MySQL 데이터베이스는 다양한 데이터 복제 기술을 지원하는 매우 인기 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며, 그중 가장 일반적으로 사용되는 것은 마스터-슬레이브 복제 기술입니다. 이 기사에서는 MySQL의 데이터 마스터-슬레이브 복제 기술에 대한 원리, 구현 방법, 일반적인 문제 및 대책을 소개합니다.
1. 마스터-슬레이브 복제 기술의 원리
MySQL의 마스터-슬레이브 복제 기술은 MySQL 데이터베이스의 데이터를 다른 서버로 복사하여 데이터 백업, 로드 밸런싱, 읽기-쓰기 분리 및 기타 기능을 달성할 수 있습니다. 기본 원칙은 마스터 데이터베이스에 업데이트 작업을 기록한 다음 이러한 작업 로그를 네트워크를 통해 슬레이브 데이터베이스로 전송하고 마지막으로 작업 로그에 따라 슬레이브 데이터베이스의 데이터를 업데이트하여 마스터 데이터베이스 간의 데이터 동기화를 달성하는 것입니다. 그리고 슬레이브 데이터베이스.
2. 마스터-슬레이브 복제 기술 구현 방법
마스터-슬레이브 복제 기술은 다음 방법을 통해 구현할 수 있습니다.
- 마스터 데이터베이스 구성
마스터 데이터베이스에서 binlog 로그 기능을 활성화해야 합니다. 모든 업데이트 작업을 기록하는 데 사용되는 바이너리 로그 binlog 파일을 생성합니다. 동시에 고유한 서버 ID를 설정하고 슬레이브 데이터베이스에서 마스터 데이터베이스에 액세스할 수 있는지 확인해야 합니다.
- 슬레이브 데이터베이스 구성
슬레이브 데이터베이스에서는 마스터 데이터베이스에서 쉽게 식별할 수 있도록 고유한 서버 ID를 지정해야 합니다. 그런 다음 슬레이브 데이터베이스에서 CHANGE MASTER TO 문을 실행하여 마스터 데이터베이스의 호스트 이름, 포트 번호, 사용자 이름, 비밀번호 및 기타 매개 변수를 설정하여 마스터-슬레이브 관계를 설정합니다. 마지막으로 START SLAVE 문을 실행하여 데이터베이스에서 복제 프로세스를 시작합니다.
- 유지 관리
마스터-슬레이브 복제 기술을 공식적으로 사용하기 전에 마스터-슬레이브 데이터베이스 간의 네트워크 연결이 안정적인지 확인해야 하며, 데이터 동기화 확인, 작업 로그 정리 등의 유지 관리 작업이 필요합니다. 복제 프로세스가 정상적으로 작동할 수 있도록 정기적으로 수행해야 합니다.
3. 마스터-슬레이브 복제 기술의 일반적인 문제점과 대책
- 마스터-슬레이브 데이터베이스 간의 네트워크 연결이 불안정합니다.
네트워크 문제로 인해 마스터-슬레이브 데이터베이스 간의 연결이 불안정할 경우 데이터 복제가 중단될 수 있습니다. 지연 또는 중단이 발생합니다. 이러한 일이 발생하지 않도록 하려면 대체 네트워크 연결을 사용하고 재시도 횟수를 늘리는 등의 방법을 사용하여 네트워크 연결의 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
- 마스터 데이터베이스와 슬레이브 데이터베이스 간의 데이터 불일치
마스터 데이터베이스와 슬레이브 데이터베이스 간의 복제 주기가 다르거나 복제 프로세스 중 예상치 못한 중단으로 인해 마스터 데이터베이스와 슬레이브 데이터베이스 간의 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 이러한 상황을 방지하려면 기본 데이터베이스에서 GTID(Global Transaction ID) 기능을 활성화하여 데이터 업데이트와 복제 프로세스를 긴밀하게 연결할 수 있습니다.
- 마스터-슬레이브 데이터베이스 성능 불균형
마스터 데이터베이스와 슬레이브 데이터베이스 간의 읽기 및 쓰기 작업 빈도가 다르기 때문에 마스터 데이터베이스의 성능 부하가 너무 커져 슬레이브 데이터베이스의 성능이 유휴 상태가 될 수 있습니다. . 이 문제를 해결하기 위해 읽기-쓰기 분리, 로드 밸런싱 등의 기술을 구현하여 데이터베이스 성능 균형을 향상시킬 수 있습니다.
4. 요약
MySQL의 마스터-슬레이브 복제 기술은 마스터 데이터베이스의 데이터를 다른 서버로 복사하여 데이터 백업, 로드 밸런싱, 읽기-쓰기 분리 및 기타 기능을 구현할 수 있는 매우 실용적인 데이터 복제 기술입니다. 사용 중에 많은 문제와 어려움이 발생할 수 있지만 적절한 조치를 취하면 마스터 데이터베이스와 슬레이브 데이터베이스 간의 데이터 동기화를 보장하고 복제 프로세스가 원활하게 진행되도록 할 수 있습니다.
위 내용은 MySQL의 데이터 마스터-슬레이브 복제 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

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.

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

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.

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.

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.


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