#甘度##生物[超话]##污水处理# 如何保证在气温降低的环境下，保障污水系统的平稳运行呢？可以选择培养甘度污水处理耐低温菌种，经过多年的应用结论证明，最低可耐受5°C的低温环境，在冬季为污水处理系统起到一定的“护航”作用。
由于本身没有耐低温菌种这种说法，只是应对即将来临的冬季，可能很多客户的污水系统都会受低温影响导致运行不正常，通过采用微生物应用与调试专业技术相结合，助您的污水系统度过今年的寒冬。
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虹科分享 | 数据库性能问题解决方案—虹科Redis企业版内存数据库
数据库性能问题背景#数据库[超话]##内存#
软件性能问题经常会使用户产生烦躁情绪—如果软件变慢，无论它的功能有多酷都难以快速发挥作用。幸运的是，内存数据库可以很好的解决性能问题。#软件性能#
无论是公司还是公司的用户，都希望能够获得实时信息和个性化的在线体验。如果网站太慢，加载数据需要很长时间，这边会给竞争对手可乘之机—用户更可能选择访问竞争对手的网站。
Emplifi通过对全球2000名消费者进行调查后发现，如何客户在遭受了2-3个糟糕的体验后，即便是他们非常喜爱的品牌，也会选择放弃。因此，对企业而言，如果数据库达不到最佳性能来支持软件的运行，则会极大的影响客户的忠诚度。
此外，软件开发人员还想扩大在线应用程序的规模。然而，当数据需求超出预期时，还可能难以交付实时数据。如何上述影响数据库性能的问题？选择高性能的内存数据库是解决问题的关键。#软件开发[超话]#
内存数据库解决的三个数据库性能问题
1.需要处理大量数据
（1）问题：应用程序需要立即响应用户的“实时数据需求”
实时响应是用户非常在意的应用程序功能之一。然而，随着用户数据库容量和数据表的稳步增长，传统的数据管理方法已经无法满足这种“实时数据需求”。查询数据库以获取单个且唯一标识符变得困难，难以在短时间内通过实时数据操作来创建富有洞察力的聚合数据视图。同时，这种缓慢的查询性能极大的阻碍了公司给客户提供精准化服务。
站在开发人员的角度看，只有可扩展的数据库架构才能实现广泛数据集的高效存储、操作和分析。
（2）解决方案：将用户查找表和其他与用户相关的数据表移动到内存数据库
内存数据库的工作原理与其他数据库一样，但在数据存储方面，内存数据库的所有数据都存储在DRAM中而不是传统磁盘上，只需要将数据定期存储在磁盘上用于持久性和数据恢复。
内存数据库能够显著提高性能：
节省时间。无需花费时间写入磁盘或从磁盘检索。
执行速度快。内存操作的执行速度比基于磁盘的驱动器快很多倍，甚至比新的NVMe或 SATA固态磁盘驱动器快得多。
代码可以扩展。内存数据查询具有低延迟，这意味着代码可以扩展。应用程序可以搜索成千上万的客户记录，以查找与单个客户相关的信息并实时获得结果。
2.数据查询太慢，无法立即分析
（1）问题：数据查询太慢，无法实时分析和决策
数据质量与数据的年龄直接相关，陈旧的数据对于实时分析和决策的价值较低。因此，企业的数据需要“实时更新”。企业需要使用实时数据库来查询数据并及时进行分析以获得业务决策，例如项目仪表板和故障排除警报——不仅能够实现实时查询、还能实现数据可视化展示和自主业务决策。
在数据操作流程的任何环节都可能造成查询性能问题，索引和提供搜索结果需要大量资源，数据库搜索和查询操作成本也很高。此外，想要同时摄取数据和查询不同的数据结构（如哈希和JSON文档）具有很高的要求，尤其是基于磁盘的 SQL 数据库（如Oracle和 SQL Server）。解决上述的问题最主要的方法是“数据库性能调优”。
（2）解决方案：使用实时搜索引擎来提供快速的数据查询以供业务分析和决策
实时搜索引擎查询可以聚合大量数据集并立即获得结果，能够生成及时数据以进行准确分析。接下来，数据工程师就可以Domo、Visokio等商业智能分析或数据可视化工具中使用和分析新数据。
内存数据库实时搜索引擎的优势：
提供亚毫秒级搜索和查询性能。
通过即时结果扩展海量数据集的搜索和查询能力。
对微服务框架友好的小资源占用。
下图描述了将多个记录源的数据整合到一个实时搜索引擎中，以获取及时数据和业务洞察力的过程：
3.网上搜索太慢
（1）问题：用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟
另一个常见的数据库问题是对大量主数据表执行重复查找。主数据表会定义数据库中重要的数据库实体，例如公司的产品、合作伙伴、供应商和订单等。随着公司的发展，主数据表的这些数据元素会不断增长。
当主数据表达到数百万个主键或辅助键值时，如果数据库重复执行大型主数据表查找时，就会出现性能问题。常见的症状是用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟，尤其是搜索像淘宝、京东这样的具有海量产品的电子商务网站时。#数据表#
（2）解决方案：跨数据库分区或分片分布进行数据摄取、索引和查询负载，并使用二级索引
地理分布式数据库拓扑可以将主数据表扩展到数以千万计的主键和辅助键。这实现了强大的自动搜索和基于类别（分面）的灵活搜索功能，能够为在线客户和业务用户提供即时搜索结果。跨多个数据库分区或分片分布读取和写入可实现大规模主数据表和高性能搜索结果。
二级索引是为提供快速数据查找而创建的非主键索引。数据库的二级索引允许在任何数据库字段中灵活快速地搜索主数据表。用户可以为单个记录创建数千个索引，也可以为整个数据库创建数十万个索引，并且数据库在创建索引后可以提供自动索引管理。#内存数据库#
如何选择内存数据库？
从目前主流的数据库看，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）可以满足企业的实时搜索需求。Redis Enterprise为实时数据提供了强大的索引、查询和全文搜索引擎，可在本地和云中作为托管服务使用，其二级索引可以整合来自其他存储的数据存储并快速完成全文搜索或自动完成引擎。如果企业需要处理大量数据、需要快速访问数据以进行实时分析、网上搜索太慢，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）实时搜索引擎可以很好的解决上述数据库性能问题。#数据访问#
数据库性能问题背景#数据库[超话]##内存#
软件性能问题经常会使用户产生烦躁情绪—如果软件变慢，无论它的功能有多酷都难以快速发挥作用。幸运的是，内存数据库可以很好的解决性能问题。#软件性能#
无论是公司还是公司的用户，都希望能够获得实时信息和个性化的在线体验。如果网站太慢，加载数据需要很长时间，这边会给竞争对手可乘之机—用户更可能选择访问竞争对手的网站。
Emplifi通过对全球2000名消费者进行调查后发现，如何客户在遭受了2-3个糟糕的体验后，即便是他们非常喜爱的品牌，也会选择放弃。因此，对企业而言，如果数据库达不到最佳性能来支持软件的运行，则会极大的影响客户的忠诚度。
此外，软件开发人员还想扩大在线应用程序的规模。然而，当数据需求超出预期时，还可能难以交付实时数据。如何上述影响数据库性能的问题？选择高性能的内存数据库是解决问题的关键。#软件开发[超话]#
内存数据库解决的三个数据库性能问题
1.需要处理大量数据
（1）问题：应用程序需要立即响应用户的“实时数据需求”
实时响应是用户非常在意的应用程序功能之一。然而，随着用户数据库容量和数据表的稳步增长，传统的数据管理方法已经无法满足这种“实时数据需求”。查询数据库以获取单个且唯一标识符变得困难，难以在短时间内通过实时数据操作来创建富有洞察力的聚合数据视图。同时，这种缓慢的查询性能极大的阻碍了公司给客户提供精准化服务。
站在开发人员的角度看，只有可扩展的数据库架构才能实现广泛数据集的高效存储、操作和分析。
（2）解决方案：将用户查找表和其他与用户相关的数据表移动到内存数据库
内存数据库的工作原理与其他数据库一样，但在数据存储方面，内存数据库的所有数据都存储在DRAM中而不是传统磁盘上，只需要将数据定期存储在磁盘上用于持久性和数据恢复。
内存数据库能够显著提高性能：
节省时间。无需花费时间写入磁盘或从磁盘检索。
执行速度快。内存操作的执行速度比基于磁盘的驱动器快很多倍，甚至比新的NVMe或 SATA固态磁盘驱动器快得多。
代码可以扩展。内存数据查询具有低延迟，这意味着代码可以扩展。应用程序可以搜索成千上万的客户记录，以查找与单个客户相关的信息并实时获得结果。
2.数据查询太慢，无法立即分析
（1）问题：数据查询太慢，无法实时分析和决策
数据质量与数据的年龄直接相关，陈旧的数据对于实时分析和决策的价值较低。因此，企业的数据需要“实时更新”。企业需要使用实时数据库来查询数据并及时进行分析以获得业务决策，例如项目仪表板和故障排除警报——不仅能够实现实时查询、还能实现数据可视化展示和自主业务决策。
在数据操作流程的任何环节都可能造成查询性能问题，索引和提供搜索结果需要大量资源，数据库搜索和查询操作成本也很高。此外，想要同时摄取数据和查询不同的数据结构（如哈希和JSON文档）具有很高的要求，尤其是基于磁盘的 SQL 数据库（如Oracle和 SQL Server）。解决上述的问题最主要的方法是“数据库性能调优”。
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实时搜索引擎查询可以聚合大量数据集并立即获得结果，能够生成及时数据以进行准确分析。接下来，数据工程师就可以Domo、Visokio等商业智能分析或数据可视化工具中使用和分析新数据。
内存数据库实时搜索引擎的优势：
提供亚毫秒级搜索和查询性能。
通过即时结果扩展海量数据集的搜索和查询能力。
对微服务框架友好的小资源占用。
下图描述了将多个记录源的数据整合到一个实时搜索引擎中，以获取及时数据和业务洞察力的过程：
3.网上搜索太慢
（1）问题：用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟
另一个常见的数据库问题是对大量主数据表执行重复查找。主数据表会定义数据库中重要的数据库实体，例如公司的产品、合作伙伴、供应商和订单等。随着公司的发展，主数据表的这些数据元素会不断增长。
当主数据表达到数百万个主键或辅助键值时，如果数据库重复执行大型主数据表查找时，就会出现性能问题。常见的症状是用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟，尤其是搜索像淘宝、京东这样的具有海量产品的电子商务网站时。#数据表#
（2）解决方案：跨数据库分区或分片分布进行数据摄取、索引和查询负载，并使用二级索引
地理分布式数据库拓扑可以将主数据表扩展到数以千万计的主键和辅助键。这实现了强大的自动搜索和基于类别（分面）的灵活搜索功能，能够为在线客户和业务用户提供即时搜索结果。跨多个数据库分区或分片分布读取和写入可实现大规模主数据表和高性能搜索结果。
二级索引是为提供快速数据查找而创建的非主键索引。数据库的二级索引允许在任何数据库字段中灵活快速地搜索主数据表。用户可以为单个记录创建数千个索引，也可以为整个数据库创建数十万个索引，并且数据库在创建索引后可以提供自动索引管理。#内存数据库#
如何选择内存数据库？
从目前主流的数据库看，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）可以满足企业的实时搜索需求。Redis Enterprise为实时数据提供了强大的索引、查询和全文搜索引擎，可在本地和云中作为托管服务使用，其二级索引可以整合来自其他存储的数据存储并快速完成全文搜索或自动完成引擎。如果企业需要处理大量数据、需要快速访问数据以进行实时分析、网上搜索太慢，虹科Redis企业版数据库（Redis Enterprise）实时搜索引擎可以很好的解决上述数据库性能问题。#数据访问#
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