关系型数据库和非关系型数据库的选择,以及替代方法(mysql替代mongodb) 我做的项目因为涉及到大量的历史数据增加而采用的非关系型数据(mongodb),但是在实际开过程中遇到了很多问题,有开发方面的,也有管理方面的,于是我思考了用关系型数据库mysql代替非
关系型数据库和非关系型数据库的选择,以及替代方法(mysql替代mongodb)
我做的项目因为涉及到大量的历史数据增加而采用的非关系型数据(mongodb),但是在实际开过程中遇到了很多问题,有开发方面的,也有管理方面的,于是我思考了用关系型数据库mysql代替非关系型数据库mongodb的思路。 www.2cto.com
目前还没有实施,因为对项目的改动会很大,希望大家能看看我的思路,最好能提一些意见,谢谢各位了。
方案的核心在于将目前一个数据库分割为两个数据库,一个当前交易库,一个历史数据查询库。
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---------------------------详细方案如下----------------------------------
建立两个mysql数据库,一个是当前业务库叫bussDB,一个是数据中心库叫datacenterDB。
两个数据库如何运作:
1、datacenterDB库和bussDB库表结构基本完全一致。bussDB库存放正在进行的交易,datacenterDB库存放当前正在进行的交易和所有历史交易。
2、业务后台管理系统和业务前台网站都直接连接bussDB库进行正常业务操作。
3、历史查询、分析统计系统连接datacenterDB库进行查询统计。
4、bussDB库按照适合oltp(交易型)的库进行数据库存储和建模的优化。
5、datacenterDB库按照适合olap(分析型、数据仓库)的库进行数据库存储和建模的优化,可以使用表分区和集群等技术。
6、每天晚上,自动定时通过ETL工具(数据库同步工具)将bussDB库中的信息自动同步到datacenterDB库中。
7、设置程序自动在交易完成后180天以后将交易信息清除,清除之后关于该交易的查询在datacenterDB库中查询。
为什么要分为两个数据库:
1、适合交易的数据库和适合分析的数据库建模有一定区别,bussDB是交易型,而datacenterDB是查询分析型。
2、bussDB库需要保证快速响应,不因为历史数据的不断增大而影响速度,因此需要定期清除数据和数据转存。
3、bussDB库是一个事务型的数据库,需要保证事务完整性,因此不适合做集群,应采取垂直扩展(高性能服务器)。
4、datacenterDB库是一个数据仓库的数据库,需要集群和水平扩展(廉价PC,做集群)。
为什么要用关系型数据库而不用非关系型数据库。
1、在以上方式设计的bussDB库的状态下,对于增删改查操作,关系型数据库和非关系型数据库的性能开销基本一致,因为所有表的数据量都非常小,小于百万级,因为在千万级数据量以下,关系型数据库只要设置了索引,都是非常快的。
2、在性能方面一致的情况下,非关系数据库的缺点在于无法支持动态连接查询应用,即sql中的join操作,或者说是join效率不如关系型数据库高,另外也不支持分组(group)和统计操作(count/sum/avg等),在业务系统中存在大量的join操作,比如,报表打印、银行缴费对账、员工、机构、角色、交易、科目、字典等复杂应用都涉及到大量关联,所以非关系型数据库在这些处理方面不如关系型数据库灵活和性能高,编写的代码可读性和健壮性也较低。
3、关系型数据库的管理工具比如sqlyong,比非关系型数据库的管理工具更丰富,也更完善。对于数据库的DBA维护而言,关系型数据库的批量更新、导入、导出、备份、优化等方式和资料都丰富,对于开发人员的入门门槛,关系型数据库也比较低。
4、关系型数据库的发展历史和稳定性要超过非关系型数据库。
5、既然在性能一致的情况下为什么不用关系型数据库呢。
6、datacenterDB库就必须是用关系型数据库了,因为datacenterDB大量的统计应用都是基于sql中的统计函数的,比如查询交易业务性别比例、学历分布等,都涉及到sql操作,比如,join,group by xxx,sum(),count(),avg()等,这些都是非关系型数据库不支持的。

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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