最も恐れているため、問題が必要です。 INNODBエンジンはトランザクションをサポートし、金融アプリケーションに適しています。

しかし、不適切なトランザクションの使用も問題を引き起こす可能性があります。

• トランザクションであまりにも多くの操作を行わないでください。たとえば、一度に何千ものレコードを処理すると、ロックが待機したり、デッドロックさえしたりする可能性があります。
• トランザクションのコアデータの変更のみを処理してみてください。外部サービスコール、ログライティングなどの非批判的な操作は、トランザクションの外側に配置することができます。
• 適切な分離レベルを設定します：デフォルトはREPEATABLE-READであり、ほとんどの場合に十分です。ただし、より高い並行性制御が必要な場合は、 READ COMMITTEDを検討することもできますが、ビジネスロジックに準拠するように注意することもできます。

4.クエリ効率を改善するための通常のアーカイブとパーティション

財務データは急速に増加しており、履歴データクエリの頻度は低くなっています。すべてを1つのテーブルに入れた場合、クエリは遅くなり、バックアップと回復が困難になります。

考慮する：

• 時間ごとにパーティション：たとえば、スコープクエリ効率を改善するために、月または四半期ごとにパーティションをかけます。
• コールドデータのアーカイブ：1年前からデータを別の履歴テーブルに移行し、プライマリキーとインデックス構造を保持しますが、プライマリテーブルで頻繁にクエリをしません。
• 圧縮テーブルを使用します（InnoDBテーブル圧縮など）：アーカイブされたデータの場合、クエリのパフォーマンスに影響を与えることなくストレージスペースを節約できます。

基本的にそれだけです。財務シナリオでMySQLを使用することは問題ありません。重要なのは、データ型、インデックス、トランザクション、およびデータライフサイクル管理に懸命に取り組むことです。複雑ではありませんが、注意を払わなければ、詳細を無視して隠れた危険を築くのは簡単です。

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