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Base de données MySQL et langage Go : Comment segmenter les données ?
À mesure que la quantité de données augmente, les problèmes de performances de lecture et d'écriture de la base de données deviennent de plus en plus graves. Par conséquent, la segmentation des données de base de données est devenue une solution courante pour résoudre le goulot d'étranglement des performances de lecture et d'écriture des données. Cet article explique comment utiliser le langage Go et la base de données MySQL pour la segmentation des données.
1. Schéma de segmentation des données pour la base de données MySQL
Dans la base de données MySQL, les schémas de segmentation des données couramment utilisés incluent principalement la segmentation horizontale et la segmentation verticale.
Le partage horizontal consiste à diviser les données d'une seule table en plusieurs tables plus petites, et différentes données sont distribuées dans différentes tables. Cette méthode convient aux goulots d'étranglement des performances de lecture et d'écriture des données dans les grandes tables.
La segmentation horizontale peut être effectuée en fonction de la plage de lignes de données (Range), du hachage des données (Hash), de la segmentation selon des règles spécifiques (List), de la segmentation selon la distribution de clé primaire de la table (Round-Robin), etc. . Par exemple, en utilisant la méthode de partitionnement de plage, une table peut être divisée en intervalles de lignes, de sorte que les données de différentes plages puissent être dispersées vers différents nœuds de données, réduisant ainsi la pression de charge sur un seul nœud en utilisant la méthode de partitionnement de hachage, une table ; peut être divisé selon un hachage fixe. La valeur de la fonction coupe les données et chaque valeur de hachage correspond à un ensemble de données, ce qui peut également améliorer la dispersion des données.
Cependant, le coût du partitionnement horizontal est élevé, il nécessite des modifications de l'application et augmente également les problèmes de sécurité et de cohérence des données. Des problèmes tels que les transactions distribuées et la tolérance aux pannes doivent également être pris en compte lors du partage des données.
La segmentation verticale consiste à diviser une grande table en plusieurs tables différentes en fonction de ses attributs commerciaux, de la fréquence d'accès aux données et d'autres caractéristiques. Chaque table a des champs de données et des structures de données différents. Elle est généralement divisée en deux méthodes. : Partitionnement vertical et partitionnement vertical.
Partitionnement vertical, c'est-à-dire découpe des données en fonction des attributs métier ou des données. Par exemple, les champs redondants qui ne sont pas fréquemment utilisés dans la table utilisateur sont divisés en une table distincte pour réduire les opérations d'E/S et améliorer les performances des requêtes.
Le partitionnement vertical des tables consiste à diviser une grande table en plusieurs petites tables en fonction des différents volumes d'accès aux données. Par exemple, la table de commande est dispersée en différentes sous-tables selon différents statuts de commande pour éviter les goulots d'étranglement d'accès causés par un volume de données excessif dans une seule table. Cependant, cette méthode augmentera le nombre d'opérations de requête associées entre les tables, ce qui aura un impact plus important sur les performances des applications et des bases de données.
Dans les applications pratiques, le partitionnement vertical est souvent utilisé en combinaison avec le partitionnement horizontal. Par exemple, pour une table de commande comportant des millions de niveaux, les données sont divisées en différents sous-tableaux en fonction de l'état de la commande, et en même temps, Le partage de plage ou de hachage est utilisé pour diviser chaque table de commande. Les sous-tables sont divisées en différentes partitions.
2. La connexion entre le langage Go et la base de données MySQL
Le langage Go, en tant que langage de programmation à haute concurrence, attire de plus en plus l'attention de tous. Lors de l'écriture d'une application en langage Go, comment effectuer une segmentation des données avec la base de données MySQL ?
Le langage Go fournit une bibliothèque de pilotes MySQL couramment utilisée : Go-MySQL-Driver Grâce à cette bibliothèque de pilotes, nous pouvons facilement utiliser le langage Go pour faire fonctionner la base de données MySQL.
Lorsque vous utilisez le langage Go pour le partage de données, vous devez déterminer si la méthode d'implémentation correspond à la stratégie de partage de la base de données MySQL. L'idée de programmation basée sur l'interface du langage Go prend en charge la conception de plug-ins. Par conséquent, nous pouvons concevoir des interfaces afin que les applications puissent choisir des méthodes d'accès aux données en fonction de différentes stratégies de partage de données.
Par exemple, nous pouvons concevoir un ensemble d'interfaces :
type DB interface { Select(table string, params map[string]interface{}, result interface{}) error Insert(table string, data interface{}) error Update(table string, where map[string]interface{}, update map[string]interface{}) error Delete(table string, where map[string]interface{}) error }
Grâce à cette interface, nous pouvons définir différentes méthodes d'accès aux données dans l'application, par exemple : la méthode d'accès aux données en utilisant la méthode Hash est la suivante :
type HashDB struct { nodes []*sql.DB } func (db *HashDB) Select(table string, params map[string]interface{}, result interface{}) error { // 计算shard key,并选择对应分区进行操作 node := db.nodes[hash(params["shard_key"].(string)) % len(db.nodes)] // 执行查询语句 return node.Select(table, params, result) } func (db *HashDB) Insert(table string, data interface{}) error { // 计算shard key,并选择对应分区进行操作 node := db.nodes[hash(data.GetShardKey().(string)) % len(db.nodes)] // 执行插入语句 return node.Insert(table, data) } // 其他方法省略
Utilisation de Go langage Lors du partage de données, vous devez également prendre en compte la question des mises à jour synchrones. L’objectif ultime de la segmentation des données est d’améliorer les performances de lecture et d’écriture, mais elle doit également garantir la cohérence des données. Dans un environnement multi-partitions, nous devons prendre en compte les problèmes de concurrence entre partitions. Par exemple, les opérations de mise à jour des données sur plusieurs partitions doivent être effectuées dans la même transaction pour garantir la cohérence des données.
3. Résumé
Cet article présente le schéma de segmentation des données de la base de données MySQL et comment utiliser le langage Go et la base de données pour la segmentation des données. La mise en œuvre de la segmentation des données doit prendre en compte de nombreux aspects, tels que les performances, le coût, la cohérence, etc., et doit être sélectionnée en fonction de différents scénarios et besoins commerciaux. Dans le même temps, l'utilisation du langage Go pour la segmentation des données doit également prendre en compte des problèmes tels que les mises à jour synchrones afin d'éviter les problèmes de cohérence des données causés par la concurrence d'accès aux données.
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