mysql이 높은 동시성을 처리하는 방법

MySQL 높은 동시성 솔루션에는 다음이 포함됩니다. 1. SQL 문 최적화 3. 캐시 추가 4. 파티션 테이블 읽기 및 쓰기 6. 모듈 분리 및 수평 분할

높은 동시성에서 발생하는 병목 현상의 대부분은 백그라운드에 있습니다. mysql을 저장하기 위한 일반적인 최적화 계획은 다음과 같습니다.

(1) 코드 내 SQL 문 최적화

(2) 데이터베이스 필드 최적화, 인덱스 최적화

(3) 캐시, redis/memcache 등 추가

(4) 마스터-슬레이브, 읽기-쓰기 분리

(5) 파티션 테이블

(6) 수직 분할, 분리된 모듈

(7) 수평 분할

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프로그램 분석:

1 방법 2는 가장 간단하고 빠른 개선 방법입니다. 능률. 모든 문이 인덱스에 도달하므로 가장 효율적입니다. 그러나 SQL을 최적화하기 위해 인덱스를 구축하면 인덱스가 오버플로될 수 있으며, 수천만 개 이상의 테이블의 경우 인덱스 유지 비용이 크게 증가하여 결과적으로 데이터베이스의 메모리 오버헤드가 증가하게 됩니다.

2. 데이터베이스 필드 최적화. 한 선임 프로그래머는 테이블 필드 설계에서 날짜 유형이 표준화되지 않아 작성된 데이터를 확인할 수 없다는 사실을 발견했습니다.

3. 쓰기 횟수가 적고 업데이트 빈도가 상대적으로 낮은 비즈니스 시나리오입니다. 그렇지 않으면 캐시 거부 반응이 거의 없고 적중률도 높지 않습니다. 일반적으로 캐싱은 주로 인터페이스 처리 속도를 향상시키고 동시성으로 인한 DB 압력 및 이로 인해 발생하는 기타 문제를 줄이는 데 사용됩니다.

4. 파티셔닝은 테이블이 아닙니다. 결과는 여전히 하나의 테이블이지만 저장된 데이터 파일은 여러 개의 작은 블록으로 나뉩니다. 테이블 데이터가 매우 큰 경우, 한번에 메모리에 로드할 수 없고 큰 테이블 데이터를 유지하는 문제를 해결할 수 있습니다.

5. 수직 분할은 테이블을 열별로 여러 테이블로 분할하는 방식으로, 디스크 IO에 대한 부담을 줄이기 위해 기본 테이블의 확장 데이터와 텍스트 데이터를 분리하는 것이 일반적입니다.

6. 수평 분할의 주요 목적은 단일 테이블의 동시 읽기 및 쓰기 기능(압력이 다양한 하위 테이블에 분산됨)과 디스크 IO 성능(매우 큰 .MYD 파일이 분산됨)을 향상시키는 것입니다. 각 작은 테이블의 .MYD 파일). 천만개 이상의 데이터가 없다면 왜 해체해야 할까요? 단일 테이블만 최적화하는 것도 가능하며, 동시성이 너무 많지 않으면 일반적으로 분할된 테이블이 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 따라서 일반적인 상황에서는 수평 분할이 최후의 선택이며 디자인 과정에서 여전히 단계별로 진행해야 합니다.

위 내용은 mysql이 높은 동시성을 처리하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!