분산 데이터베이스 관리 도구 비교: MySQL과 TiDB
데이터 볼륨과 데이터 처리 요구가 증가하는 오늘날의 시대에 분산 데이터베이스 관리 시스템이 점점 더 널리 사용되고 있습니다. MySQL과 TiDB는 많은 관심을 받고 있는 분산 데이터베이스 관리 도구 중 두 가지입니다. 이 기사에서는 MySQL과 TiDB를 포괄적으로 비교하고 이들의 특징과 장점을 살펴보겠습니다.
MySQL은 다양한 애플리케이션 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 우수한 안정성과 신뢰성을 갖추고 있으며 수년 동안 개발되고 최적화된 성숙한 생태계를 갖추고 있습니다. MySQL은 배우고 사용하기 쉬운 표준 SQL 언어를 사용합니다.
TiDB는 분산 관계형 데이터베이스이자 오픈 소스 프로젝트입니다. 가장 큰 특징은 수평적 확장을 지원해 늘어나는 데이터 양에도 안정적인 성능을 유지할 수 있다는 점이다. TiDB는 분산 아키텍처를 채택하여 여러 노드에 데이터를 수평으로 샤딩하고 저장하여 더 나은 데이터 읽기 및 쓰기 성능과 확장성을 제공합니다.
다음으로, 이 두 가지 데이터베이스 관리 도구의 특징을 다양한 측면에서 비교해 보겠습니다.
- 데이터 일관성
MySQL은 마스터-슬레이브 복제를 사용하여 데이터 일관성을 달성합니다. 즉, 하나의 마스터 노드가 쓰기 작업을 수신한 다음 데이터를 모든 슬레이브 노드에 동기화하는 일을 담당합니다. 이렇게 하면 읽기 및 쓰기 성능이 향상될 수 있지만 데이터 동기화 프로세스 중에 데이터 지연이 발생할 수 있습니다. TiDB는 Raft 프로토콜을 사용하여 강력한 데이터 일관성을 보장합니다. 각 데이터 작업은 여러 노드에 동기화되어 데이터 일관성과 높은 신뢰성을 보장합니다. - 쿼리 성능
MySQL은 단일 노드 상황에서 쿼리 성능이 좋습니다. 하지만 데이터 양이 증가하면 단일 노드의 성능이 병목 현상을 일으키게 되고, 읽기와 쓰기의 분리, 데이터베이스와 테이블의 샤딩을 통한 확장이 필요하다. 분산 아키텍처에서 TiDB는 수평 확장성이 뛰어나고 데이터 볼륨 증가에 따라 노드를 추가할 수 있어 쿼리 성능이 향상됩니다.
다음은 MySQL 및 TiDB에서 테이블을 생성하고 데이터를 삽입하는 방법을 보여주는 샘플 코드입니다.
MySQL 샘플 코드:
CREATE TABLE example ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), age INT ); INSERT INTO example (id, name, age) VALUES (1, 'John', 25); INSERT INTO example (id, name, age) VALUES (2, 'Jane', 30);
TiDB 샘플 코드:
CREATE TABLE example ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), age INT ); INSERT INTO example (id, name, age) VALUES (1, 'John', 25); INSERT INTO example (id, name, age) VALUES (2, 'Jane', 30);
- 탄력성과 확장성
확장성 측면에서 MySQL 제한된. 데이터 양이 증가하면 서브 데이터베이스와 테이블을 통한 확장이 필요해 관리 및 유지 관리가 복잡해진다. TiDB는 탄력성과 확장성이 뛰어나며, 수요에 따라 노드를 동적으로 추가하거나 삭제할 수 있어 데이터 볼륨과 로드를 최적화할 수 있습니다.
요약하자면 MySQL은 소규모 데이터와 전통적인 관계형 데이터베이스 시나리오에 적합한 반면, TiDB는 대규모 데이터와 수평적 확장이 필요한 시나리오에 적합합니다. 적합한 데이터베이스 관리 도구를 선택하려면 특정 요구 사항과 애플리케이션 시나리오를 기반으로 한 평가와 의사 결정이 필요합니다.
위는 두 가지 분산 데이터베이스 관리 도구인 MySQL과 TiDB를 비교한 것입니다. 이 기사가 적합한 데이터베이스 관리 도구를 이해하고 선택하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 분산 데이터베이스 관리 도구 비교: MySQL과 TiDB의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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