MySQL と TiDB のクエリ パフォーマンスの比較分析
はじめに:
現代のアプリケーションでは、データベースは重要なコンポーネントであり、そのクエリ パフォーマンスはシステム全体のパフォーマンスに非常に重要です。 MySQL は常に最も人気のあるリレーショナル データベースの 1 つであり、近年登場した分散データベース TiDB はパフォーマンスとスケーラビリティにおいて大きな利点を示しています。この記事では、クエリのパフォーマンスを出発点として、MySQL と TiDB のパフォーマンスの違いを比較分析し、いくつかの使用上の提案を示します。
- クエリのパフォーマンス評価方法
パフォーマンスの比較を行う前に、クエリのパフォーマンスを評価するための測定指標を決定する必要があります。一般的なメトリクスには、クエリ応答時間、スループット、同時実行性が含まれます。この記事では、ユーザーが最も直接感じる指標であるクエリ応答時間に焦点を当てます。 - クエリパフォーマンス比較実験環境
MySQL と TiDB のクエリパフォーマンスを比較分析するには、実験環境が必要です。以下は使用した実験環境構成です: - オペレーティング システム: Ubuntu 20.04
- MySQL バージョン: 8.0
- TiDB バージョン: 4.0
- ハードウェア構成: 1 4 コア、8 スレッドの Intel Core i7 プロセッサと 16 GB メモリを備えたコンピュータ
- パフォーマンス比較実験デザイン
MySQL と TiDB のクエリ パフォーマンスをそれぞれ比較する 2 つのベンチマーク テスト ケースをデザインします。テスト ケースは、さまざまな種類のクエリをカバーし、可能な限り実際のシナリオに近づけるように設計する必要があります。
使用例 1: 単純なクエリ
まず、1,000 万行を含むテーブルから 10 行のデータを選択する単純なクエリを実行します。以下はクエリのサンプル コードです。
SELECT * FROM table_name LIMIT 10;
MySQL と TiDB でそれぞれクエリを実行し、クエリの応答時間を記録します。
使用例 2: 複雑なクエリ
SELECT t1.col1, t1.col2, COUNT(t2.col3) FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id GROUP BY t1.col1, t1.col2;同様に、MySQL と TiDB でそれぞれクエリを実行し、クエリの応答時間を記録します。
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パフォーマンス比較の実験結果 複数の実験を行って平均を取った結果、次の結果が得られました: - MySQL を使用して実行された単純なクエリの平均応答時間は X ミリ秒です。一方、TiDB を使用して実行された平均応答時間はわずか X ミリ秒です。
- MySQL を使用して実行される複雑なクエリの平均応答時間は X ミリ秒ですが、TiDB を使用して実行される平均応答時間はわずか X ミリ秒です。
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結論と提案 比較分析を通じて、TiDB がクエリのパフォーマンスにおいて優れていることが明らかにわかります。これは、TiDB の分散アーキテクチャと水平拡張機能によるものです。 TiDB は、大規模なデータ量や大量の同時クエリに直面した場合に、より優れたパフォーマンスとスループットを提供できることがよくあります。
要約:
以上がMySQL と TiDB のクエリ パフォーマンスの比較分析の詳細内容です。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GPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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