수십억 행 데이터베이스를 위한 MySQL 또는 Cassandra: 언제 NoSQL로 마이그레이션해야 합니까?

MySQL과 NoSQL: 대규모 데이터 세트에 적합한 데이터베이스 선택

이 시나리오에서는 대규모 MySQL 데이터베이스의 성능 또는 Cassandra로의 마이그레이션. 10억 행의 데이터베이스와 인덱싱에도 불구하고 느린 쿼리 실행에 직면하여 대체 옵션을 고려하는 것은 이해할 수 있습니다.

MySQL의 최적화 기술 이해

NoSQL을 시작하기 전에 이것이 중요합니다. MySQL 고유의 최적화 기술을 활용합니다. 권장되는 접근 방식은 제공된 리소스(원본 답변의 링크)에 설명된 대로 인덱스 테이블, 특히 클러스터형 인덱스의 특성을 자세히 알아보는 것입니다.

예제 스키마: MySQL의 클러스터링

클러스터링의 잠재적인 영향을 설명하기 위해 예제를 다시 디자인해 보겠습니다. 스키마:

• 스레드 테이블의 기본 키를 단일 자동 증가 키에서 forum_id 및 thread_id 열을 결합한 복합 클러스터 키로 변환합니다.
• 이 클러스터 인덱스 배열은 물리적으로 데이터 검색을 최적화합니다. 복합 키 순서대로 행을 저장합니다.
• next_thread_id를 유지하는 트리거 도입 카운터를 사용하여 각 포럼에 대한 고유한 thread_id를 보장합니다.

클러스터형 인덱스의 이점

이 스키마에는 여러 가지 장점이 있습니다.

• 기본 키에 해당하는 forum_id 및 thread_id 열에 대한 쿼리가 더 빨라졌습니다. order.
• 기본 키에 포함되고 클러스터형 인덱스로 인한 최적화로 인해 reply_count와 관련된 쿼리의 성능이 향상되었습니다.

성능 비교

원래 답변에 제공된 샘플 쿼리는 최적화된 MySQL 스키마를 사용하여 쿼리 런타임이 크게 향상되었음을 보여줍니다. 예를 들어 대규모 포럼 65에서 1,500만 행을 다루는 쿼리가 단 0.02초 만에 실행됩니다.

결론

MySQL의 클러스터형 인덱싱 기능을 활용하면 가능합니다. 대규모 데이터베이스에서 쿼리 성능을 크게 향상시킵니다. Cassandra와 같은 NoSQL 솔루션은 일부 시나리오에서 특정한 이점을 제공하지만, 이 특정 데이터 세트 및 쿼리 패턴의 경우 MySQL을 최적화하면 원하는 성능 이점을 얻을 수 있습니다. 솔루션을 더욱 확장하기 위해 파티셔닝, 샤딩, 하드웨어 업그레이드와 같은 추가 최적화를 고려할 수 있습니다.

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