10 億行データベースのための MySQL または Cassandra: NoSQL に移行する必要があるのはいつですか?

MySQL と NoSQL: 大規模なデータセットに適したデータベースの選択

このシナリオでは、強化と強化の間のジレンマに直面しています。大規模な MySQL データベースのパフォーマンス、または Cassandra への移行。 10 億行のデータベースとインデックス作成にもかかわらずクエリの実行が遅いという問題に直面すると、代替オプションを検討するのは当然です。

MySQL の最適化テクニックを理解する

NoSQL に飛び込む前に、それが重要です。 MySQL 固有の最適化テクニックを活用します。推奨されるアプローチは、提供されたリソース (元の回答のリンク) で説明されているように、インデックス付きテーブル、特にクラスター化インデックスの性質を詳しく調べることです。

スキーマの例: MySQL でのクラスタリング

クラスタリングの潜在的な影響を説明するために、例を再設計してみましょうスキーマ:

• スレッド テーブルの主キーを、単一の自動インクリメント キーから、forum_id 列と thread_id 列を組み合わせた複合クラスター化キーに変換します。
• このクラスター化インデックスの配置により、物理的なデータ取得が最適化されます。複合キーの順序で行を保存します。
• を維持するトリガーの導入各フォーラムの一意の thread_id を確保するためのフォーラム テーブル内の next_thread_id カウンター。

クラスター化インデックスの利点

このスキーマにはいくつかの利点があります。

• forum_id 列と thread_id 列に対するクエリが高速化されました。これらは主キーの順序に対応します。
• 主キーに含まれることと、クラスター化インデックスによる最適化により、reply_count を含むクエリのパフォーマンスが向上しました。

パフォーマンスの比較

元の回答で提供されているサンプル クエリは、次を使用してクエリの実行時間が大幅に改善されたことを示しています。最適化された MySQL スキーマ。たとえば、大規模なフォーラム 65 の 1,500 万行をカバーするクエリは、わずか 0.02 秒で実行されます。

結論

MySQL のクラスター化インデックス機能を活用することで、次のことが可能になります。大規模なデータベースでのクエリのパフォーマンスを大幅に向上させます。 Cassandra のような NoSQL ソリューションは一部のシナリオでは特定の利点を提供しますが、この特定のデータセットとクエリ パターンでは、MySQL を最適化することで望ましいパフォーマンスの向上を達成できます。ソリューションをさらに拡張するには、パーティショニング、シャーディング、ハードウェアのアップグレードなどのさらなる最適化を検討できます。

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