


Utilisation de SQL Server comme file d'attente de base de données avec traitement simultané de plusieurs clients
La capacité de traiter efficacement les commandes d'une file d'attente simultanément sur plusieurs clients est essentiel lors de l’utilisation de SQL Server comme file d’attente de base de données. Pour y parvenir, certaines configurations et optimisations de requêtes doivent être mises en œuvre.
Une approche consiste à utiliser un verrou pessimiste avec une requête telle que :
select top 1 COMMAND from EXAMPLE_TABLE with (UPDLOCK, ROWLOCK) where PROCESSED=false;
Cependant, cette stratégie peut conduire à des conflits entre plusieurs les travailleurs tentent d'acquérir le même verrou de rangée. Une solution plus efficace consiste à exploiter la clause OUTPUT, introduite dans SQL Server 2005.
La clause OUTPUT permet des opérations de retrait atomique de la file d'attente. Il facilite la recherche de la ligne appropriée, l'ignorance des lignes verrouillées et le marquage de la ligne sélectionnée comme sortie de la file d'attente en une seule opération :
with CTE as ( SELECT TOP(1) COMMAND, PROCESSED FROM TABLE WITH (READPAST) WHERE PROCESSED = 0) UPDATE CTE SET PROCESSED = 1 OUTPUT INSERTED.*;
Pour des performances optimales, il est crucial de structurer la table avec la clé d'index groupée la plus à gauche sur le Colonne TRAITÉ. Si un ID existe en tant que clé primaire, il doit être déplacé vers la deuxième colonne de la clé clusterisée. De plus, il est recommandé d'éviter d'utiliser des index non clusterisés sur des files d'attente.
CREATE CLUSTERED INDEX cdxTable on TABLE(PROCESSED, ID);
De plus, il est important de s'abstenir d'utiliser la table pour des opérations d'aperçu ou à double usage comme file d'attente et magasin. Ces pratiques peuvent entraîner des blocages et une réduction du débit.
En adhérant au processus de retrait atomique de la file d'attente, en utilisant l'indicateur READPAST et en implémentant une table correctement structurée, il est possible d'obtenir un débit élevé sous des charges extrêmement concurrentes lors de l'utilisation de SQL Server. comme une file d'attente DB avec plusieurs clients.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

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L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

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