MySQL의 분산 솔루션은 실제로 상당히 풍부합니다. 오늘은 분산 솔루션에 대한 이해에 대해 간략하게 이야기하겠습니다.
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우선 데이터베이스는 소프트웨어입니다 , 가장 기본적인 기능은 데이터 저장 및 데이터 쿼리입니다. 일반적으로 데이터 처리 방법은 읽기와 쓰기로 구분되므로 분산 솔루션의 많은 시나리오는 실제로 이 두 가지 차원을 기반으로 합니다.
분산 솔루션을 시작하기 전에 분산 솔루션이 존재하는 이유에 대해 이야기해보겠습니다. 단일 기계로 무언가를 해결할 수 있다면 실제로 분산 처리를 고려할 필요가 전혀 없습니다. 나뉘어지면 자연스럽게 결합될 수 없습니다. 이는 분산 솔루션에서 마스터해야 할 균형이기도 합니다. 현재 업계에서 거론되는 HTAP 솔루션은 사실 OLTP+OLAP을 통합한 시나리오다. 독립형 관점에서 보면 오라클은 단연 최고의 HTAP 솔루션이다. 하지만 Oracle의 경우 가격 문제 외에도 또 다른 문제가 있습니다. 바로 확장성입니다. Oracle의 설계 아이디어는 모든 것을 공유하는 것이므로 파티션 테이블 솔루션이 여전히 더 적합합니다. .
하지만 MySQL은 확실히 좋지 않습니다. 인터넷 업계에서 파티션 테이블 솔루션이 사용된다는 소식을 거의 들어본 적이 없기 때문입니다. 아무리 분할하거나 확장해도 데이터가 모두 단일 시스템에 있고 단일 머신의 성능은 만족스럽지 않습니다. 따라서 단일 머신 용량과 단일 머신 성능은 모두 병목 현상이므로 두 개 이상의 인스턴스가 압력을 공유할 수 있습니다.
간단한 예를 들어보겠습니다. 데이터 처리의 관점에서 볼 때 데이터에는 읽기 및 쓰기 요구 사항이 있으므로 요구 사항을 각각 읽기 요구 사항과 쓰기 요구 사항으로 확장할 수 있습니다.
독서 요건의 확대는 비교적 간단하며, 흔히 읽기와 쓰기의 분리라고 부릅니다. 이런 종류의 일반 미들웨어가 이를 지원할 수 있습니다.
아래 구성표의 왼쪽 하단에 표시된 것처럼 읽기 수요는 지수적이지 않고 선형적이며 비즈니스에 투명합니다.
확장 작성의 핵심은 분산 트랜잭션과 관련된 부분입니다. 분할할 수 없다면 분할하지 마십시오. 파이프라인 데이터의 종속성이 매우 낮기 때문에 쓰기 요구 사항은 삽입이고 쓰기 요구 사항은 상대적으로 간단합니다. 이 방법은 미들웨어 솔루션의 도움을 받아 샤딩 샤딩 솔루션을 달성할 수 있습니다. 우리가 일반적으로 이해하는 많은 분산 솔루션은 실제로 이에 대해 이야기하고 있습니다. 이 솔루션의 확장은 기하급수적으로 이루어집니다. 예를 들어 2개의 노드는 4개가 되고, 4개는 8개가 됩니다. 이는 비즈니스에 투명합니다.
하지만 더 복잡한 유형이 있는데, 바로 상태 데이터입니다. 비즈니스에 따라 직접 분할할 수도 없습니다. 분할할 차원, 미들웨어를 직접 사용하는 경우에는 이 분할을 권장하지 않습니다. 예를 들어 사업이 분할되면 사업1, 사업2, 사업3으로 분할될 수 있습니다. . . 비즈니스 8의 경우, 이 8개 비즈니스의 분할 로직을 원활한 해시 방식으로 만드는 것이 아니라 비즈니스 로직의 우선순위 및 기타 차원에 따라 결합하는 것이 좋습니다. Business 3-Business 6의 데이터량과 우선순위가 다를 경우에는 하나의 노드가 될 수 있습니다. 데이터 쓰기 라우팅 규칙은 애플리케이션 계층을 통해 처리되는 것이 좋습니다. 이는 보다 제어 가능한 솔루션입니다. 이 확장 솔루션은 애플리케이션에 투명하지 않으며 애플리케이션의 협력과 처리가 필요합니다. 하지만 수입은 당연히 최고의 밸런스 상태입니다. 예를 들어 게임 업계에서 흔히 볼 수 있는 게임 서버의 개념은 이런 식으로 나누어져 있기 때문에 확장이 선형적일 수 있습니다.
이를 기반으로 분산 솔루션에 대해 이야기하면 실제로는 클러스터나 비즈니스를 투명한 노드로 취급하며 관계형 분산을 기반으로 확장 요구를 충족하기 위해 다른 보조 솔루션을 사용합니다. 기존 솔루션은 더 기반입니다. 여전히 용량 확장을 위한 추가 작업이 많이 필요하고 원활한 탄력성을 달성할 수 없는 정적 라우팅의 경우. NoSQL과 NewSQL이 자연스럽게 작동하는 곳입니다.
따라서 솔루션을 선택할 때 전체적인 시각과 더 높은 비전을 가지고 있어야 합니다. 반드시 MySQL이나 Oracle일 필요는 없으며 더 깊이 파고드는 것도 좋습니다. 다른 더 나은 솔루션을 고려하십시오.
위 내용은 mysql은 배포를 지원하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.

MySQL은 초보자가 데이터베이스 기술을 배우는 데 적합합니다. 1. MySQL 서버 및 클라이언트 도구를 설치하십시오. 2. SELECT와 같은 기본 SQL 쿼리를 이해하십시오. 3. 마스터 데이터 작업 : 데이터를 만들고, 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. 4. 고급 기술 배우기 : 하위 쿼리 및 창 함수. 5. 디버깅 및 최적화 : 구문 확인, 인덱스 사용, 선택*을 피하고 제한을 사용하십시오.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 웹 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 다른 시나리오에 적합한 InnoDB 및 MyISAM과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2.로드 밸런싱 및 데이터 백업을 용이하게하기 위해 마스터 슬레이브 복제 기능을 제공합니다. 3. 쿼리 최적화 및 색인 사용을 통해 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA


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