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MySQL と NoSQL: 大容量データに最適なデータベースの選択
10 億を含む大規模なデータベースを扱う場合質問で言及されているスレッド データの行については、適切なデータベース ソリューションを選択することが重要です。 MySQL と NoSQL のどちらを選択するかは、アプリケーションの特定の要件とパフォーマンス目標によって異なります。
MySQL の制限と潜在的な最適化
この特定のケースでは、ボトルネックは次のとおりです。フォーラム カテゴリに基づいてデータを複数のテーブルに分割した後でも、大きなテーブルに対する MySQL クエリのパフォーマンスが低下します。これは、MySQL の従来のテーブル構造の限界と、そのような大量のデータを効率的に処理できないことを浮き彫りにしています。
これを軽減するために、答えは MySQL の InnoDB エンジンを使用してデータベース スキーマを包括的に再設計することを提案しています。 (forum_id、thread_id) の複合にクラスター化された主キーを作成することにより、新しいスキーマは I/O 操作を最適化することでクエリのパフォーマンスを大幅に向上させます。
インデックス最適化のために主キーに Reply_count を組み込むなどの追加の最適化、クエリ速度をさらに向上させることができます。 InnoDB のクラスター化インデックスの強みを活用し、この再設計されたスキーマを実装することで、MySQL は NoSQL に頼ることなくパフォーマンスの問題に対処できる可能性があります。
Cassandra の潜在的な利点と実装上の課題
NoSQL データベースである Cassandra は、スケーラビリティと大容量データの処理の可能性を提供しますが、その実装は構成が複雑になる場合があります。特定のシナリオでは、運用に必要な時間と労力を考慮すると、すぐには解決策ではない可能性があります。
さらに、この回答では、適切に設計された MySQL スキーマは、それと同等かそれ以上のパフォーマンスを提供できることを強調しています。 NoSQL データベース、特に複雑なクエリや頻繁な更新を伴うワークロードの場合。
決定: 最適化と最適化を使用して再評価します。 NoSQL
最終的には、NoSQL への切り替えを検討する前に、提案された最適化を使用して MySQL ソリューションを再評価することを推奨しています。再設計されたスキーマを実装し、範囲によるパーティショニングやシャーディングなどのさらなる最適化を検討することで、MySQL は NoSQL を必要とせずにパフォーマンス要件を満たすことができる可能性があります。
以上が大容量データ用の MySQL または NoSQL: いつ移行する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。