TiDB와 MySQL 간의 내결함성과 데이터 일관성 비교
개요:
내결함성과 데이터 일관성은 관계형 데이터베이스 시스템, 특히 분산 데이터베이스 시스템에서 매우 중요한 기능입니다. 이 기사에서는 분산 관계형 데이터베이스 시스템인 TiDB와 기존 관계형 데이터베이스 시스템인 MySQL의 내결함성과 데이터 일관성을 비교하고 해당 코드 예제를 제공합니다.
- 내결함성 비교:
내결함성은 장애가 발생하더라도 계속 작동하고 올바른 서비스를 제공하는 시스템의 능력을 의미합니다. TiDB와 MySQL은 내결함성 측면에서 다릅니다.
TiDB: 분산 관계형 데이터베이스 시스템인 TiDB는 높은 수준의 내결함성을 가지고 있습니다. TiDB는 Raft 프로토콜을 사용하여 데이터 일관성과 내결함성을 달성합니다. 데이터를 여러 노드에 배포함으로써 각 노드는 데이터의 완전한 복사본과 해당 코디네이터 노드를 보유하므로 노드가 실패하더라도 다른 노드가 대신할 수 있습니다. 시스템의 정상적인 작동을 보장하기 위해 실패한 노드의 작업.
MySQL: 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템인 MySQL은 내결함성이 낮습니다. MySQL은 주로 마스터-슬레이브 복제 메커니즘을 사용하여 데이터 백업 및 내결함성을 달성합니다. 여러 슬레이브 노드를 구성하여 데이터 중복성을 높일 수 있지만 마스터 노드 오류가 발생할 경우 슬레이브 노드에서 마스터 노드로 수동으로 전환해야 합니다. , 및 스위치 프로세스 중에 일부 데이터가 손실될 수 있습니다. 이러한 종류의 수동 개입은 비즈니스 시스템에서는 허용되지 않습니다.
- 데이터 일관성 비교:
데이터 일관성은 데이터베이스 시스템의 여러 복사본 간의 데이터가 일관성이 있는지 여부를 나타냅니다. TiDB와 MySQL은 데이터 일관성에도 차이가 있습니다.
TiDB: Raft 프로토콜을 사용하여 TiDB는 데이터의 강력한 일관성을 보장할 수 있습니다. 쓰기 작업 중에 TiDB는 데이터를 여러 노드에 동기화하고 성공을 반환하기 전에 대부분의 노드에서 확인을 기다립니다. 이를 통해 모든 노드에서 데이터 일관성이 보장됩니다. 동시에 TiDB는 읽기 작업의 일관성을 보장하기 위해 MVCC(다중 버전 동시성 제어) 메커니즘도 지원합니다.
MySQL: MySQL은 데이터 일관성 측면에서 마스터-슬레이브 복제 메커니즘에 의존해야 합니다. 쓰기 작업을 받은 후 마스터 노드는 데이터를 슬레이브 노드에 동기화하지만 데이터 동기화 프로세스에 특정 지연이 있으며 슬레이브 노드의 데이터가 실시간이 아닐 수 있습니다. 따라서 읽기 동작 시 최신 데이터가 필요할 경우에는 마스터 노드의 데이터를 읽어야 하고, 약간의 지연 정도는 감수할 수 있으면 슬레이브 노드의 데이터를 읽어 들이면 된다.
샘플 코드:
다음은 TiDB와 MySQL의 내결함성과 데이터 일관성을 비교하는 간단한 예입니다.
TiDB에서는 다음 코드를 사용하여 테이블을 만들고 데이터를 삽입할 수 있습니다.
CREATE TABLE Students (
id INT,
name VARCHAR(20),
PRIMARY KEY (id)
);
INSERT INTO Students ( id, name) VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob');
MySQL에서는 다음 코드를 사용하여 테이블을 생성하고 데이터를 삽입할 수 있습니다:
CREATE TABLE 학생 (
id INT ,
name VARCHAR(20),
PRIMARY KEY (id)
);
INSERT INTO Students (id, name) VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob');
위의 예에서는 TiDB에서는 데이터가 자동으로 여러 노드에 분산되어 MySQL에서 데이터 중복성과 내결함성을 보장하며 마스터 및 슬레이브 노드를 수동으로 구성하고 데이터 동기화를 수행해야 하며 내결함성은 다음과 같습니다. 상대적으로 가난하다.
결론:
요약하자면, TiDB는 분산 관계형 데이터베이스 시스템으로서 높은 수준의 내결함성과 데이터 일관성을 가지고 있습니다. Raft 프로토콜과 MVCC 메커니즘을 사용하여 TiDB는 데이터의 강력한 일관성과 고가용성을 달성할 수 있습니다. 이에 비해 MySQL은 내결함성과 데이터 일관성이 약간 부족합니다. 따라서 TiDB는 높은 수준의 내결함성과 데이터 일관성이 필요한 분산 시스템에 더 나은 선택입니다.
(참고: 위 내용은 완전한 기술 문서가 아닌 아키텍처 및 기능에 대한 일반적인 소개입니다. 특정 구현 세부 사항 및 적용 시나리오에는 관련 문서 및 자료에 대한 자세한 참조가 필요합니다.)
위 내용은 TiDB와 MySQL의 내결함성과 데이터 일관성 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.


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