# PERF04-BP05 根据访问模式和指标优化数据存储
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 使用性能特性和访问模式来优化数据的存储和查询方式，以便实现最佳性能。衡量索引、键分配、数据仓库设计或缓存策略等优化对系统性能或整体效率的影响。 

 **常见反模式：** 
+  您只能手动搜索日志文件来查找指标。 
+  您只能将指标发布到内部工具。 

 **建立此最佳实践的好处：** 为了确保满足工作负载的指标要求，您必须监控与读写操作相关的数据库性能指标。您可以根据这些数据向数据存储层添加新的读写优化功能。 

 **未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级：** 低 

## 实施指导
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 根据指标和模式优化数据存储：使用报告的指标来识别您的工作负载中任何性能欠佳的方面，并优化您的数据库组件。对于每个数据库系统，您都需要评估不同的性能相关特性，例如为数据建立索引的方式、缓存数据的方式，以及在多个系统中分配数据的方式。衡量优化所带来的影响。 

## 资源
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 **相关文档：** 
+  [AWS 数据库缓存](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/) 
+  [Amazon Athena 10 大性能提示](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/) 
+  [Amazon Aurora 最佳实践](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html) 
+  [Amazon DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/) 
+  [Amazon DynamoDB 最佳实践](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html) 
+  [Amazon Redshift Spectrum 最佳实践](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/) 
+  [Amazon Redshift 性能](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html) 
+  [AWS 云数据库](https://aws.amazon.com/products/databases/) 
+  [使用 DevOps Guru for RDS 分析性能异常](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/devops-guru-for-rds.html) 
+  [DynamoDB 的读/写容量模式](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.ReadWriteCapacityMode.html) 

 **相关视频：** 
+  [AWS 专用数据库（DAT209-L）](https://www.youtube.com/watch?v=q81TVuV5u28) 
+  [Amazon Aurora 存储揭秘：工作原理（DAT309-R）](https://www.youtube.com/watch?v=uaQEGLKtw54) 
+  [Amazon DynamoDB 深入研究：高级设计模式 (DAT403-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM) 

 **相关示例：** 
+  [Amazon DynamoDB 动手实验](https://amazon-dynamodb-labs.workshop.aws/hands-on-labs.html)