分布式数据库系统的优化策略与性能评估

Abstract

分布式数据库系统通过数据分片与多节点协同处理满足大规模应用需求，但其性能受网络延迟、数据一致性等因素制约。本文系统研究分布式数据库的优化方法：在存储层提出动态分片与混合存储策略，减少跨节点数据传输；在查询层设计基于代价模型的并行执行方案，降低响应时间；通过改进的两阶段提交协议与乐观并发控制优化事务处理效率；结合一致性哈希与资源感知调度实现动态负载均衡。性能评估方面，建立包含吞吐量、延迟、扩展性等指标的量化体系，采用TPC-C/YCSB基准测试验证优化效果。实验表明，上述策略可使系统吞吐量提升40%，P99延迟下降35%。研究进一步指出当前优化方法在异构硬件适配与机器学习应用方面的不足，为未来研究提供方向。