


MySQL et Oracle : comparaison de la prise en charge du contrôle de concurrence multiversion et de la cohérence des données
MySQL et Oracle : Comparaison de la prise en charge du contrôle de concurrence multiversion et de la cohérence des données
Introduction :
Dans les applications gourmandes en données d'aujourd'hui, les systèmes de bases de données jouent un rôle essentiel dans la réalisation du stockage et de la gestion des données. MySQL et Oracle sont deux systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) bien connus et largement utilisés dans les applications d'entreprise. Dans un environnement multi-utilisateurs, assurer la cohérence des données et le contrôle de la concurrence sont des fonctions importantes du système de base de données. Cet article partagera la comparaison de la prise en charge entre MySQL et Oracle en termes de contrôle de concurrence multi-version et de cohérence des données, et joindra des exemples de code pour explication.
1. Contrôle de concurrence multiversion (MVCC)
Le contrôle de concurrence multiversion (MVCC) est une méthode de gestion des accès simultanés qui assure la cohérence de la base de données en attribuant une version historique indépendante à chaque transaction. MVCC permet à plusieurs transactions de lire la base de données simultanément sans conflits. Ci-dessous, nous examinerons respectivement la prise en charge de MySQL et Oracle pour MVCC.
- MVCC dans MySQL
MySQL utilise un mécanisme MVCC basé sur les lignes. L'idée principale est la suivante : pour chaque ligne de données, créez une nouvelle version une fois modifiée et enregistrez la valeur historique. De cette façon, les opérations de lecture ne sont pas bloquées par les opérations d’écriture, ce qui améliore les performances de concurrence. MySQL implémente MVCC en stockant les champs cachés dans les lignes de données. Par exemple, chaque ligne de données du moteur de stockage InnoDB contient un champ caché de 6 octets qui enregistre l'horodatage de création et l'horodatage de suppression. De cette manière, lorsque chaque transaction lit des données, elle peut déterminer la visibilité des données en fonction de l'horodatage.
Exemple de code :
Créer une table de test :
CREATE TABLE test ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT ) ENGINE=InnoDB;
Exécuter la transaction 1 et la transaction 2 :
-- 事务1 START TRANSACTION; SELECT * FROM test WHERE id = 1; -- 执行一些其他操作 COMMIT; -- 事务2 START TRANSACTION; UPDATE test SET age = 20 WHERE id = 1; -- 执行一些其他操作 COMMIT;
Dans MySQL, le code ci-dessus peut être exécuté simultanément sans conflits. Les données lues par la transaction 1 sont avant d'être modifiées par la transaction. 2 versions.
- MVCC dans Oracle
Oracle utilise un mécanisme MVCC basé sur un instantané pour garantir que les transactions sont exécutées dans une vue cohérente en créant un instantané au début d'une transaction et en publiant l'instantané à la fin de la transaction. L'instantané d'Oracle utilise un mécanisme appelé UNDO (Undo Logs) pour enregistrer les données de l'ancienne version des transactions. Lorsque d'autres transactions lisent des données, Oracle sélectionne un instantané approprié en fonction de l'heure de début de la transaction pour garantir la cohérence des données.
Exemple de code :
Créer une table de test :
CREATE TABLE test ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT ); INSERT INTO test VALUES (1, '张三', 18);
Exécuter la transaction 1 et la transaction 2 :
-- 事务1 SET TRANSACTION READ ONLY; SELECT * FROM test WHERE id = 1; -- 执行一些其他操作 -- 事务2 BEGIN UPDATE test SET age = 20 WHERE id = 1; -- 执行一些其他操作 COMMIT;
Dans Oracle, le code ci-dessus peut être exécuté simultanément sans conflits. Les données lues par la transaction 1 sont avant modification par la version de la transaction 2. .
2. Comparaison de la prise en charge de la cohérence des données
Sur la base du contrôle de la concurrence multi-versions, le système de base de données doit également fournir des garanties de cohérence. Ci-dessous, nous comparerons la prise en charge de MySQL et d'Oracle pour la cohérence des données.
- Cohérence des données dans MySQL
Dans MySQL, la cohérence des données est assurée par l'utilisation de transactions et de mécanismes de verrouillage. Les transactions peuvent combiner plusieurs opérations dans une unité logique et nécessitent que ces opérations soient toutes exécutées avec succès ou toutes soient annulées. MySQL fournit des fonctionnalités ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité) pour garantir la cohérence des données. Par exemple, utilisez les instructions BEGIN, ROLLBACK et COMMIT pour contrôler le démarrage, l'annulation et la validation d'une transaction.
Exemple de code :
BEGIN; -- 执行一些操作 ROLLBACK; -- 或者COMMIT;
Dans MySQL, le début et la fin d'une transaction sont contrôlés via les instructions BEGIN et COMMIT ou ROLLBACK pour garantir la cohérence des opérations sur les données.
- Cohérence des données dans Oracle
Oracle fournit des niveaux d'isolation des transactions plus stricts, notamment Lecture validée, Sérialisabilité et Sérialisable. À des niveaux d'isolement plus élevés, Oracle peut fournir des garanties de cohérence plus solides. Par exemple, le niveau d'isolement Serialisability interdit toute opération simultanée et sérialise les transactions pour atteindre le plus haut niveau de cohérence.
Exemple de code :
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; BEGIN; -- 执行一些操作 ROLLBACK; -- 或者COMMIT;
Dans Oracle, ajustez les exigences de cohérence des données en définissant le niveau d'isolement de la transaction. Un niveau d'isolement plus élevé peut améliorer les garanties de cohérence, mais peut sacrifier certaines performances de concurrence.
Conclusion :
MySQL et Oracle offrent un support différent en termes de contrôle de concurrence multi-version et de cohérence des données. MySQL utilise un mécanisme MVCC basé sur les lignes pour implémenter un contrôle multiversion des données via des horodatages et fournit des fonctionnalités ACID pour garantir la cohérence des données. Oracle utilise un mécanisme MVCC basé sur des instantanés et fournit un niveau d'isolation strict des transactions pour atteindre un niveau plus élevé de cohérence des données. Lors du choix d'un système de base de données, vous devez déterminer quel système de base de données utiliser en fonction de scénarios d'application spécifiques et d'exigences de performances.
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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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