MySQL の分散ソリューションは実際には非常に豊富です。今日は、分散ソリューションについて簡単に説明しましょう。
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まず、データベースはソフトウェアであり、その最も基本的な機能はデータの保存です。そしてデータクエリ。一般に、データ処理方法は読み取りと書き込みに分けられるため、分散ソリューションの多くのシナリオは実際にはこれら 2 つの側面に基づいています。
分散ソリューションを始める前に、分散ソリューションが存在する理由について説明しましょう。 1 台のマシンで解決できるのであれば、分散処理をまったく考慮する必要はありません。分割されていると自然には結合できませんが、これも分散ソリューションでは習得する必要があるバランスです。現在業界で言われている HTAP ソリューションは、実際には OLTP と OLAP を統合したシナリオであり、スタンドアロンの観点から見ると、Oracle が間違いなく最良の HTAP ソリューションです。しかし、Oracle には価格の問題に加えて、スケーラビリティという別の問題があります。今はシャーディングの詳細については話さないようにしましょう。Oracle の設計思想はすべてを共有することなので、パーティション テーブル ソリューションの方が適切です。 。
しかし、MySQL は明らかに良くありません。インターネット業界でパーティション テーブル ソリューションが使用されているという話はほとんど聞いたことがないからです。どれほど分割または拡張しても、データはすべて 1 台のマシン上にあり、パフォーマンスは低下するからです。単一のマシンでは満足できません。したがって、単一マシンの容量と単一マシンのパフォーマンスの両方がボトルネックとなるため、2 つ以上のインスタンスが圧力を共有する可能性があります。
簡単な例をあげましょう。データ処理の観点から見ると、データには読み取り要件と書き込み要件があるため、ニーズをそれぞれ読み取り要件と書き込み要件に拡張できます。
読み取り要件の拡張は比較的単純で、読み取りと書き込みの分離と呼ばれることがよくあります。この種の一般的なミドルウェアでサポートできます。
以下のスキームの左下隅に示すように、読み取り需要は簡単に拡大できます。ここでの読み取りの拡大は指数関数的ではなく線形であり、ビジネスにとって透過的です。
難しいのは、拡張機能の作成です。拡張機能の作成の核心は、分散トランザクションに関係する部分です。分割できない場合は、分割しないでください。本当に分割したい場合は、分割できます。パイプライン タイプのデータなど、さまざまな次元に分割します。このタイプのデータは依存性が非常に低いため、書き込み要件は挿入であり、書き込み要件は比較的単純です。この方法は、ミドルウェア ソリューションによって支援され、シャーディング シャーディング ソリューションを実現できます。私たちが通常理解している分散ソリューションの多くは、実際にこれについて話しています。このソリューションの拡張は指数関数的であり、たとえば 2 つのノードが 4 になり、4 つが 8 になるなど、ビジネスにとって透過的です。
しかし、状態データというより複雑なタイプがあります。これを直接分割したり、直接シャードしたりすることはできません。ビジネスの規模に応じて分割できます。 . 、この種の分割はミドルウェアを直接使用することはお勧めできません。たとえば、事業を分割する場合、事業 1、事業 2、事業 3 に分割できます。 。 。業務 8 の場合、これら 8 つの業務の分割ロジックはスムース ハッシュ方式にするのではなく、業務ロジックの優先度などに応じて結合することをお勧めします。ビジネス 3 ~ ビジネス 6 のデータ量と優先度が異なる場合は、それらを 1 つのノードにすることができます。データ書き込みルーティング ルールはアプリケーション層を通じて処理することをお勧めします。これはより制御可能なソリューションです。この拡張ソリューションはアプリケーションに対して透過的ではなく、アプリケーションの協力と処理を必要とします。しかし、収入が最もバランスのとれた状態であることは明らかで、例えばゲーム業界でよくあるゲームサーバーの概念もこのように分割されているため、直線的に拡大することができます。
これに基づいた分散ソリューションについて説明したい場合、実際にはクラスターまたはビジネスを透過的なノードとして扱い、拡張ニーズを満たすために他の補助ソリューションを使用します。これはリレーショナル分散ソリューションです。主に静的ルーティングに基づいて処理されますが、容量拡張には依然として多くの追加作業が必要であり、スムーズな弾力性を実現できません。ここで、NoSQL と NewSQL が当然登場します。
したがって、ソリューションを選択するときは、全体像と高いビジョンを持たなければなりません。必ずしも MySQL か Oracle である必要はありません。それを深く掘り下げるのは当然良いことです。他のより良いソリューションを検討することもできます。
以上がmysqlは配布をサポートしていますか?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。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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