MySQL をどのようにスケーリングしますか: レプリケーション、クラスタリングなど?

MySQL のスケーリング: レプリケーション、クラスタリング、その他のオプションの解明

データベース スケーリングの領域において、MySQL はさまざまなオプションを提供します。開発者は頭を悩ませることになります。この記事の目的は、MySQL クラスター、レプリケーション、および MySQL クラスター レプリケーションの主な違いを明らかにし、読者をスケーリングの課題に最適なソリューションに導くことです。

クラスタリング: NDB Cluster と継続Sequoia

MySQL NDB Cluster は、複数のノードにデータを分散するインメモリ ストレージ エンジンです。単純なクエリでは優れたパフォーマンスを発揮しますが、複雑なクエリではネットワーク遅延とメモリ内要件のせいでパフォーマンスが低下します。

一方、Continuent Sequoia は同期レプリケーション、ロード バランシング、フェイルオーバーを提供します。これにより、データが常に最新のコピーから取得されるようになり、よりパフォーマンスの高いソリューションが提供されます。

レプリケーションとロード バランシング: 基本

MySQL の組み込みレプリケーション機能により、異なるサーバー上にデータベースの複数のコピーを作成する場合。マスターサーバーはほとんどの書き込みを処理し、スレーブは読み取りを処理します。マスター-マスター構成により、書き込みのスケーリングも可能になります。

ただし、MySQL の非同期レプリケーションではレプリケーション ラグが発生するため、アプリケーションはレプリケーション対応クエリを使用してこの複雑さを処理する必要があります。ノード間でトラフィックを均等に分散するには、ロード バランシングも不可欠です。

シャーディングとパーティショニング: データ分散

シャーディングでは、データをより小さな単位に分割し、複数のノードに分散します。これには、効率的なデータ取得のためにアプリケーションを認識する必要があります。 Hibernate Shards や HiveDB などの抽象化フレームワークは、データ シャーディングのサポートを提供します。

Sphinx: 全文検索を超えて

Sphinx は、全文検索を超えた多用途ツールです。リモート データ アクセスを並列化して結果を集約することでクエリを高速化し、シャーディングとの使用に最適です。ただし、Sphinx を効果的に利用するには、アプリケーション コードを変更する必要があります。

適切なソリューションの選択

最適なスケーリング ソリューションは、アプリケーションの要件によって異なります。ほとんどの Web アプリケーションでは、負荷分散を伴うレプリケーション (場合によってはマルチマスター) が確実な選択です。特定の問題領域 (大規模なテーブルなど) をシャーディングすると、水平方向のスケーラビリティがさらに向上します。さらに、Continuent Sequoia はパフォーマンス上の利点と実装の容易さが報告されているため、検討する価値があります。

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