一个系统在用户多，高并发的情况下，数据库该如何设计
高并发的情况下，对于系统各个方面都有一定的要求，单从数据库层面主要有以下几点：
1、读写分离
高并发的场景读写分离是第一要做的。一般的系统都是读的频率要远远大于写的频率。所以我们将读写分开，从库读，主库写，一主多从，根据qps和iops大小再进行扩容调整。
2、分库分表
分库分表的目的在于降低单个表的数据量，提升查询效率。主要有横向拆分和纵向拆分。横向就是把一张表的数据分到不同的库或表，每张表的数据结构一样。纵向就是把一张宽表拆分成小表。例如，一张表有50个字段，可以将常用的字段放到一张表，不常用的放到另一张表。
3、索引
索引是必须要的。针对查询条的不同，建立相关索引，可以极大的提升查询效率。
最后，我们加入缓存、优化sql、优化业务逻辑，目的就是尽可能的减少操作数据库的次数，降低iops。
数据库建立多表关联，关键业务数据字段和查询字段建立索引，对唯一性建立好，同时多任务并发时程序设计时注意数据的合理性检验和用户处理数据有问题时的友好提示见面，建立好的结构文档说明，同时对关键字段的关系型作好记录，有效地设计多表的结构安排，尽量减少数据的冗余，同时又要避免对历史数据的影响，保持良好的数据管理
在多用户，高并发的业务场景下，传统关系型数据库i/o往往成为系统瓶颈，如上面几位的回答，这种情况下首先应该考虑减少对数据库的直接访问，常见的方法有使用缓存（包括客户端缓存，前端缓存以及服务器缓存，和CDN等），使用消息队列异步化数据库读写进行削峰等。其次我们应该优化对数据库的访问，使数据库能承受更高的qps,主要方法有优化重写查询语句，数据库读写分离，分表分库，以及对非事务型访问考虑使用nosql等。
向量数据库哪家强
1. 目前来看，NoSQL数据库中的MongoDB和Cassandra在向量数据库领域表现较为突出。
2. MongoDB和Cassandra都支持向量索引和查询，能够快速高效地处理大量向量数据。
此外，它们还具有分布式存储和高可用性等优点，能够满足大规模向量数据存储和处理的需求。
3. 当然，随着技术的不断发展和应用场景的不断变化，其他NoSQL数据库也有可能在向量数据库领域崭露头角。
因此，需要根据具体需求和实际情况选择合适的向量数据库。
常用的数据库有哪些
常用数据库有mysql、oracle、sqlserver、sqlite等。sqlserver数据库具有扩展性和可维护性，且安全性较高，是比较全面的数据库。我们首先需要知道常用数据库有mysql、oracle、sqlserver、sqlite、postgreSQL等。
数据库分为：关系型数据库和非关系型数据库两种
关系型数据库包括SQLite、Oracle、Mysql等
特性：
1、关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库；
2、关系型数据库的最大特点就是事务的一致性；
3、简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
优点：
1、容易理解：关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；
2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便；
3、易于维护：丰富的完整性大大减低了数据冗余和数据不一致的概率；
4、支持SQL，可用于复杂的查询。
缺点：
1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差；
2、固定的表结构；
3、高并发读写需求；
4、海量数据的高效率读写；
非关系型数据库包括MongoDb、redis、HBase等
特性：
1、使用键值对存储数据；
2、分布式；
3、一般不支持ACID特性；
4、非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。
优点：
1、无需经过sql层的解析，读写性能很高；
2、基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展；
3、存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。
缺点：
1、不提供sql支持，学习和使用成本较高；
2、无事务处理，附加功能bi和报表等支持也不好；
还没有评论，来说两句吧...