MySQL ist derzeit eines der am weitesten verbreiteten relationalen Datenbankverwaltungssysteme. Seine leistungsstarken Datenverarbeitungs- und Speicherfunktionen sind für viele Unternehmen und Entwickler zur ersten Wahl geworden. Angesichts der zunehmenden Beliebtheit von Internetanwendungen und der Ausweitung des Benutzerumfangs muss MySQL bestimmte Techniken verwenden, um eine hohe gleichzeitige Datenverarbeitung zu erreichen und den Anforderungen einer großen Anzahl von Benutzern gerecht zu werden.
In diesem Artikel wird unter verschiedenen Aspekten vorgestellt, wie MySQL eine Verarbeitung mit hoher Parallelität erreicht, z. B. einem Überblick über MySQL, den Ursachen von Problemen mit hoher Parallelität und den Techniken von MySQL zum Erreichen einer hohen Parallelität.
1. Übersicht über MySQL
MySQL ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem, das auf SQL (Structured Query Language) basiert. Es wurde von der schwedischen Firma MySQL AB entwickelt. MySQL wird häufig in Webanwendungen wie WordPress, Joomla, Drupal usw. verwendet. Einige kommerzielle Software wie Movable Type, Zimbra usw. verwenden ebenfalls MySQL. Darüber hinaus wird MySQL häufig in alltäglichen eingebetteten Geräten wie Mobiltelefonen und PDAs verwendet.
Als relationales Datenbanksystem ist die grundlegende Datenstruktur von MySQL eine relationale Tabelle. Eine Tabelle besteht aus mehreren Spalten, und jede Spalte hat ihren eigenen unabhängigen Datentyp. MySQL stellt die SQL-Sprache zur Verfügung, um diese Tabellen zu betreiben und Vorgänge wie Hinzufügungen, Löschungen, Änderungen und Abfragen auszuführen.
2. Quelle von Problemen mit hoher Parallelität
Mit der Popularität von Internetanwendungen sind viele Websites und Anwendungen mit Problemen bei der Datenverarbeitung mit hoher Parallelität konfrontiert, wenn sie MySQL-Datenbanken verwenden. Diese Situation ist auf folgende Aspekte zurückzuführen:
1. Das Design der Datentabelle ist unangemessen.
Wenn das Tabellendesign der MySQL-Datenbank unangemessen ist, wird es schwierig, gleichzeitige Zugriffsanforderungen für Daten in Szenarien mit hoher Parallelität zu erfüllen. Wir müssen überlegen, wie wir die Datentabelle in mehrere Unterdatentabellen aufteilen können, um Daten separat zu speichern und gleichzeitig einen Lastausgleich für den Zugriff zu erreichen.
2.MySQL-Cache funktioniert nicht oder ist ungültig.
Der MySQL-Cache dient dazu, die Anzahl interaktiver Vorgänge zu reduzieren und die Systemleistung zu verbessern. Wenn der Cache jedoch ausfällt oder keine Rolle spielen kann, müssen Sie andere Lösungen in Betracht ziehen, z. B. die Verwendung von Partitionstabellen, die vertikale und horizontale Aufteilung von Daten sowie andere Techniken.
3. Es gibt zu viele gleichzeitige Verbindungen.
MySQLs standardmäßige maximale Anzahl gleichzeitiger Verbindungen beträgt 100. Unter Bedingungen hoher Parallelität kann diese Anzahl schnell erschöpft sein, was dazu führt, dass die Datenbank nicht mehr reagiert. Um diese Situation zu vermeiden, müssen wir die Parametereinstellungen gezielt anpassen und das Limit für die maximale Anzahl gleichzeitiger Verbindungen erhöhen.
4. Mehrere Abfragen werden gleichzeitig ausgeführt.
Wenn mehrere Abfragen gleichzeitig ausgeführt werden, werden viele MySQL-Ressourcen beansprucht, sodass andere Abfragen nicht antworten können. Um dieses Problem zu lösen, können Sie Indizes zur Optimierung und Verbesserung der Abfrageeffizienz verwenden.
3. MySQL-Techniken zum Erreichen einer hohen Parallelität
1. Analysieren Sie Datentabellen
Beim Entwerfen der MySQL-Tabellenstruktur können Sie die Techniken zur Analyse der Tabellenstruktur verwenden, um verschiedene Lösungen vorzuschlagen und die Lösung zu finden, die den Geschäftsanforderungen am besten entspricht , um die Datentabellenoptimierung zu realisieren. Sie können die Techniken der horizontalen Aufteilung von Datentabellen und der vertikalen Aufteilung von Datentabellen verwenden, um eine große Tabelle in mehrere kleine Tabellen aufzuteilen oder die Felder der Originaltabelle in verschiedene Tabellen aufzuteilen, sodass verschiedene Anforderungen für einen Besuch auf verschiedene Tabellen abzielen können.
2. Verwenden Sie Indizes zur Optimierung
Indizes sind eine der wichtigen Optimierungsmethoden für MySQL. Indizes können MySQL dabei helfen, bestimmte Daten schnell zu finden und abzurufen, wodurch die Reaktionsgeschwindigkeit des Systems verbessert wird. Es ist jedoch auch zu beachten, dass zu viele Indizes den Speicherplatz und die Wartungskosten des Systems erhöhen. Daher sollte die Anwendung auf der tatsächlichen Situation basieren.
3. Abfrageergebnisse zwischenspeichern
Der MySQL-Caching-Mechanismus kann Abfrageergebnisse bei Bedarf zwischenspeichern, um die Anzahl der Datenbankabfragen zu reduzieren. Das Caching von Abfrageergebnissen kann durch die Verwendung von Caching-Systemen wie Memcached und Redis erreicht werden. Es ist jedoch zu beachten, dass bei der Implementierung des Cache-Mechanismus Probleme wie Ablaufregeln, Ablaufzeit, Cache-Aktualisierungen usw. berücksichtigt werden müssen. Andernfalls wird der Cache ungültig und verursacht sogar fehlerhafte Daten.
4. Separate Lese- und Schreibanforderungen
Für die MySQL-Datenbank belegen ihre Lese- und Schreibvorgänge unterschiedliche Systemressourcen. Daher können Leseanfragen und Schreibanfragen getrennt und über unterschiedliche Server verarbeitet werden. Platzieren Sie beispielsweise Schreibanforderungen und Leseanforderungen auf verschiedenen MySQL-Servern oder führen Sie Lese- und Schreibpartitionen auf demselben MySQL-Server usw. durch.
5. Erhöhen Sie die Puffergröße
Die Standardpuffergröße von MySQL beträgt 8 MB, aber in einer Umgebung mit hoher Parallelität kann dieser Wert schnell erschöpft sein. Daher muss für MySQL eine größere Puffergröße eingestellt werden. Bei der Konfiguration des asynchronen E/A-Modus +MyISAM können Sie den Standardwert des Pufferpools verwenden, sodass verschiedene E/A-Anforderungen von MyISAM direkt in den Pufferpool gelangen und so die Datenzugriffsgeschwindigkeit verbessern.
4. Legen Sie eine angemessene maximale Anzahl von Verbindungen fest
In einer Umgebung mit hoher Parallelität müssen zu viele Abfrageanforderungen vermieden werden, die zu einem erheblichen Verbrauch von Hardwareressourcen führen. Daher kann die maximale Anzahl von Verbindungen basierend auf der Hardwareleistung von MySQL angemessen festgelegt werden, um den Lawineneffekt zu vermeiden.
Zusammenfassung
Das Problem der hohen Parallelität bei der Verarbeitung von MySQL steht im Fokus vieler Unternehmen und Entwickler. Durch die Verwendung verschiedener Techniken wie Datentabellenaufteilung, Indexoptimierung, Zwischenspeichern von Abfrageergebnissen, Trennen von Lese- und Schreibanforderungen, Erhöhen der Puffergröße und Festlegen einer angemessenen maximalen Anzahl von Verbindungen kann die Datenzugriffseffizienz von MySQL effektiv verbessert und die Hardwareressourcen verbessert werden gespeichert und hohe Parallelitätsverarbeitung von MySQL.
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