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SQL Server集群服务器的优缺点

Jun 07, 2016 pm 04:18 PM
server장점과 단점섬기는 사람무리

由二台或更多物理上独立的服务器共同组成的虚拟服务器称之为集群服务器。一项称做MicroSoft集群服务(MSCS)的微软服务可对集群服务器进行管理。一个SQL Server集群是由二台或更多运行SQL Server的服务器(节点)组成的虚拟服务器。如果集群中的一个节点发生故障

  由二台或更多物理上独立的服务器共同组成的"虚拟"服务器称之为集群服务器。一项称做MicroSoft集群服务(MSCS)的微软服务可对集群服务器进行管理。一个SQL Server集群是由二台或更多运行SQL Server的服务器(节点)组成的虚拟服务器。如果集群中的一个节点发生故障,集群中的另一个节点就承担这个故障节点的责任。

  认为一个 SQL Server集群能够给集群中的两个节点带来负载平衡,这是一种常见的误解。虽然这似乎很有用,但却是不正确的。这也意味着集束SQL Server不能真正提高性能。集束SQL Server只能提供故障转移功能。故障转移就是当系统中的一台机器发生故障失去其功能时,另一台机器将接手运行它的SQL Server实例。这种功能失效可能是由于硬件故障、服务故障、人工故障或各种其它原因。

  为何要集束SQL Server环境?

  在实用性方面,集群SQL Server环境令人满意。在进行故障转移时,,将数据库实例由一台服务器转移到另一台服务器的时间非常短暂,一般只需要3至7秒钟。虽然需要重建连接,但对数据库的终端用户而言,故障转移处理通常是透明的。低廉的故障转移成本还可帮助你对集群中的节点进行维护,而不会造成服务器完全无法访问。

  SQL Server集群类型

  一共有两种类型的SQL Server集群:主动/被动集群和主动/主动集群。下面分别对它们进行说明(说明以两个节点的SQL Server集群为基础)。

  主动/被动集群

  在这种类型的集群中,一次只有一个节点控制SQL Server资源。另一个节点一直处于备用模式,等待故障发生。进行故障转移时,备用的节点即取得SQL Server资源的控制权。

  优点:由于服务器上只有一个实例在运行,所以在进行故障转移时,不需要另外的服务器来接管两个SQL Server实例,性能也不会因此降低。

  缺点:由于虚拟服务器上只有一个SQL Server实例在运行,另一台服务器总是处理备用模式与空闲状态。这意味着你并没有充分利用你购买的硬件。

  主动/主动集群

  在这种类型的集群中,集群中的每个节点运行一个独立且主动的SQL Server实例。发生节点故障时,另一个节点能够控制发生故障节点的SQL Server实例。然后这个正常的节点将运行两个SQL Server实例--它自己的实例和发生故障的实例。

  优点:通过这种配置,你能够充分利用你的硬件。在这样的系统中,两个服务器都在运行,而不是只有一台服务器运行,而另一台处于等待故障发生的备用模式,因此你能够充分利用你购买的机器。

  缺点:如果进行故障转移,一台服务器运行两个SQL Server实例,性能就会受到不利影响。然而,性能降低总比虚拟服务器完全失灵要强得多。这种配置的另一故障在于它要求购买的许可要比主动/被动集群多一些。因为集群在运行两个主动SQL Server实例,这要求你购买两个单独的服务器许可。在某些情况下,这也可能对你形成阻碍。

  集群考虑

  在高实用性方面,集群SQL Server环境有一定的优势。然而,高实用性也确实伴随某种折衷。

  首先,建立一个集群SQL Server环境非常昂贵。这是因为集群中的节点必须遵照集群节点的兼容性列表。而且,还需要建立一个复杂的网络,机器的配置必须几乎相同,同时需要实现数据库文件磁盘子系统共享。存储区网络(SAN)是建立这种子系统的不错选择,但SAN并非必要,而且十分昂贵。另外,如果你正在运行一个主动/主动集群,你需要为集群中运行SQL Server实例的每台机器的处理器购买一个许可。

  因为当地集群主要局限于同一地理区域,自然灾难可能会使集群完全失灵。在那种情况下,你需要转移到灾难恢复站点进行继续操作。你也可以建立地理分散的SQL Server集群,但这样的系统更加复杂与昂贵。

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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.

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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.

설명에서 임시 상태를 사용하고 피하는 방법은 무엇입니까?설명에서 임시 상태를 사용하고 피하는 방법은 무엇입니까?Apr 15, 2025 am 12:14 AM

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

다른 SQL 트랜잭션 격리 수준 (커밋되지 않은 읽기, 읽기, 커밋 가능한 읽기, 반복 가능한 읽기, 시리얼이즈 가능) 및 MySQL/innoDB에서의 의미를 설명하십시오.다른 SQL 트랜잭션 격리 수준 (커밋되지 않은 읽기, 읽기, 커밋 가능한 읽기, 반복 가능한 읽기, 시리얼이즈 가능) 및 MySQL/innoDB에서의 의미를 설명하십시오.Apr 15, 2025 am 12:11 AM

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.

MySQL 대 기타 데이터베이스 : 옵션 비교MySQL 대 기타 데이터베이스 : 옵션 비교Apr 15, 2025 am 12:08 AM

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.

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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.

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실제 MySQL : 예 및 사용 사례실제 MySQL : 예 및 사용 사례Apr 14, 2025 am 12:15 AM

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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