- 確定緩存機會
確定 API 和數據庫集成中哪些部分能從緩存中獲益最多，例如頻繁訪問的數據、計算成本較高的操作或相對靜態的數據。
- 利用企業級集成平臺
一些企業級集成平臺通常包括緩存功能以促進動態或靜態數據的緩存。以馬提尼為例，其 API 服務設計器中展示了如何使用緩存功能。
- 確定適當的緩存粒度
決定是緩存整個 API 響應、單個數據庫查詢結果，還是響應中的較小數據部分。找到最大化緩存命中和最小化緩存失效之間的平衡。
- 設置緩存過期策略
根據緩存數據的波動性定義合適的過期時間。考慮數據更新的頻率和緩存信息可接受的陳舊程度。較短的過期時間可確保數據更新鮮，但可能增加緩存未命中率；較長的過期時間則可能提供陳舊數據。
- 處理緩存失效
實現機制以在底層數據變化時使緩存數據失效或更新。可以通過數據更新觸發的手動失效、基于時間的失效或事件驅動的方法來完成。
- 采用有效的緩存逐出策略
確定緩存在達到容量限制時的處理方式。逐出策略可以包括刪除最近最少使用的項目、最不經常訪問的項目或其他組合策略。選擇適當的逐出策略應基于系統的具體要求和特征。
- 監控和分析緩存性能
定期使用合適的工具和指標來衡量緩存命中率、緩存利用率、響應時間等性能指標。這些數據將深入了解緩存實施的有效性，并幫助確定改進或優化的領域。
- 全面測試緩存實現
在各種場景和流量負載下徹底測試緩存實現，模擬實際使用模式并驗證緩存行為是否符合預期。在測試期間監控性能指標，并根據需要微調緩存配置。
遵循這些最佳實踐將確保成功實現 API 和數據庫集成中的緩存，提升系統的性能和可擴展性。
API 查詢優化
查詢優化對于提高 API 和數據庫集成的性能起著至關重要的作用。執行查詢時，數據庫使用查詢優化技術生成最有效的執行計劃。此過程涉及分析查詢結構、表統計信息和可用索引，以確定檢索數據的最佳方式。
通過優化查詢，顯著縮短響應時間并減少數據庫的總體工作負載。高效的查詢執行減少了處理請求所需的時間，從而為 API 使用者帶來更快的響應。此外，它還有助于最大限度地減少資源利用率，使系統能夠在不犧牲性能的情況下處理更多并發請求。
查詢優化的影響超出了響應時間。優化良好的查詢可以減少數據庫服務器的負載，提高其可擴展性和處理不斷增加的工作負載的能力。通過最大限度地減少不必要的數據庫操作并有效利用索引，可以避免資源瓶頸，確保系統平穩高效地運行。
查詢優化技術包括多種策略，例如選擇適當的連接算法、有效利用索引以及優化查詢謂詞。連接算法決定了如何組合表來檢索所需的數據，根據數據分布和查詢條件選擇最合適的算法可以顯著提高性能。索引提供了一種快速定位數據的方法，依據查詢模式創建和利用索引可以提高查詢執行速度。優化查詢謂詞涉及使用適當的運算符和條件來有效地過濾和檢索必要的數據。
除了技術方面，查詢優化也應被視為一個持續的過程。隨著系統的發展和數據量的增加，查詢性能可能會受到影響。定期檢查和分析查詢性能指標、識別瓶頸并根據不斷變化的需求和數據特征微調查詢對于保持最佳性能至關重要。
優化數據庫查詢的技術
優化數據庫查詢是提高 API 和數據庫集成的性能和效率的關鍵方面。通過實施各種技術，可以提高查詢的執行速度和資源利用率。以下是一些有效的優化數據庫查詢的技術：
- 查詢重寫
修改原始查詢以生成性能更優的替代查詢，消除冗余操作、簡化復雜表達式或將復雜查詢分解為更小、更易管理的部分。通過重寫查詢，可以減少計算開銷，提高整體查詢執行時間。
- 查詢計劃分析
檢查數據庫優化器生成的執行計劃，這些計劃概述了數據庫引擎執行查詢時將采取的步驟。通過分析查詢計劃，可以識別查詢執行過程中的潛在瓶頸或低效率，做出針對性的查詢修改（例如重組或添加索引）。
- 索引
索引是提高查詢性能的基本技術，提供對數據庫表中特定數據的快速訪問。通過在查詢條件或連接中經常使用的列上創建索引，可以顯著加快數據檢索過程。但需平衡索引數量和數據修改期間的開銷，過多的索引會降低性能。
- 數據庫優化技術
不同的數據庫管理系統提供不同的優化技術和功能，包括物化視圖、查詢提示或存儲過程。物化視圖將頻繁執行的查詢結果存儲為物理表，從而可更快地檢索數據。查詢提示為優化器提供關于如何更有效處理查詢的說明，而存儲過程則允許預編譯和存儲頻繁執行的查詢，減少查詢解析和編譯的開銷。
- 數據反規范化
重構數據庫模式以減少復雜查詢所需的聯接數量。通過在多個表中復制數據或添加冗余列，可以簡化查詢并提高性能。但需權衡查詢性能和數據一致性，謹慎使用非規范化。
使用適當的索引來提高 API 查詢性能
優化查詢性能對于確保高效的 API 和數據庫集成至關重要。實現這一目標的一項強大技術是使用適當的索引。索引涉及創建能夠更快地從數據庫中檢索信息的數據結構。通過策略性地選擇正確的列來建立索引，可以顯著提高查詢的速度和效率。
首先，確定查詢條件中經常使用的關鍵列，例如 WHERE 子句或 JOIN 操作中涉及的列。這些列應具有高選擇性，意味著它們具有廣泛的不同值。選擇此類列進行索引可以使數據庫引擎快速縮小搜索空間并更有效地檢索相關數據。
創建索引時，考慮最適合數據庫功能和查詢要求的索引類型。常見的索引類型包括 B 樹索引、哈希索引和位圖索引。每種類型都有自己的優勢，適合不同的場景。此外，對于涉及多列或多連接的查詢，可以使用復合索引來覆蓋多個條件，提高查詢性能。
定期更新統計數據對于維持最佳索引性能至關重要。統計信息提供關于索引列中數據分布的信息，使查詢優化器能夠就查詢執行計劃做出明智的決策。過時或不準確的統計信息可能導致查詢性能不佳，因此安排定期統計信息更新非常重要。
雖然索引可以極大提高查詢性能，但避免過度索引也很重要。索引過多會帶來維護開銷并減慢數據修改操作的速度。最佳實踐是仔細分析查詢模式和使用場景，以確定最有益的索引，同時保持索引數量易于管理。
監控和分析索引的使用情況和性能至關重要。利用數據庫監控工具和性能指標來識別未充分利用或未使用的索引。根據查詢性能統計數據和用戶行為定期檢查和調整索引，以確保它們保持有效。
通過實施適當的索引技術，可以顯著提高 API 和數據庫集成中的查詢性能。精心設計的索引能夠減少查詢響應時間，最大限度地減少資源利用率，提高整體系統效率，從而帶來更好的用戶體驗和更高的可擴展性。
編寫高效且優化的查詢的最佳實踐
- 使用適當的數據類型：為您的列選擇最合適的數據類型，以確保高效的存儲和索引。使用正確的數據類型不僅可以節省存儲空間，還能讓數據庫更有效地執行操作。
- 最小化數據檢索：僅檢索必要的列和行，以最大程度減少數據庫和應用程序之間傳輸的數據量。避免在 SELECT 語句中使用通配符 (*)，并顯式指定所需的列。此外，使用 WHERE 子句在數據庫級別過濾數據，減少處理的數據量并提高查詢性能。
- 避免不必要的聯接：聯接多個表可能會占用資源并影響查詢性能。僅連接必要的表，并確保您的連接條件得到優化。分析表之間的關系，確定獲取所需數據的最小聯接集。
- 優化子查詢：子查詢是一個強大的工具，但如果使用不當，可能影響性能。確保通過使用適當的索引、限制結果集或在可能的情況下考慮替代查詢結構（如聯接或派生表）來優化子查詢。
- 創建適當的索引：如前所述，索引對于查詢性能至關重要。分析查詢模式并識別搜索條件中經常使用的列，在這些列上創建索引以加快數據檢索速度。不過，請注意索引的好處與數據修改期間維護索引的開銷之間的權衡。
- 定期更新統計信息：保持數據庫的統計信息最新，以確保準確的查詢優化。過時的統計信息可能導致查詢計劃不理想，從而導致性能不佳。安排定期更新統計信息或啟用自動更新以保持最佳查詢性能。
- 使用查詢提示或指令：查詢提示或指令是數據庫引擎提供的用于指導查詢優化的機制。它們可用于強制執行特定的執行計劃或向查詢優化器提供附加信息。請謹慎使用，并僅在必要時使用，以免限制查詢優化器的靈活性。
- 測試和基準測試查詢：在將查詢部署到生產環境之前，在實際條件下進行徹底測試和基準測試。使用代表您實際工作負載的示例數據并測量查詢執行時間。這將幫助識別任何性能瓶頸或需要改進的領域。
索引
索引在優化數據庫性能方面起著至關重要的作用。它涉及創建數據結構，以促進基于特定搜索條件的快速數據檢索。通過在頻繁查詢的列上創建索引，數據庫可以快速定位相關數據，從而提高查詢性能。在本節中，我們將探討索引的基礎知識并了解其在增強數據庫性能方面的重要性。
索引是與表關聯的獨立結構，可以根據一列或多列中的值快速訪問數據行。它們充當路線圖，使數據庫能夠有效地查找數據。索引的主要好處是能夠通過減少磁盤 I/O 操作來加速數據檢索。數據庫引擎可以使用索引來定位相關行，而不是掃描整個表，從而顯著減少掃描過程。
為了最大限度地發揮索引優勢，仔細選擇要索引的列至關重要。索引通常是根據頻繁使用的搜索條件創建的，例如 WHERE 子句或 JOIN 操作。然而，索引需要權衡，因為它會帶來數據修改操作的開銷。因此，在讀取性能和對寫入操作的影響之間取得平衡至關重要。
不同類型的索引
當談到數據庫中的索引時，有多種類型的索引，它們提供獨特的特征并適合不同的場景。了解各種類型的索引可以幫助您選擇最適合您的數據庫的索引策略。以下是一些常用的索引類型：
- B 樹索引：是最常見、使用最廣泛的索引類型，以平衡的樹結構組織數據，允許高效的范圍查詢和排序的數據檢索。非常適合具有廣泛值的列，并為相等和基于范圍的查詢提供快速查找時間。
- 哈希索引：使用哈希函數將鍵映射到索引條目，從而提供對特定值的快速訪問。對于基于相等的查詢非常有效，但對于范圍查詢表現不佳，通常用于內存數據庫或有限數量的不同值的列。
- 位圖索引：將數據表示為位圖，每個位指示值的存在或不存在。適用于少量不同值的列，特別有效于布爾或分類數據，并能節省存儲空間，適合復雜查詢。
- 聚集索引：決定表中數據行的物理順序。它根據索引列對數據進行排序和存儲，能提高范圍查詢和數據檢索的性能。但每個表只能有一個聚集索引，其創建可能影響插入和更新操作的性能。
- 非聚集索引：不影響數據行的物理順序，是單獨的結構，包含索引列的副本和對相應數據行的引用。非常有助于提高特定列的查詢性能，支持每個表多個索引。
- 全文索引：用于高效搜索文本數據的專用索引，能快速搜索文本內容中的關鍵字和短語，提供強大的基于文本的搜索功能，通常用于文檔管理、內容搜索或文本密集型數據的應用程序。
選擇正確的列來建立索引以獲得最佳性能
選擇正確的列來建立索引是數據庫查詢優化的重要方面。在決定對哪些列建立索引時，需要考慮多個因素：
- 查詢模式分析：識別數據庫中 WHERE、JOIN 和 ORDER BY 子句中常用的列。這些列通常是索引的良好候選者，因為它們涉及數據的過濾、連接或排序。
- 選擇性和基數：具有高選擇性的列（如主鍵）適合索引，因為它們可以有效縮小搜索空間。基數較低的列（如布爾或性別列）可能不會顯著受益于索引。
- 數據分布檢查：均勻分布的列適合建立索引，而不均勻分布的列則可能導致索引效果不佳。
- 列的大小：索引需要存儲空間，大列的索引可能會增加存儲需求。可以考慮對列的子集建立索引或探索其他優化方案。
- 讀取與寫入平衡：索引在數據修改期間會產生開銷，頻繁更新的列不應過度索引，以避免增加維護成本。
- 定期審查和調整：隨著時間的推移，查詢模式和數據特征可能變化。定期刪除未使用或冗余的索引，并根據新的需求創建索引，以確保數據庫性能持續優化。
監控和維護索引以持續提高性能
監控和維護索引對數據庫性能至關重要。以下是一些關鍵實踐：
- 索引碎片分析：定期分析索引碎片，識別需要重組或重建的索引，以防止性能下降。可以使用數據庫管理系統的工具或報告進行此分析。
- 索引統計信息更新：保持索引統計信息的更新，以確保查詢優化器能夠做出明智的決策。過時的統計信息會導致執行計劃不理想。
- 定期索引維護：執行索引重組或重建，改善索引效率，減少碎片，優化查詢性能。選擇具體操作取決于碎片程度。
- 查詢性能監控：監控查詢性能，識別表現不佳的查詢，分析執行計劃，檢查索引的有效性，以優化索引使用。
- 索引使用情況分析：跟蹤索引使用情況，識別未被使用的索引，考慮刪除或修改它們以減少不必要的開銷。
- 定期數據庫維護：執行數據庫的日常維護任務，如備份和完整性檢查，以確保整體運行狀況和最佳索引性能。
- 性能基準測試：定期進行基準測試，比較索引修改前后的性能指標，以衡量維護活動的影響，驗證索引更改的有效性并識別進一步優化的領域。
數據分片
數據分片是一種在數據庫系統中使用的技術，通過在多個服務器或節點之間水平分區數據來優化性能。以下是數據分片的主要特點和優勢：
- 性能提升：數據分片允許并發處理數據，通過將數據集劃分為更小的子集（分片），數據庫工作負載得以分配，從而提高性能。
- 可擴展性：分片使得數據庫系統能夠處理大型數據集和更高的事務率。數據分布在多個分片上，多個服務器可以同時處理查詢，實現并行處理，增加吞吐量。
- 負載平衡：在單個數據庫實例成為瓶頸的情況下，數據分片可以通過將數據分散到多個分片上來改善負載平衡，優化整體性能。
- 容錯和高可用性：每個分片都可以獨立進行復制或備份，降低數據丟失的風險。如果某個分片出現故障，其他分片仍可繼續提供數據，維護系統的可用性。
- 應用場景：數據分片通常應用于分布式數據庫系統、大數據平臺和基于云的架構，在這些場景中，可擴展性和性能至關重要。
實現數據分片需要仔細規劃，包括選擇分片鍵、數據分布策略、確保數據一致性以及設計查詢路由機制，以適應特定的業務需求和性能目標。
跨多個數據庫實例劃分和分布數據的策略
在實施數據分片時，設計有效的跨多個數據庫實例的數據劃分和分布策略是至關重要的。以下是一些常見的分片策略：
基于鍵的分片
- 定義：選擇數據集中的特定屬性或列作為分片鍵。
- 特點：數據根據分片鍵的值進行分區，確保相關數據存儲在同一分片中。
- 優點：優化數據檢索，最大限度減少跨分片查詢。
基于范圍的分片
- 定義：根據特定值范圍（如時間或字母范圍）進行數據分區。
- 特點：每個分片負責存儲特定范圍內的數據。
- 優點：簡化數據管理，優化查詢，尤其適合范圍查詢。
基于哈希的分片
- 定義：將哈希函數應用于數據的唯一標識符或鍵。
- 特點：哈希函數決定數據存儲在哪個分片，均勻分布數據，減少數據熱點。
- 優點：提高負載均衡，但范圍查詢可能面臨挑戰。
復合分片
- 定義：結合不同分片策略以實現最佳數據分布。
- 特點：例如，將基于鍵的分片與基于哈希的分片結合。
- 優點：平衡數據分布，同時確保高效的查詢路由，適應復雜的應用需求。
通過選擇合適的分片策略，可以有效管理數據、提升性能，并滿足業務需求。
實施數據分片時的注意事項和挑戰
數據分片在提升數據庫系統可擴展性和性能方面具有顯著優勢，但實施時也面臨多種挑戰和注意事項。以下是需要考慮的重要因素：
數據一致性維護
- 挑戰：跨分片的數據一致性是一個主要挑戰，尤其是在進行更新時。
- 解決方案：需要使用分布式事務或最終一致性模型等技術來確保數據完整性。
高效的查詢路由
- 考慮因素：實現基于分片鍵或元數據的智能查詢路由器或負載均衡器。
- 優點：優化查詢性能，避免不必要的跨分片查詢，減少響應時間。
分片鍵的選擇
- 重要性：選擇合適的分片鍵至關重要，影響數據分布和查詢性能。
- 建議：分片鍵應能均勻分布數據，并與應用程序的訪問模式相一致，以避免數據熱點和負載不均。
管理和維護復雜性
- 挑戰：分片的管理和維護（包括配置、數據遷移和故障處理）可能復雜。
- 解決方案：建立適當的監控和維護流程，以確保系統健康和性能。
負載均衡
- 優點：通過均勻分布工作負載，分片可以防止性能瓶頸。
- 注意事項：定期評估負載分布，以確保高效的資源利用。
徹底的分析和規劃
- 建議：在實施數據分片之前，進行全面的需求分析和規劃。
- 關鍵：充分理解應用程序需求，有助于設計高效、穩健的數據分片策略。
通過解決這些注意事項和挑戰，組織能夠有效實施數據分片，充分利用其可擴展性和性能優勢，克服潛在障礙，實現更高效的數據管理。
性能測試
性能測試在 API 和數據庫集成中發揮著至關重要的作用，確保系統滿足預期的性能要求，并在不同的工作負載下表現最佳。以下是進行性能測試的關鍵要點：
驗證可擴展性和響應能力
- 目的：通過模擬各種用戶負載和壓力場景，驗證系統在不同流量級別和使用模式下的表現。
- 成果：提供對響應時間、吞吐量、資源利用率和可擴展性限制的洞察，幫助識別潛在的性能下降或瓶頸。
發現低效率問題
- 分析：通過性能指標分析，識別執行緩慢的數據庫查詢、優化不佳的 API 調用或資源密集型操作。
- 優化：提供信息，使開發人員能夠微調查詢執行計劃和代碼，從而縮短總體響應時間。
評估高負載影響
- 目的：評估并發用戶訪問、繁重工作負載或流量峰值對系統性能的影響。
- 成果：確定系統的穩定性、彈性和處理峰值負載的能力，為容量規劃提供依據。
識別系統異常
- 監控：在測試期間監控系統資源，查明任何過度的資源消耗、內存泄漏或其他性能瓶頸。
- 主動措施：采取優化資源使用、調整配置或解決內存管理問題的措施，以提高系統性能。
通過有效的性能測試，組織能夠識別潛在問題、優化系統并確保其在實際使用中的高效表現，從而提高用戶滿意度和業務效率。
性能測試技術
性能測試評估 API 和數據庫集成的行為和性能時，常用的技術包括：
負載測試
- 目的：模擬真實用戶負載，生成大量并發請求。
- 成果：評估系統在正常和高峰使用場景下的性能，識別性能瓶頸和測量響應時間，確保滿足吞吐量和可擴展性要求。
壓力測試
- 目的：使系統超出正常能力，確定最大承載負載。
- 成果：識別性能問題和系統弱點，評估在重負載條件下的恢復能力。
浸泡測試
- 目的：在持續工作負載下長時間運行系統。
- 成果：識別時間推移引起的性能下降、內存泄漏和資源耗盡問題，評估系統的穩定性和處理連續操作的能力。
峰值測試
- 目的：評估系統在用戶流量或工作負載突然增加時的性能。
- 成果：確定系統如何處理需求激增，測量響應時間，確保在峰值情況下保持穩定。
通過這些技術，組織能夠全面了解系統的性能特性，并在真實應用場景中有效識別和解決潛在問題。
用于識別性能瓶頸的監控工具和實踐
應用程序性能監控 (APM) 工具
- 功能：提供 API 和數據庫集成性能的實時洞察，監視響應時間、資源利用率、數據庫查詢執行和事務率。
- 優勢：幫助識別性能瓶頸、跟蹤系統行為和診斷影響性能的問題。
日志記錄和跟蹤
- 功能：捕獲系統行為的詳細信息，包括請求和響應數據、查詢執行細節和錯誤消息。
- 優勢：通過分析日志和跟蹤，可以識別性能問題，查明有問題的代碼部分，以及了解數據在系統中的流動情況。
系統資源監控
- 功能：監控 CPU 使用率、內存利用率、磁盤 I/O 和網絡流量等系統資源。
- 優勢：提供對資源瓶頸的深入了解，幫助識別性能限制，檢測過度的資源消耗，確保系統具備足夠資源以處理預期的工作負載。
真實用戶監控 (RUM)
- 功能：從實際用戶與系統的交互中捕獲數據，了解最終用戶體驗。
- 優勢：從用戶的角度識別性能問題，如響應時間慢或在 API 調用和數據庫交互期間遇到的錯誤。
通過綜合使用這些監控工具和實踐，組織可以有效識別并解決性能瓶頸，優化系統性能，提升用戶體驗。
基于監控結果分析和優化系統性能的策略
識別性能熱點
- 分析監控數據：通過監控工具收集數據，查明執行緩慢的查詢、資源密集型操作和影響響應時間的低效代碼部分。
- 優先級排序：一旦識別出性能熱點，按影響程度進行優先級排序，確定最需要優化的部分。
優化措施
- 數據庫查詢優化：使用查詢重寫、索引優化等技術，減少查詢執行時間和資源消耗。
- 代碼重構：對低效代碼進行重構，提高執行效率。
- 實施緩存機制：利用緩存技術減少重復計算，提高響應速度。
擴展和負載平衡
- 水平擴展：通過添加更多服務器或使用負載均衡器，分配工作負載，提高可擴展性，處理增加的流量。
- 動態負載均衡：實時監控流量情況，自動調整請求分配，提高系統的整體性能和響應能力。
持續性能測試與監控
- 定期性能測試：在各種工作負載下進行性能測試，及時發現潛在的性能下降。
- 迭代優化：實施持續的監控策略，確保系統隨著時間的推移保持最佳性能。
通過綜合運用這些策略，并利用合適的監控工具，組織可以有效識別和解決性能瓶頸，持續優化系統性能，從而實現高效的 API 和數據庫集成。
案例研究：優化 API 和數據庫性能的真實示例
Netflix 是一個流行的流媒體平臺，嚴重依賴 API 和數據庫向全球數百萬用戶提供內容。為了優化性能，Netflix 實施了緩存策略，包括內容分發網絡 (CDN) 和內存緩存。通過緩存經常訪問的數據并減少數據庫負載，Netflix 成功縮短了響應時間，為用戶提供了流暢的流媒體體驗。
Airbnb 是一個連接旅行者和住宿的在線市場，需要處理大量數據以確保高效的 API 和數據庫集成。為了解決性能問題，Airbnb 采用了數據分片方法，將數據水平劃分到多個數據庫中。這一策略使他們能夠擴展基礎設施，處理不斷增長的用戶和房源數量，從而提高可擴展性和響應速度。
Twitter 面臨著處理大量實時數據并將其傳遞給數百萬用戶的挑戰。為了優化 API 和數據庫性能，Twitter 實施了先進的緩存技術并利用內存數據庫。通過緩存經常訪問的數據并利用內存存儲，Twitter 縮短了響應時間，并減少了數據庫負載，從而在高峰使用期間保持無縫的用戶體驗。
Shopify 是一個電子商務平臺，依靠 API 和數據庫來支持數千家在線商店。為了提升性能，Shopify 采用了查詢優化技術，包括查詢重寫和查詢計劃分析。通過分析和優化數據庫查詢，Shopify 提高了運營效率，為商家和客戶帶來了更快的響應時間和更好的整體性能。
結論
本文探討了優化 API 和數據庫性能的各種技術，包括緩存、查詢優化、索引、數據分片、性能測試和監控的重要性。這些技術在提高響應時間、可擴展性和整體系統性能方面發揮著至關重要的作用。
持續監控和改進性能是至關重要的，隨著技術的不斷發展和用戶期望的提升，組織需定期監控性能指標、識別瓶頸并進行必要的優化，以確保其 API 和數據庫集成保持高性能，滿足用戶需求。
實施這些技術和最佳實踐將有助于提高系統性能。例如，利用緩存機制、優化查詢、使用適當的索引、采用數據分片、進行性能測試和使用監控工具，都是提升系統效率和可靠性的有效方法。
通過優化 API 和數據庫性能，組織能夠提供更好的用戶體驗，處理增加的工作負載并實現可擴展性。此外，改進的系統性能將提高客戶滿意度、生產力，并在當今數字環境中獲得競爭優勢。
原文鏈接：API and Database Performance Optimization Strategies
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