1.数据库选型 1.1 概述

读书期间，我经常自己动手捣鼓数据库，回过头来看，确实走了不少弯路。经常是随便什么小事，也要搭建一个庞大的Ms Sql系统，即便是再简单不过的小玩意儿，也非得用mssql。这样的安装不仅耗费了系统资源，而且速度缓慢，部署起来也颇为繁琐。尽管当时用的是盗版软件，但现在回想起来，正是因为自己当时的无知和大学期间知识的不足，加上盲目跟风的指导，我们错过了许多宝贵的学习机会。在近年来的工作实践中，我逐渐舍弃了诸如MSSQL、MySQL等大型数据库系统，这并非意味着它们无法发挥效用，亦非认为它们存在缺陷。只是对于一些较小的问题，使用这些庞大的工具似乎有些大材小用。过分追求细节不仅会让自己感到疲惫，还会对整体工作效果产生不利影响，同时也会造成大量时间的浪费。在较小的应用场景中，我倾向于运用诸如XML等C#文件数据库，而在处理数据量达到亿级及以上的实际需求时，则会选择更为专业的数据库系统。我的目标是确保这些工具能够满足我的使用需求，无需过于复杂或花哨。

1.2 优点

所以说说本项目使用的数据库：，使用它的原因有：

轻量且适用于多平台，该数据库引擎运行于进程内部，无需客户端与服务器之分。仅需引入其动态库，即可解锁所有功能。值得一提的是，该动态库体积小巧，仅几百KB。与之相较，MSSQL的数GB容量，差距显而易见。

绿色版本，独立文件形式。其核心驱动程序无需借助外部软件，无需进行安装操作，这在部署过程中能减少许多繁琐步骤。是否有人安装MSSQL时频繁遇到错误问题？在未安装前，校验过程就无法通过，这实在让人头疼。这也从个人开发成本的角度考虑，想想看，购买几个G的数据库空间需要多少钱，而购买相同容量的硬盘空间几乎可以说是非常便宜。在不影响功能的情况下，何乐而不为；

自2012年开始，我就开始使用XCode组件，对此我深感感激，因为它极大地减轻了我处理数据库相关工作的负担，使我能够专注于业务开发。XCode对Sqlte的支持尤为人性化，对诸多不足之处进行了优化，并且积累了丰富的应用实例。从V9版本起，XCode将引入对网络和分布式数据库的支持，这一新功能将使它更为强大，因而我们有充分的理由去采用它。此外，XCode所具备的灵活分库技术，是我解决查询难题的关键工具。即便我对MSSQL上亿数据的优化并不精通，我依然可以通过分库，以更低的技术门槛和有限的资源来有效应对问题。

1.3 缺点与解决方案

述及了这些长处的同时，或许有人会提出，这些大家早已耳熟能详，然而面对其不足之处，我们又该如何应对呢？实际上，这些问题根本无需过分担忧。

并发性能不尽如人意，这被视为最为关键的难题之一。由于采用单一文件数据库，它可能会在写操作时被独占，进而引发其他读写操作的中断或错误。这一现象不容忽视，我认为有必要在特定情境下对其进行深入分析。在常规时段，项目数据库的读写操作通常不会同时发生，这是因为数据采集与更新的写操作期间，查询分析活动相对较少；再者，即便进行查询分析，由于广泛采用了分库技术，独占资源的情况也相对较少。

关键在于：XCode组件对并发操作进行了特别优化，一旦出现失败情况，会自动进行重试，每次重试间隔300毫秒，最多尝试5次。因此，这种方法能够显著降低数据库锁定错误的发生。再配合恰当的分库策略，这类错误的概率本就极低，即便如此，还有其他应对措施可用。因此，在本项目中，这一难题实际上并不构成问题。关于并发性的相关研究，您可以查阅XCode核心开发者@大石头的文章，其中详细阐述了高并发的研究报告。

在进行网络访问时，有时必须访问位于其他机器上的数据库文件，因此会将这些数据库文件存放在网络共享的目录中。但据称，在并发进行读写操作时，这种做法可能会导致数据损坏的问题。这个问题我之前也曾感到困惑，若公司规模扩大，到那时若考虑采用分布式架构，现有的做法将显得极为不便。通过网络共享目录进行操作，无疑会带来诸多不便与安全隐患。然而，鉴于XCode V9将迎来重大更新，并有望支持网络和分布式数据库，届时我们或许能够实现分布式操作，这些问题便不再是难题。至于处理亿级数据，目前尚不需要依赖网络分布式技术，因此这方面的担忧暂时可以放一放。

2.XCode组件分库技术

这是个人认为本项目非算法的最大的亮点之一。这主要与选择数据库有关，一方面是因为我对数据库的知识掌握不多，难以利用MSSQL轻松处理数千万条数据，包括数据迁移、服务器管理以及大量数据查询的效率问题，这些对于个人来说确实相当棘手。并非无法完成，而是在有限的时间和精力范围内，难以做到更加出色，这也是我选择XCode组件和数据库的主要原因之一。在本项目中，我们将探讨XCode分库技术的具体应用及其带来的益处，以便让大家对这一技术有更深入的了解。

至于X组件的技术文章，可以参考本博客的菜单栏“X组件”。

2.1 分库的目的与场景

在当前项目中，广泛实施分库策略的意图十分明确，旨在简化查询的复杂性，并且有利于数据库的迁移与独立。尤其是在开源环境下，我们能够直接获取各联赛的数据库及各类附加数据，无需单独进行数据导出。鉴于项目累积的历史数据日益增多，且经过前两个版本的测试，附加数据的查询需求极为频繁，故此必须采取分库策略以降低查询的复杂度。在查询单表500万数据时，与从仅含3万条记录的数据库中检索相比，两者之间的性能差异究竟有多大？实际上，我并未亲自进行过测试，但在一些基本情况下，两者所需的时间肯定存在差异，且这种差异可能相当显著。此外，考虑到500万条数据量将会持续增加，而3万条记录的数据量则基本保持不变（因为一旦比赛结束，相关数据便会停止更新，不再增加）。

本项目的分库应用场景极为丰富，以下仅列举数例以作说明，其余内容将在后续的数据库表设计及业务分析阶段逐一阐述。

比赛场次列表以联赛为依据进行分类存储，每个联赛及其杯赛的相关数据均被集中保存在各自的库中。以最多球队的西甲20支队伍为例，一年总共只有380场比赛，十年累计下来也就是3800条记录，因此无论查询技术多么不精湛，速度也不会慢到哪去，何必还要有XCode的缓存功能；在前面两个版本的设计中，我们曾考虑过创建一个总库，但由于实际应用场景尚未充分调研，所以在新版本中数据库尚未加入总库功能。总库和分库的作用是协调互补的，根据实际情况进行。

2.欧赔指数表。足球赛事中，胜平负投注方式尤为普遍，因此欧洲赔率的相关数据尤为丰富。然而，欧赔指数的复杂之处并非每场比赛的实时变动，而在于各家赔率公司所提供的赔率各有差异。赔率公司数量众多，有数百余家，但鉴于实际情况，本系统仅选取了约20家权威机构的数据。此外，数据存储方式也别具一格，为了提高查询效率，我们采用了以赔率公司加联赛为依据的分库策略。

其他指数表中，包括大小盘指数表以及其他各类指数表，均与欧洲赔率类型一致，均采纳了最为适宜当下时刻的数据存储方法。

2.2 分库的方法与使用情况

在XCode里，实现分库操作相当简便，只需对相应的连接字符串进行编辑，完成查询操作时同样需要设定正确的链接字符串。下面将详细介绍设置连接字符串的关键步骤，特别提醒的是，该方法的核心在于对Meat.的修改，而具体的值则需要根据你的分库规则来确定，例如，针对比赛场次表的分库设置：

下面这个是赔率数据的一个分库情况：

在进行数据录入或检索之前，需遵循上述步骤。其他操作流程与你的业务流程完全一致。

3.现有数据库的数据统计情况

鉴于赔率信息的时效性，本系统仅搜集了2013年及以后的赔率资料。至于赛事相关数据，其历史可追溯至十年前。因此，现阶段数据总量尚属有限。然而，随着时间的推移，数据量将逐步增加。为此，我编写了一个简易程序，对当前项目数据库中的数据量及记录进行了统计。

看看核心代码：

//采用键值对方式存储信息，其中键指的是表格的名字，而值则代表具体的记录内容。
Dictionary count = new Dictionary<string, DbCount>();

//获取文件夹下所有的数据库
var获取指定文件夹内的所有数据库文件，并将结果赋值给变量allDbFiles，具体操作为调用GetAllFilesByFolder函数，传入参数folderName。true);
//遍历所有数据库文件
 int index = 1;
foreach (var item in allDbFiles)
{
    var path = item.ToString();
    if (path.Contains("shm") || path.Contains("wal")) continue;
    //添加数据库连接字符串
    DAL.AddConnStr("DbTest", "Data Source=" + item.ToString(), null, "Sqlite");
    var dal = DAL.Create("DbTest");
    List tableList = dal.Tables;//获取所有的表
    //循环每个表
   
    Console.WriteLine("{0}-{1}",index++,allDbFiles.Count);
    foreach (var tab in tableList)
    {
       
        IEntityOperate Factory = dal.CreateOperate(tab.Name);
        int allCount = Factory.FindCount();
        if若计数器中不包含表名tab的键，则向计数器中添加键值对，其中键为tab的Name属性，值为新创建的计数。new DbCount(allCount));
        else对tab.Name对应的计数器进行累加操作，其RecordCount值增加。 allCount;
    }
    if (DAL.ConnStrs.ContainsKey("DbTest")) DAL.ConnStrs.Remove("DbTest");
}

看看统计的结果:

截至2015年5月8日，累计的数据总量达到了743万。这主要是因为历史数据由于时间跨度过长，难以获取（虽然国外可以获取，但过程较为繁琐）。因此，在实际情况的考量下，我们仅收集了2013年及以后年份的主要赔率数据。而之前的数据，我们仅搜集了基本的比赛结果信息。

本文源自叶小钗在数据之巅博客园的博客，原文可点击链接查看，如需进行转载，烦请直接与原作者取得联系。