MySql 복제 및 클러스터링: 대규모 분산 데이터베이스를 구현하는 방법-MySQL 튜토리얼-php.cn

집

데이터 베이스

MySQL 튜토리얼

MySql 복제 및 클러스터링: 대규모 분산 데이터베이스를 구현하는 방법

WBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWB

Jun 16, 2023 am 08:04 AM

분산 데이터베이스데이터베이스 클러스터mysql 복사본

비즈니스 발전과 데이터 볼륨의 점진적인 증가로 인해 단일 데이터베이스는 더 이상 요구 사항을 완전히 충족할 수 없으며 분산 데이터베이스 시스템은 업계에서 중요한 솔루션이 되었습니다. MySQL은 현재 가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 중 하나이며 MySQL을 사용하여 분산 데이터베이스를 구축하기 위한 솔루션이 많이 있습니다. 이 기사에서는 MySQL 복제 및 클러스터링과 대규모 분산 데이터베이스를 구현하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

1. MySQL의 인프라

MySQL의 인프라는 크게 클라이언트, 서버, 스토리지 엔진의 세 부분으로 구성됩니다. 스토리지 엔진은 데이터 저장 및 검색을 담당하는 MySQL의 실제 핵심 구성 요소입니다. MySQL은 다양한 스토리지 엔진을 지원하며, 가장 일반적으로 사용되는 엔진으로는 InnoDB, MyISAM 등이 있습니다.

2. MySQL 복제

MySQL 복제란 한 데이터베이스의 데이터와 작업 로그를 다른 서버에 동기화하는 것을 말합니다. 여기서 "다른 서버"는 슬레이브 서버 또는 마스터 서버일 수 있습니다.

마스터-슬레이브 복제

마스터-슬레이브 복제는 MySQL에서 가장 기본적이고 가장 일반적으로 사용되는 복제 방법입니다. 마스터-슬레이브 복제에서는 모든 쓰기 작업이 마스터 서버에서만 허용되며, 슬레이브 서버는 마스터 서버에서 작업을 수신하고 실행하는 역할만 담당합니다. 이 방법은 시스템 가용성을 효과적으로 향상시키고 읽기 성능도 향상시킬 수 있습니다.

마스터-슬레이브 복제 구현도 매우 간단합니다. 마스터 서버에서 Binlog를 활성화하고 슬레이브 서버에서 해당 binlog 위치를 구성하기만 하면 됩니다.

마스터-마스터 복제

마스터-마스터 복제는 두 개의 MySQL 서버를 마스터 서버로 구성하고 변경 사항을 서로 동기화하는 것을 의미합니다. 이 접근 방식은 시스템의 내결함성과 가용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 마스터-마스터 복제에서는 서버 A와 서버 B가 동시에 작동할 수 있으며, 데이터 변경 사항도 동시에 서로 동기화됩니다.

마스터-마스터 복제 구현도 매우 간단합니다. 서버 A와 서버 B 모두에서 Binlog를 활성화하고 다른 서버에서 해당 binlog 위치를 구성하기만 하면 됩니다.

3. MySQL 클러스터

MySQL 클러스터는 여러 MySQL 서버를 고가용성 클러스터 시스템으로 구성하는 것을 말하며, 분산 아키텍처를 통해 데이터베이스 읽기 및 쓰기의 로드 밸런싱을 달성하여 시스템 성능과 가용성을 향상시킵니다.

MySQL 클러스터는 크게 다음 두 가지 유형으로 나뉜다.

마스터-슬레이브 복제 클러스터

마스터-슬레이브 복제에서는 모든 읽기 작업은 슬레이브 서버로만 전송하면 되고 모든 쓰기 작업만 허용된다. 마스터 서버에서 수행하면 읽기 및 쓰기 분리 및 로드 밸런싱 효과를 얻을 수 있습니다.

마스터-슬레이브 복제 클러스터의 구현도 매우 간단합니다. 마스터-슬레이브 복제만 구성하면 됩니다. 그러나 실제 응용에서는 모든 읽기 작업이 슬레이브 서버에서 수행되기 때문에 마스터 서버에 장애가 발생하면 전체 시스템이 사용할 수 없는 상태가 된다.

MySQL 클러스터

MySQL 클러스터는 NDB 스토리지 엔진을 기반으로 하는 고가용성 클러스터 시스템입니다. MySQL 클러스터 클러스터에서는 모든 데이터가 NDB 스토리지 엔진에 저장되며 여러 데이터 노드가 동일한 데이터를 공유합니다. 동시에 이러한 노드는 데이터 복제 및 마스터-슬레이브 전환을 통해 시스템 가용성을 보장합니다.

MySQL 클러스터는 구현하기가 상대적으로 복잡하고 여러 데이터 노드와 관리 노드를 구성해야 합니다. 그러나 이 방법은 시스템의 원활한 확장을 달성하고 대규모 분산 데이터 저장이 필요한 시나리오를 충족할 수 있습니다.

4. 요약

일반적으로 MySQL 복제 및 클러스터링은 분산 데이터베이스 시스템에서 없어서는 안될 요소입니다. 그 중 복제는 데이터 분산과 백업에서 중요한 역할을 하며, 클러스터는 분산 아키텍처를 사용하여 시스템의 읽기 및 쓰기 성능, 고가용성 및 확장성을 향상시킬 수 있습니다. MySQL을 선택할 때는 비즈니스 상황과 요구 사항에 따라 가장 적합한 솔루션을 선택해야 합니다.

위 내용은 MySql 복제 및 클러스터링: 대규모 분산 데이터베이스를 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명

본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

관련 기사

InnoDB Redo Logs 및 Undo Logs의 역할을 설명하십시오.Apr 15, 2025 am 12:16 AM

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 출력 (유형, 키, 행, 추가)에서 찾아야 할 주요 메트릭은 무엇입니까?Apr 15, 2025 am 12:15 AM

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?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.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 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.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?Apr 14, 2025 am 12:18 AM

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 : 신규 사용자를위한 리소스 및 튜토리얼Apr 14, 2025 am 12:16 AM

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.

실제 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.

See all articles