AlexHsu
2023-03-10 09:47:39 +08:00
我觉得 chatgpt 说挺好
为了满足系统对数据的维护和第三方对数据的高效查询服务，可以采用以下方案：
数据库设计
为了实现高效的查询，可以将数据存储在关系型数据库中，使用索引来加速查询速度。每个记录的大小不超过 1KB ，因此可以选择使用 MySQL 或 PostgreSQL 等数据库来存储数据。
在数据库中，可以将业务 ID 设为主键，以便快速根据业务 ID 进行查询。同时，还可以添加一些辅助索引，以支持更复杂的查询操作。
数据库缓存
为了提高查询速度，可以使用缓存技术。可以使用 Redis 或 Memcached 等缓存服务器来缓存最常用的查询结果。
可以将每个查询结果缓存在缓存服务器中，并设置过期时间，以便缓存服务器自动删除过期的数据。当有查询请求时，先从缓存服务器中查找数据，如果缓存中没有数据，再从数据库中查询并将结果存储到缓存中。
查询服务设计
为了满足第三方对数据的高效查询，可以设计一个查询服务。查询服务的主要作用是处理第三方的查询请求，并返回查询结果。
可以使用负载均衡技术，将查询请求分配到多个查询服务器上，以实现高并发查询。每个查询服务器都可以连接到同一个数据库，并从缓存服务器中获取数据。
为了提高查询速度，可以使用异步查询技术。当查询请求进入查询服务时，查询服务可以将请求放入一个消息队列中，并返回一个查询 ID 。查询服务再从消息队列中读取查询请求，异步地查询数据库，并将查询结果存储到缓存服务器中。当查询结果准备好后，查询服务将结果推送给第三方。
批量查询
对于批量查询场景，可以采用以下方案：
首先，将查询请求按照业务 ID 进行分组，每组查询的业务 ID 数量不超过缓存服务器的最大连接数。然后，将每组查询请求发送到不同的查询服务器上，由每个查询服务器异步地查询数据库和缓存服务器，并将查询结果返回给查询服务。
查询服务将每组查询结果进行合并，并将合并后的结果返回给第三方。由于每组查询请求的业务 ID 数量是相同的，因此可以保证每次查询的速度基本一致。