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Table des matières
1. La sélection de types de données doit être précise
2. La conception de l'indice doit être raisonnable pour éviter l'excès ou le manque
3. Utiliser les transactions pour assurer la cohérence, mais contr?ler la granularité
4. Archives et partitions régulières pour améliorer l'efficacité des requêtes
Maison base de données tutoriel mysql Optimisation MySQL pour le stockage de données financières

Optimisation MySQL pour le stockage de données financières

Jul 27, 2025 am 02:06 AM
mysql Données financières

MySQL doit être optimisé pour les systèmes financiers: 1. Les données financières doivent être optimisées en utilisant le type décimal pour garantir la précision et la datetime dans les champs de temps pour éviter les problèmes de fuseau horaire; 2. La conception de l'index doit être raisonnable, éviter les mises à jour fréquentes des index de champ, combiner les index dans l'ordre des requêtes et nettoyer régulièrement les index inutiles; 3. Utiliser les transactions pour garantir la cohérence, contr?ler la granularité des transactions, éviter les transactions longues et les opérations non essentielles intégrées et sélectionner des niveaux d'isolement appropriés en fonction de l'entreprise; 4. Partitionner les données historiques par temps, archiver les données froides et utiliser des tables compressées pour améliorer l'efficacité de la requête et optimiser le stockage.

Optimisation de MySQL pour le stockage de données financières

MySQL est la solution de stockage de données choisie par de nombreux systèmes financiers en raison de sa stabilité, de sa flexibilité et de sa nature open source. Cependant, les données financières elle-même ont des exigences particulières - une précision élevée, une concurrence élevée et une forte cohérence. Si vous n'utilisez que la configuration par défaut, il est probable que vous ne pourrez pas résister à la pression de l'entreprise et que vous pouvez même provoquer des erreurs de données ou des goulots d'étranglement de performances. Pour optimiser MySQL pour stocker des données financières, vous devez commencer à partir de plusieurs points clés.

Optimisation de MySQL pour le stockage de données financières

1. La sélection de types de données doit être précise

Les données financières nécessitent une précision extrêmement élevée, en particulier dans des domaines tels que le montant, le taux de change, les intérêts, etc. Beaucoup de gens sont habitués à utiliser FLOAT ou DOUBLE , mais c'est une grande fosse dans le système financier. Ces types sont des valeurs approximatives, ce qui peut facilement entra?ner une perte de précision et finalement entra?ner une incohérence dans la réconciliation.

Il est recommandé d'utiliser DECIMAL(M,D) . Par exemple, DECIMAL(18,4) peut être exacte à quatre décimales, ce qui est suffisant pour traiter la plupart des scénarios financiers. Bien que l'espace de stockage soit légèrement grand, il vaut la peine d'obtenir la précision des données.

Optimisation de MySQL pour le stockage de données financières

De plus, il est recommandé d'utiliser DATETIME au lieu de TIMESTAMP uniformément parce que TIMESTAMP a des impacts de fuseau horaire, et les systèmes financiers doivent souvent enregistrer des points de temps fixe pour éviter les malentendus en raison des paramètres de fuseau horaire du serveur.


2. La conception de l'indice doit être raisonnable pour éviter l'excès ou le manque

Dans le système financier, les scénarios de requête communs incluent les statistiques par plage de temps, l'interrogation des enregistrements de transaction par l'ID utilisateur et la recherche de l'état de la transaction par numéro de commande. La conception raisonnable des indices peut améliorer considérablement l'efficacité des requêtes.

Optimisation de MySQL pour le stockage de données financières

Mais faites attention aux points suivants:

  • évitez de créer des index sur les champs fréquemment mis à jour : par exemple, le champ d'équilibre, lorsqu'il est fréquemment écrit, la maintenance des index ralentira les performances.
  • Les index combinés doivent être organisés par ordre de conditions de requête : par exemple, WHERE user_id = ? AND create_time BETWEEN ? AND ? est souvent interrogé, alors le champ d'index doit être (user_id, create_time) , et non l'inverse.
  • Vérifiez régulièrement les index inutilisés : vous pouvez utiliser le tableau STATISTICS dans information_schema , ou utiliser l'outil pt-index-usage pour analyser pour nettoyer les index inutiles et économiser les co?ts de stockage et de maintenance.

3. Utiliser les transactions pour assurer la cohérence, mais contr?ler la granularité

Le système financier a le plus peur de ?l'argent qui ne correspond pas?, donc les affaires sont nécessaires. Le moteur InNODB prend en charge les transactions et convient aux applications financières.

Mais une mauvaise utilisation des transactions peut également causer des problèmes:

  • Ne faites pas trop d'opérations dans une transaction : par exemple, le traitement des milliers d'enregistrements à la fois peut facilement faire attendre ou même les blocages.
  • Essayez de gérer uniquement les modifications de données de base dans les transactions : les opérations non critiques telles que les appels de service externes, la rédaction de journaux, etc. peuvent être placées en dehors de la transaction pour éviter les transactions trop longues.
  • Définissez le niveau d'isolement approprié : la valeur par défaut est REPEATABLE-READ , ce qui est suffisant pour la plupart des cas. Cependant, si un contr?le de concurrence plus élevé est requis, vous pouvez également envisager READ COMMITTED , mais faites attention qu'elle se conforme à la logique métier.

4. Archives et partitions régulières pour améliorer l'efficacité des requêtes

Les données financières augmentent rapidement et la fréquence des requêtes de données historiques est faible. Si vous mettez le tout dans une seule table, la requête deviendra de plus en plus lente, et la sauvegarde et la récupération seront difficiles.

Considérer:

  • Partition par le temps : par exemple, partition par mois ou trimestre pour améliorer l'efficacité des requêtes de portée.
  • Archiver les données à froid : migrer les données il y a un an vers un tableau historique distinct, conservant la clé primaire et la structure de l'indice, mais pas fréquemment en interrogeant dans le tableau principal.
  • Utilisez des tables compressées (comme la compression de la table InNODB): pour les données archivées, il peut économiser un espace de stockage sans affecter trop de performances de requête.

Fondamentalement, c'est tout. Ce n'est pas un problème d'utiliser MySQL dans des scénarios financiers. La clé est de travailler dur sur les types de données, les index, les transactions et la gestion du cycle de vie des données. Ce n'est pas compliqué, mais il est facile d'ignorer les détails et de poser des dangers cachés si vous ne faites pas attention.

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Pour réaliser l'automatisation du déploiement MySQL, la clé est d'utiliser Terraform pour définir les ressources, la configuration de gestion anible, le GIT pour le contr?le de version et le renforcement de la gestion de la sécurité et de l'autorisation. 1. Utilisez Terraform pour définir les instances MySQL, telles que la version, le type, le contr?le d'accès et d'autres attributs de ressources d'AWSRD; 2. Utilisez ANSIBLEPLAYBOOK pour réaliser des configurations détaillées telles que la création d'utilisateurs de base de données, les paramètres d'autorisation, etc.; 3. Tous les fichiers de configuration sont inclus dans la gestion GIT, le suivi du changement de support et le développement collaboratif; 4. évitez les informations sensibles à code dur, utilisez Vault ou ANSIBLEVAULT pour gérer les mots de passe et définissez les principes de contr?le d'accès et d'autorisation minimale.

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Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

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