MySQL と PostgreSQL: 大規模な同時リクエストを処理するためのベスト プラクティス

MySQL と PostgreSQL: 大規模な同時リクエストを処理するためのベスト プラクティス

要約: 今日のインターネット時代では、データベース システムのパフォーマンスと安定性は大規模な同時リクエストの処理にとって非常に重要です。この記事では、大規模な同時リクエスト、2 つの一般的なリレーショナル データベース、MySQL と PostgreSQL を処理するためのベスト プラクティスを検討し、読者の理解を深めるためにいくつかのコード例を提供します。

はじめに:
インターネット業界の継続的な発展と成長に伴い、データベースは大規模な同時リクエストをサポートする中心的なコンポーネントになりました。 MySQL と PostgreSQL は広く使用されている 2 つのリレーショナル データベースであり、その構成と使用を最適化する方法はデータベース管理者と開発者にとって共通の関心事となっています。

1. 同時実行制御
   同時実行制御は、データベース システムの中核となる概念の 1 つであり、その目的は、複数の同時実行操作がデータベースを正しく読み取り、変更できるようにすることです。 MySQL と PostgreSQL では同時実行制御の実装方法が異なりますので、以下に紹介します。

MySQL の同時実行制御は、主にロック メカニズムを通じて実装されます。さまざまなロック粒度 (テーブル ロック、行レベルのロック、ページ レベルのロック) を使用して同時操作を制御します。大規模な同時リクエストの場合は、ロック競合の可能性を最小限に抑えることができる行レベルのロックを使用することをお勧めします。 MySQL では、次のコード例を使用して行レベルのロックを設定できます。

-- 开启事务
START TRANSACTION;
-- 设置行级锁
SELECT * FROM table_name WHERE id = 1 FOR UPDATE;
-- 执行查询、插入、更新、删除等操作
-- 提交事务
COMMIT;

PostgreSQL はマルチバージョン同時実行制御 (MVCC) を使用します。 MVCC は、各トランザクションに一意のトランザクション ID を割り当て、各データ行にバージョン番号を追加することによって同時実行制御を実装します。 PostgreSQL では、トランザクションは開始前にコミットされたデータ行のスナップショットを確認できるため、データの一貫性と同時実行性が実現します。 MySQL のロック メカニズムと比較した場合、MVCC の利点は、ロックの競合が軽減され、同時処理能力が向上することです。以下は、MVCC を使用して同時実行制御を実装する例です。

-- 开启事务
BEGIN;
-- 设置事务隔离级别为可重复读
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
-- 执行查询、插入、更新、删除等操作
-- 提交事务
COMMIT;

2. クエリの最適化
   大規模な同時リクエストがあるデータベース システムでは、クエリの最適化は不可欠な部分です。 MySQL と PostgreSQL は両方とも、さまざまなクエリ最適化ツールとテクニックを提供します。一般的な最適化の提案は次のとおりです:

• 適切なインデックスを使用する: テーブルに適切なインデックスを作成すると、クエリのパフォーマンスが大幅に向上します。 MySQL と PostgreSQL はどちらも、B ツリー、ハッシュ、フルテキスト インデックスなど、さまざまなタイプのインデックスをサポートしています。特定のビジネス シナリオに応じて適切なインデックス タイプを選択し、EXPLAIN コマンドを使用してクエリ プランを表示することで最適化できます。
• 適切なデータ型を使用する: 適切なデータ型を選択すると、記憶域スペースが削減され、クエリのパフォーマンスが向上します。 BIGINT の代わりに INT を使用する、不必要な文字列長を避けるなど、大きすぎるデータ型の使用を避けるようにしてください。
• フル テーブル スキャンを回避する: フル テーブル スキャンを回避することが、クエリのパフォーマンスを向上させる鍵となります。データ テーブル構造を適切に設計し、インデックスを使用し、クエリ ステートメントを最適化することで、テーブル全体のスキャンを回避できます。

3. 構成の最適化
   データベース構成は、大規模な同時リクエストを処理するために重要です。次に、MySQL および PostgreSQL の構成最適化に関する提案をいくつか示します。

• メモリ バッファ サイズを調整する: データベースのメモリ バッファ サイズを適切に調整すると、クエリの応答速度が向上します。たとえば、innodb_buffer_pool_size パラメータは MySQL で調整できますが、shared_buffers パラメータは PostgreSQL で調整できます。
• 同時接続数の制限: サーバー リソースの過度の占有を避けるために、同時接続数は合理的に制限される必要があります。 MySQL では、同時接続数は max_connections パラメータを変更することで制御できます。PostgreSQL では、max_connections パラメータと max_worker_processes## を変更することでこれを実現できます。 # パラメータ。
ログ設定: 大規模な同時リクエストを処理する場合、ログ機能を適切にオンにすると、問題のトラブルシューティングとパフォーマンスの最適化に役立ちます。特定のニーズに応じて、スロー クエリ ログ、エラー ログ、トランザクション ログなどを有効にすることができます。
• 定期的なメンテナンスと最適化: データベースの定期的なメンテナンスと最適化により、データベースの正常な動作と安定したパフォーマンスを維持できます。たとえば、不要なデータを定期的にクリーンアップし、テーブルやインデックスを再編成し、統計情報を収集します。

結論:

MySQL と PostgreSQL は 2 つの強力なリレーショナル データベースであり、大規模な同時リクエストを処理する場合、適切な構成と最適化によってパフォーマンスと安定性を向上させることができます。この記事では、同時実行制御、クエリの最適化、構成の最適化のベスト プラクティスを紹介し、読者の理解を深めるためにいくつかのコード例を示します。実際のアプリケーションでは、読者は特定のニーズとシナリオに基づいてデータベースのパフォーマンスと安定性を向上させるための適切な最適化戦略を選択する必要があります。

以上がMySQL と PostgreSQL: 大規模な同時リクエストを処理するためのベスト プラクティスの詳細内容です。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。