测试的结论是,FreeBSD现在缺乏稳定而且高效率的Filesystem让MySQL MyISAM使用。 先解释一下现在的环境,有两台Tyan Server,
测试的结论是,FreeBSD现在缺乏稳定而且高效率的Filesystem让MySQL MyISAM使用。
先解释一下现在的环境,有两台Tyan Server,上面都是Dual Quad Core与12GB RAM (6*2GB),接两颗73GB SCSI硬碟,两台的差异在于CPU,新进的这台是E5410 ( 2333Mhz,2*6144KB L2),旧的是E5320 (1866Mhz,2*4096KB L2)。
旧的是目前PIXNET production的MySQL database,跑Debian/amd64,kernel是2.6.22,档案系统是XFS。另外一台则是前阵子另外进的,装了FreeBSD/amd64 7.0-BETA2,然后透过make kernel & make world升级到7.0-PRERELEASE,跑SCHED_ULE,档案系统是UFS2。依照惯例,noatime与nodiratime之类的参数都会设上去,两台都是跑MySQL 5.1.22-rc,都是MySQL slave。
要复制slave很简单,,把production停机(利用使用者比较少的时候,其他的slave会负责这台本来的事情),整个目录复制一份到新的FreeBSD上,改server_id后跑起来后MySQL会跟master更新。
然后用databases/mytop看replication delay的情况(原版的mytop没有这个讯息,这是FreeBSD ports patch的功能),发现即使是放着跑replication sync,某些时候UPDATE的速度反而会跟不上master,跟不上时的I/O是满载的(透过gstat看的)
目前测过最好的情况是这样跑:gstripe -s 16384将da{0,1}串起来,用async + noatime。其他的情况包括:
gstripe -s 16384 + gjournal + async + noatime:日志类的Filesystem在DB这类用法的速度不会提升,与预料的差不多。
gstripe -s 16384 + soft updates + noatime:毕竟要维持consistent,速度慢一些。
单颗硬碟+ async + noatime:也如同预期的,速度只有一半。
以效率来看,短期内还是会跑Debian/amd64养MySQL。
另外补充一点,本来是在开启gjournal的情况下用rsync把资料复制到本机,结果发生kernel panic,后来是先复制完再使用gjournal,这个部份还要到其他机器看看到底是怎么一回事。

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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