【系统环境】 ubuntu12.04 64bit 【步骤】 下载mysql-proxy ftp://mirror.switch.ch/mirror/mysql/Downloads/MySQL-Proxy/mysql-proxy-0.8.4.tar.gz 安装依赖包 apt-get install libevent-dev apt-get install lua5.1-dev apt-get install libglib2.0-dev 解
【系统环境】
ubuntu12.04 64bit
【步骤】
下载mysql-proxy
ftp://mirror.switch.ch/mirror/mysql/Downloads/MySQL-Proxy/mysql-proxy-0.8.4.tar.gz
安装依赖包
apt-get install libevent-dev
apt-get install lua5.1-dev
apt-get install libglib2.0-dev
解压mysql-proxy-0.8.4.tar.gz得到mysql-proxy-0.8.4,进入目录
./configure --prefix=/usr/local/mysql-proxy --with-mysql=/usr/local/mysql/
注意编译要依赖mysql,所以应该先安装mysql,否则编译不通过。
make && make install
接下来把需要用到的lua脚本拷贝到安装目录中
cp lib/rw-splitting.lua /usr/local/mysql-proxy/
修改rw-splitting.lua内容,找到如下
-- connection pool
if not proxy.global.config.rwsplit then
proxy.global.config.rwsplit = {
min_idle_connections = 4,
max_idle_connections = 8,
is_debug = false
}
end
把4和8都换成1,因为只有当客户端连接大于配置的4时候,才会启用读写分离,否则都从master读写,换成1后,客户端多起几个连接,多查几次就发现读写分离起作用了。
cp lib/admin.lua
/usr/local/mysql-proxy/
在安装目录中新建 /usr/local/mysql-proxy/mysql-proxy.cnf 配置文件,内容如下
[mysql-proxy]
admin-username = test
admin-password = mima
keepalive=true
proxy-backend-addresses = 192.168.1.101:3306
proxy-read-only-backend-addresses = 192.168.1.93:3306
proxy-lua-script = /usr/local/mysql-proxy/rw-splitting.lua
admin-lua-script = /usr/local/mysql-proxy/admin.lua
log-file = /data/log/mysql-proxy.log
log-level = debug
admin-username
访问proxy时候用到的用户名,这个要求后端所有的db都用同一套用户名密码才能访问。
admin-password 密码
keepalive
找个参数很有用,保持mysql-proxy断线重连
proxy-backend-addresses
主db(master)地址,可读可写
proxy-read-only-backend-addresses
从db(slave)地址,只读
proxy-lua-script
执行读写分离的lua脚本地址
admin-lua-script
验证用户名密码的脚本
log-file
日志地址
log-level
日志级别,debug表示调试
启动
/usr/local/mysql-proxy/bin/mysql-proxy
--defaults-file=/usr/local/mysql-proxy/mysql-proxy.cnf&
测试
mysql -utest -pmima -P4040
这里设置端口为4040,是因为proxy默认端口是4040
连接上后,可以测试sql命令了。
【读写分离】
为了看到读写分离效果,如果原本主从db之间有replication同步,需要关掉,否则在master修改后立刻会同步到slave,这样就看不到两个db不同的差异了,读的时候不知道从哪个db读的。
确认同步已经关闭,客户端多建立几条连接,这样一开始默认连接的是master,后来的连接查询就会转到slave。试着修改一个数据库表的值,然后查询该值,多查几次会发现你修改过的值没有修改,那是因为已经读取了从db。

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.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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