MySQL Cluster7.2在线增加数据节点存在重大弊端 今天我尝试了下mysql cluster7.2最新版,在线增加数据节点的时候,存在重大弊端。 到底是什么弊端? 答:首先,新增加的节点,按照手册上给出的步骤,必须重启所有的NODB数据节点,并且重启所有的SQL节点,从设
MySQL Cluster7.2在线增加数据节点存在重大弊端今天我尝试了下mysql cluster7.2最新版,在线增加数据节点的时候,存在重大弊端。
到底是什么弊端?
答:首先,新增加的节点,按照手册上给出的步骤,必须重启所有的NODB数据节点,并且重启所有的SQL节点,从设计上就很不合理,重启数据节点,避免不了造成性能下降,重启SQL节点,很可能造成前端程序,比如PHP访问不了数据库,当然,SQL节点可以通过安装LVS+Keepalive避免这个问题的发生,但避免不了造成性能下降。
其次,重大弊端是:前端PHP程序往里面插入数据的时候,新增加的节点不能往里面写数据,手册上说的,必须通过命令ALTER ONLINE TABLE test.t1 OPTIMIZE TABLE;重新进行分片,这样才能激活新增加的节点,假如我有个表很大,70多G,那么这么大的表进行分片操作,时间就会非常长,而且这个时候会锁表,导致前端访问不了该表,并且有可能出现未知的错误。这点设计上非常的傻,不能自动识别,而且手工识别,风险太大。
所以,一开始就要规划好,我的数据量有多大,压力有多大,如果事后再亡羊补牢,mysql cluster这点上来看还很不成熟。期待着mysql cluster能像replication复制那样有更好的扩展性。

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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