MySQL と PostgreSQL のパーティショニングとシャーディングのテクノロジを理解する
MySQL および PostgreSQL のパーティショニングおよびシャーディング テクノロジを理解する
要約:
MySQL と PostgreSQL は 2 つの一般的なリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) であり、どちらもデータ ストレージを最適化するためのパーティショニングおよびシャーディング テクノロジを提供します。クエリ効率も向上します。この記事では、MySQL と PostgreSQL のパーティショニングとシャーディングの基本概念を紹介し、これらのテクノロジの使用方法を説明するサンプル コードをいくつか示します。
1. MySQL のパーティショニング テクノロジ
- パーティションの概念
MySQL のパーティショニング テクノロジは、テーブルを複数の独立したパーティションに分割することです。各パーティションは独立してデータを格納およびクエリすることができます。これにより、クエリ効率が向上し、スケーラビリティが向上します。通常、パーティショニングはテーブル内の特定の列 (日付、地域など) に基づいて実行できます。または、範囲、リスト、ハッシュなどを通じてパーティショニング ルールを定義できます。 - パーティショニングのサンプル コード
次は、MySQL のパーティショニング テクノロジを使用したサンプル コードです。
日付と売上を含むテーブルを作成します。
CREATE TABLE sales (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, date DATE, amount DECIMAL(10,2), PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;
テーブルを日付範囲で分割します:
ALTER TABLE sales
PARTITION BY RANGE (YEAR(date))
(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2011), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2012), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2013), PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
上記のコードにより、sales テーブルが日付範囲に従ってパーティション化され、各パーティション内のデータを個別に保存およびクエリできるようになります。
2. PostgreSQL パーティショニング テクノロジ
- パーティションの概念
PostgreSQL のパーティショニング テクノロジは、テーブルを複数のサブテーブルに分割することです。各サブテーブルには、これにより、クエリの効率が向上し、ストレージ スペースの使用量が削減されます。範囲、リスト、ハッシュなどを使用してパーティショニング ルールを定義でき、各サブテーブルはデータを個別に保存およびクエリできます。 - パーティショニングのサンプル コード
次は、PostgreSQL のパーティショニング テクノロジを使用したサンプル コードです:
日付と売上を含むテーブルを作成します:
CREATE TABLE sales (
id SERIAL, date DATE, amount DECIMAL(10,2), PRIMARY KEY (id)
);
親テーブルを作成し、パーティショニング ルールを定義します:
CREATE TABLE sales_partition (
date_range TSRANGE, CHECK (date_range IS NOT NULL)
) PARTITION BY RANGE (date_range);
2 つの子テーブルを作成します。
CREATE TABLE sales_jan2018 PARTITION OF sales_partition
FOR VALUES FROM ('2018-01-01', '2018-02-01');
CREATE TABLE sales_feb2018 PARTITION OF sales_partition
FOR VALUES FROM ('2018-02-01', '2018-03-01');
上記のコードにより、親テーブル sales_partition と 2 つの子テーブルが作成されます。 sales_jan2018、sales_feb2018、各サブテーブルには、指定された日付範囲内のデータが含まれています。
結論:
MySQL と PostgreSQL はどちらも、データ ストレージとクエリ効率の最適化に役立つパーティショニングおよびシャーディング テクノロジを提供します。これらの手法を使用すると、大量のデータを処理する際のパフォーマンスとスケーラビリティを向上させることができます。ただし、特定のビジネス ニーズとシナリオに基づいて適切なパーティション化およびシャーディング戦略を選択し、パーティション/シャーディング構造を合理的に設計および管理する必要があります。
以上がMySQL と PostgreSQL のパーティショニングとシャーディングのテクノロジを理解するの詳細内容です。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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