想问下关于数据库负载的问题
问题描述
现在公司有个程序用于bi统计数据分析的后台，目前所有的统计数据都是通过各种复杂sql语句联表的复合查询得出的结果集。所以对数据库的计算压力比较大(虽然加了各种索引)，目前的临时解决方案是提升硬件能力，比如在阿里云上面买个16cpu 64g的独享数据库主机(这样能很大程度上缓解)。但是还有些c端程序也要跑，所以会会在这个数据库上面部署多个库。那如果那个统计的程序对数据库的压力比较大计算比较耗时，是否也会影响其它库的读写？应该影响比较大吧？有什么好的解决方案吗？
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2个回答
年代过于久远，无法发表回答
我们之前是BI那边定期拉基础数据到他们自己的资源库，然后根据自己的算法生成BI报表，他们那边只拉数据，操作都是自己玩的，不影响业务这边
我知道，只是目前公司的规模不允许
是否可以单条数据单挑数据更新，这样的话搞一个统计表，然后相应关联数据调整走队列修改对应数据
现在的现状是都是依赖sql查询，所以数据库压力比较大而且统计数据时间跨度也大
1.数据实时性要求怎么样。2.是否可以进行统计数据分时段存储（按需求存储单位时间内需要的数据）。3.是否可以直接统计数据落到一个统计表里，统计表中数据按照数据修改情况使用队列更新。
比如你一个东西要联好多表，查询好多字段，是不是可以初始化这个东西放到一个表里，然后修改的时候只维护修改内容设计的那几项列，这样计算就在代码里，不用SQL计算了。
优化什么的后期都能做，目前的现状就是这样。主要是这样一个数据库实例多个数据库 还是会影响c端的程序会变慢吧？
一个实例多个库的话，共同占用CPU内存的，如果有慢查询占用cpu内存的话，其它也会变慢的
谢谢！
最简单的实现方式，主从数据库，bi读从数据库；
稍微优化点，做定时脚本管理，脚本将数据以时间序列的维度进行统计，比如一个小时一条数据；bi系统将每小时的数据进行累加或者列表展示或者其他统计处理；
稍微再优化一下，将不同的数据源的数据，通过ETL迁移至数据仓库/数据湖服务，定时调度器对数仓/数据湖服务进行统计运算，生成不同的维度表，BI系统对维度表进行二次运算得到结果值，或者BI系统直接对数仓/数据湖进行sql查询得到业务数据。
谢谢！后面持续做优化！