OpenStack 是一个云操作系统,它控制着整个数据中心中庞大的计算、存储和网络资源池。所有资源都通过一个仪表板来进行管理,这为管理员提供了控制权,同时使用户能够通过 Web 界面配制资源。
OpenStack 支持 MySQL、SQLite 和 PostgreSQL 作为其默认,在本文中,作者展示如何快速启用 OpenStack 来支持 DB2®。
OpenStack 是一个优秀的云操作系统;开发人员、管理员和操作员在自己的虚拟工具包中拥有与它相关的技能是明智之举。高效的云需要一个高效的数据库且可接受多个数据库。但如果您希望将 IBM® DB2 用于 OpenStack,该怎么办?OpenStack 默认并不支持 DB2。
这个简短的练习展示如何在 OpenStack 环境中实现 DB2 支持。涉及的 6 个步骤包括:
- 开始前收集材料。
- 安装数据库访问包。
- 添加对 DB2 的额外支持。
- 使用 OpenStack 脚本。
- 为 DB2 配置 OpenStack。
- 运行 OpenStack 和 DB2。
让我们开始吧。
第 1 步:开始前收集材料
OpenStack 构建于 Python 2.7 和 Ubuntu 11.10(64 位环境版本)中的其他一些包之上。IBM DB2 是您希望能够支持的目标数据库。开始之前,您需要以下要素:
- 一台物理机器。
- 一个操作系统,比如 Ubuntu 11.10 或更高版本,它应为 64 位操作系统。
- 一种编程语言,比如 Python 2.7+。对于 Python,在系统准备好后运行以下命令:
sudo apt-get install python-software-properties sudo apt-get update, sudo apt-get install python-dev libaio-dev Install pip: sudo apt-get install python-pip Install ez_setup: sudo pip install ez_setup
- 推荐使用 DB2 Version 9.7 或更高版本。
第 2 步:安装数据库访问包
SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器,它通过一个企业级持久性模式套件来为 SQL for Python 应用程序开发人员提供支持,该套件旨在实现高效且高性能的数据库访问。SQLAlchemy 尝试像关系代数引擎一样对待数据库,而不是像一个表集合,从而适应两种大小和性能原则及抽象原则。
SQLAlchemy 中的对象关系映射器(以无限制的多种方式将类映射到数据库)支持以一种完全解耦的方式开发对象模型和数据库模式。
SQLAlchemy-migrate 是模式迁移工具。它提供了一种方式来处理 SQLAlchemy 项目中的数据库模式更改,还提供了一种数据库更改存储库机制,这种机制既可在命令行上使用,也可在 Python 代码内使用。
- SQLAlchemy。使用 sudo pip install SQLAlchemy==0.7.2(或者您选择的任何版本)进行安装。
- 下载 SQLAlchemy-migrate。因为 DB2 不受支持,所以安装针对 DB2 的补丁 db2.patch。将补丁保存在 SQLAlchemy-migrate 的 root 文件夹中并运行命令 -p1

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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