近年来,随着大数据越来越火,非关系型数据库的重要性被越来越多的人所认知,越来越多的开发者逐渐加入到NoSQL的阵营中。我们知道NoSQL是Not Only SQL的意思,既然如此,很多关系型数据库所支持的特性在非关系型数据中也是同样适用,比如复制集。 系统的访问
近年来,随着大数据越来越火,非关系型数据库的重要性被越来越多的人所认知,越来越多的开发者逐渐加入到NoSQL的阵营中。我们知道NoSQL是Not Only SQL的意思,既然如此,很多关系型数据库所支持的特性在非关系型数据中也是同样适用,比如复制集。
MongoDB的复制集模式是主从复制。在所有的数据库服务的机器中,只有一台机器担当Primary角色,其余的机器均是Secondaries。担当Primary角色的机器接收所有来自客户端的写(Write)操作请求,并完成该操作,从而保证了数据的一致性。担当Primary角色的机器还能够把来自客户端的读(Read)操作分配给其他机器(Secondaries),减轻主数据库服务器的压力。
那么MongoDB是如何完成各机器上数据的复制的呢?
原来,MongoDB的Primary数据库在每次对数据进行update操作时,都会将这些操作记录在oplog日志文件里。Secondaries数据库通过异步操作读取日志中的记录并在本地执行,生成数据来与Primary保持数据一致。
当Primary数据库不可用时,复制集会从Secondaries中选择一个机器作为Primary机器。默认情况下,客户端都是从Primary机器读取数据,但是客户端也可以指定从哪台副本上读取数据。
我们也可以配置一台仲裁机,仲裁并不管理复制集,它也不能成为Primary,它只是决定哪些副本集有权成为Primary。
以上就是MongoDB复制集(Replication Sets)的主要内容,如果您还有哪些地方不太理解,欢迎在评论中留言。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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