服务器上搭建数据库

前期准备

确定需求与选型

主流关系型数据库对比表：
| 数据库名称 | 适用场景 | 优势特点 | 典型部署架构 |
|——————–|—————————|———————————–|—————————-|
| MySQL | Web应用、中小型系统 | 轻量高效，社区活跃 | 主从复制+读写分离 |
| PostgreSQL | 复杂查询、地理信息系统 | JSON/JSONB原生支持，扩展插件丰富 | 流复制（物理/逻辑解码） |
| MariaDB | MySQL替代方案 | Galera集群实现同步多活 | Group Replication |
| SQL Server | Windows环境企业级应用 | PowerShell集成度高，图形化管理工具全 | AlwaysOn可用性组 |
| Oracle | 超大型企业核心业务 | RAC集群、Exadata一体机方案 | Data Guard灾备 |

硬件资源配置建议

安装部署流程

Linux平台标准安装步骤（以CentOS为例）

# 添加官方仓库（以MySQL为例）
sudo yum localinstall https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm
# 安装服务端及客户端工具
sudo yum install -y mysql-community-server mysql-workbench community-common
# 初始化数据目录并启动守护进程
mysqld --initialize --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/var/lib/mysql
systemctl enable mysqld && systemctl start mysqld

Windows平台静默安装参数示例

msiexec /i "sqlserver2022.msi" /qn /ACTION=Install /INSTANCENAME=MSSQLSERVER /FEATURES=SQLEngine,Tools /UPDATEENABLED=False /SECURITYMODE=SQL /SAPWD="YourStrong@Password123" /TCPENABLED=1 /IACCEPTSQLLICENSETERMS=YES

容器化部署方案（Docker Compose模板）

version: '3.8'
services:
  db:
    image: postgres:15-alpine
    ports:
      "5432:5432"
    environment:
      POSTGRES_USER: admin
      POSTGRES_PASSWORD: securepasswd
      POSTGRES_DB: appdb
    volumes:
      ./data:/var/lib/postgresql/data
      ./backups:/backups
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '2.0'
          memory: 4G

基础配置调优

连接池设置（JDBC示例）

InnoDB存储引擎优化（MySQL示例）

[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 70% #物理内存的70%用于缓存热点数据
innodb_log_file_size = 256M   #事务日志文件大小（建议≥4GB）
innodb_flush_method = O_DIRECT #绕过文件系统缓存直写磁盘
sync_binlog = 1               #二进制日志同步刷盘策略

安全加固措施

性能监控体系搭建

关键指标采集项

自动化告警规则示例（Prometheus AlertManager配置片段）

groups:
name: database_alerts
  rules:
  alert: HighCPUUsage
    expr: process_cpu_seconds_total{job="mysql"}/ignoring(cpu) > 0.85
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "MySQL实例{{ $labels.instance }} CPU使用率超过阈值"
      description: "当前CPU占用达{{ humanize $value }}，持续时长{{ $value }}分钟"

相关问题与解答

Q1：如何判断数据库是否需要分库分表？
A：当出现以下任一情况时应考虑水平拆分：①单表数据量超过500万条且增速明显；②大事务导致执行时间过长（>2秒）；③热点更新集中在某些分区，垂直拆分则适用于列冗余度过高的场景，可通过EXPLAIN分析查询计划中的全表扫描比例辅助决策。

Q2：为什么建议关闭Swap分区？
A：数据库系统对IO延迟极其敏感，启用Swap会导致内存不足时触发换页操作，产生毫秒级的延迟波动，对于要求亚秒级响应的交易系统，建议通过以下方式规避：①精确计算所需内存并预留余量；②使用cgroup限制进程内存上限；③采用ballooning保护机制防止OOM Killer意外