数据库实际上是每一个电子交易、金融和企业资源规划系统的基础,随着数据库技术在商业应用中的不断发展,现在的数据库应用规模已经越来越大型化,具体体现在两个方面:一方面是数据记录的数量级开始跃升到十万、百万级别,这直接造成数据库体积的快速膨胀,
数据库实际上是每一个电子交易、金融和企业资源规划系统的基础,随着数据库技术在商业应用中的不断发展,现在的数据库应用规模已经越来越大型化,具体体现在两个方面:一方面是数据记录的数量级开始跃升到十万、百万级别,这直接造成数据库体积的快速膨胀,例如一个人气论坛,日发贴量在1000左右,若运营一年,其数据记录就达到近40万条,而数据库占用空间将增加上百MB,如此庞大的一个数据库,在进行查询时对硬件系统要求是相当高的;另外,随着运营时间的增加,大部分数据库用户的访问量也会上升,例如一个WEB站点,日访问量假如是5000 IP,而假设每个IP点击动态页面4次,每个动态页面查询数据库5次,那么每日数据库将需要响应10万次查询。
因此,对那些以数据库作为主要支撑的应用来说(例如ERP系统、论坛系统),在具备一定的规模之后,对服务器硬件设备的要求将非常苛刻,而一旦服务器设备无法承受数据库的工作压力,将直接造成系统和各种业务的瘫痪,其损失将是无法估量的。
所以,我们今天就来探讨一下数据库应用和服务器之间的关系。
我们先来看一个很有意思的表格,它可以告诉你什么样的应用选择什么类型的数据库软件:
商业应用类型 | 服务器性能描述 |
数据库类型 | |
大型数据库 (ERP,OLAP,data mart) |
服务器仅用于运行数据库,或仅运行单一的应用。数据库的容量在10OGB以上,需要有较高的CPU处理能力,大容量内存为数据缓存服务,并需要很好的IO性能,使用这类应用时,通常需要有较高的CPU主频 |
中型数据库 (ERP,OLTP,etc) |
服务器仅用于运行数据库,或仅运行单一的应用。数据库的容量在100GB以下,需要有较高的CPU处理能力,大容量内存为数据缓存服务,并需要很好的IO性能,使用这类应用时,通常需要有较高的CPU主频。 |
数据仓库 OLAP/Data mining |
大型商业数据存储,编目、索引、数据分析等。例如:OLAP(联机事务处 理),高速商业计算,需要有良好的IO性能。 |
基本应用与web服务 | |
电子商务E commerce |
功能与典型的应用服务器相同,性能视商业应用和用户数量而定,可能会 需要一定的数据安全传输与存储,或作为存储数据的主机。需要一定的CPU 和内存处理能力,通常,带有四路Pentium Ill Xeon处理器以及大容量数据存储的服务器可以基本满足要求。(可以满足每秒几千条请求). |
文件及打印服务器 | 仅用来将数据从一处传递到另一处,对CPU的处理能力要求较低。 |
常规服务器域/代理/防火墙服务器 | 为了能够使域服务器和防火墙服务器有快速的响应能力,因此它们需要具 备较高的CPU处理能力,代理服务器需要有较大的内存用来存储和作为高 速缓存存储Web地址,代理服务器还需要有较大的存贮容量。建议选择机 柜式服务器可以节省占地空间 |
互联网服务应用 Linux/Windows NT/Novell |
当互联网服务商针对专用的服务器比如邮件服务器、浏览服务器需要扩充 时,服务器应当具有价格低廉、小巧、高性能、通常一个或两个CPU基本 可以满足要求,而四路处理器的服务器则有些浪费。建议选择机柜式服务 器以节省占地空间。 |
通讯服务器 Messaging/E-mail |
快速的IO是这类应用的关键,磁盘的IO(编目、存储信息)是主要瓶颈。 许多用户为了保证所存储的信息的可用性,采用 RAID 5阵列方式,但在 一定程度上会影响IO的性能,通常1个或2个CPU基本可以满足用户的 需求。这种服务器用户对于实时响应要求不高,用户所占用资源一般不超 过10%,所以最需要考虑的是数据信息的备份,以及如何在2~6小时能 将信息恢复正常。建议选择机柜式服务器以节省占地空间。 |
浏览服务器(动态) | 通过存储在服务器中的网页可以构建网络空间,例如使用微软公司的技术 ASP。与静态网页相比,这种应用需要更高的CPU处理能力,建议选择机 柜式服务器以节省占地空间。高速的网络通讯能力也是必不可少的。 |
浏览服务器(静态) | 静态网页通常是指有文本和图片共同组合存储的服务器中。通常变化不 大。使用两个CPU和 100MB/S的网卡可以非常轻松的满足极高的点击 率。当使用双路处理器的服务器时,可以完全满足每秒钟千次的点击。IGB 内存作为网页的高速缓存。也可以使用四路处理器并额外添加内存与网 卡。 |
应用服务器 | |
应用服务器 (client/server,ERP) |
任何一种客户机/服务器的网络系统比如 ERP,最典型的商业应用,客户 机在一端,而数据库服务器在另一端,它们通过网络系统通讯。系统具有 良好的扩展和调整能力,可以将不同应用安装到不同的服务器上,也可以 将在每个服务器上安装多个应用。ERP系统需要两个或更多的CPU以及 512MB以上的内存。具体数量视用户数量而定。 |
工作流服务器 Collaboration/Groopare |
使用类似于 Lotus Notes, groupware, calendaring等等。对网络服务器的CPU和内存处理能力要求属于中等。不需要额外投资大量的硬件资 源。 |
多应用服务器 | 多种应用程序以及它们使用的数据库共同运行在同一台服务器上,可以替 代多台小型的服务器。建议使用多个CPU可以获得较好的使用效果。通常 使用多个速度稍低的CPU的效果好于使用一个高速的CPU。 |
小型/专用服务器 | 特定的应用系统,医疗、零售、经销商等特定的应用。使用带有两个CPU 的级别的服务器可以支持数百的用户终端。通常塔式服务器是首 选。 |
终端服务器/基于运算服务 | 在多用户环境下,所有的硬件及软件资源都可以通过终端服务器共享给网络上的所有的用户,应用程序运行在服务器上,用户可以通过用户终 端使用所有的应用程序。使用多处理器将可以有效改善系统的性能。内存的配置非常关键,通常需要有16MB内存分配给 Windows NT,有 32MB内 存分配给终端服务器,每个用户需要有4-8MB内存。软件的使用与硬件的资源有很大的关系,通常使用带有两路处理器和IGB内存的服务器可以 支持大约50个用户,带有四路处理器和4GB内存的服务器可以支持100个用户,带有8路处理器及4GB内存的服务器可以支持大约200个用户。 |
[1] [2] [3]

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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