Compétences en optimisation des performances des bases de données : comparaison entre MySQL et TiDB

Compétences en optimisation des performances des bases de données : comparaison entre MySQL et TiDB

Ces dernières années, avec la croissance continue de l'échelle des données et des besoins commerciaux, l'optimisation des performances des bases de données est devenue la priorité de nombreuses entreprises. Parmi les systèmes de bases de données, MySQL a toujours été favorisé par les développeurs pour sa large application et ses fonctionnalités matures et stables. TiDB, une nouvelle génération de système de bases de données distribuées apparue ces dernières années, a beaucoup attiré l'attention pour sa puissante évolutivité horizontale et sa haute disponibilité. Cet article sera basé sur deux systèmes de bases de données typiques, MySQL et TiDB, pour discuter de leurs différentes caractéristiques en matière d'optimisation des performances et donner quelques techniques courantes d'optimisation des performances.

1. Conception de l'architecture de base de données
   Dans la conception de l'architecture du système de base de données, MySQL et TiDB sont évidemment différents. MySQL utilise une architecture maître-esclave, dans laquelle les opérations d'écriture sont effectuées via la base de données maître et les opérations de lecture sont effectuées sur la base de données esclave pour partager la charge sur la base de données. Les performances de MySQL peuvent être améliorées en optimisant la séparation en lecture et en écriture.

TiDB adopte une architecture distribuée, qui permet une expansion horizontale de la base de données en distribuant les données sur plusieurs nœuds. De cette façon, même si la quantité de données augmente, le débit du système peut être amélioré en ajoutant des nœuds.

2. Optimisation de l'index
   Dans un système de base de données, l'indexation est l'un des moyens importants pour améliorer les performances des requêtes. Dans MySQL, nous pouvons utiliser la commande EXPLAIN pour analyser le plan de requête afin de déterminer si la requête utilise des index. Si une requête n'utilise pas d'index ou utilise un index inapproprié, vous pouvez améliorer les performances de la requête en créant un index approprié.

Dans TiDB, vous pouvez améliorer les performances des requêtes en utilisant les fonctionnalités automatiques de gestion et d'optimisation des index de TiDB. TiDB créera et supprimera automatiquement des index en fonction de la fréquence et de l'échelle des requêtes pour mieux s'adapter aux différents scénarios commerciaux.

Ce qui suit est un exemple de code pour créer des index à l'aide de MySQL et TiDB respectivement :

Exemple de création d'index MySQL :

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

Exemple de création d'index TiDB :

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_name);

3. Table de partition et technologie de partitionnement
   Lorsque la quantité de données est importante, partitionnez table Et la technologie de partitionnement peut améliorer efficacement les performances des requêtes et les capacités d'écriture de la base de données.

MySQL répartit les données dans plusieurs tables physiques via des tables de partition, réduisant ainsi la quantité de données dans une seule table. Cela vous permet de rechercher uniquement des partitions spécifiques lors de l'interrogation, améliorant ainsi les performances des requêtes. La technologie de partage divise les données en plusieurs nœuds de base de données pour obtenir l'effet de charge distribuée.

TiDB réalise le partage et la dispersion automatiques des données grâce à sa propre architecture distribuée, éliminant ainsi le besoin de configuration manuelle. Ajoutez simplement des nœuds en fonction des besoins de votre entreprise.

Ce qui suit est un exemple de code pour créer des tables et des fragments partitionnés à l'aide de MySQL et TiDB :

Exemple de création de table partitionnée MySQL :

CREATE TABLE table_name (
  ...
) PARTITION BY RANGE(column_name) (
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (200),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

Exemple de création de fragment TiDB :

ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100));
ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (PARTITION p1 VALUES LESS THAN (200));

4. Optimisation du cache
   Le cache sert à réduire la pression de lecture de la base de données et An un moyen important pour améliorer les performances des requêtes. Dans MySQL, les résultats des requêtes peuvent être mis en cache à l'aide du cache de requêtes. Les performances des requêtes peuvent être améliorées en définissant des tailles de cache et des stratégies d'invalidation de cache appropriées.

Dans TiDB, le cache de TiKV peut être utilisé pour améliorer les performances des requêtes. TiKV utilise RocksDB comme moteur de stockage et utilise la mise en cache pour accélérer les requêtes. Dans le même temps, TiDB prend également en charge l'utilisation de Redis comme cache pour améliorer les performances des requêtes.

Ce qui suit est un exemple de code pour optimiser le cache de requêtes à l'aide de MySQL et TiDB respectivement :

Exemple d'optimisation du cache de requêtes MySQL :

SET GLOBAL query_cache_size = 1000000;

Exemple d'optimisation du cache TiDB :

SET GLOBAL tikv_gc_memory_barrier = 100;

Résumé :
En optimisant les performances de MySQL et TiDB deux bases de données systèmes En comparant les aspects, nous pouvons voir qu'il existe certaines différences entre eux dans la conception de l'architecture de base de données, l'optimisation de l'index, la technologie de table de partition et de partitionnement et l'optimisation du cache. Dans les applications pratiques, nous devons sélectionner des techniques d'optimisation des performances appropriées en fonction des caractéristiques et des besoins commerciaux du système de base de données afin d'améliorer les performances et la disponibilité de la base de données.

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!