


MySQL atau NoSQL untuk Data Kelantangan Tinggi: Bilakah Anda Harus Berhijrah?
MySQL dan NoSQL: Memilih Pangkalan Data Optimum untuk Data Kelantangan Tinggi
Apabila berurusan dengan pangkalan data yang besar, seperti yang mengandungi 1 bilion baris data benang yang disebut dalam soalan, memilih penyelesaian pangkalan data yang betul adalah penting. Pilihan antara MySQL dan NoSQL bergantung pada keperluan khusus dan matlamat prestasi aplikasi.
Keterbatasan MySQL dan potensi pengoptimuman
Dalam kes khusus ini, kesesakan terletak pada prestasi perlahan pertanyaan MySQL pada jadual besar, walaupun selepas membahagikan data kepada berbilang jadual berdasarkan kategori forum. Ini menyerlahkan batasan struktur jadual tradisional MySQL dan ketidakupayaannya untuk mengendalikan volum data yang tinggi dengan cekap.
Untuk mengurangkan ini, jawapannya mencadangkan reka bentuk semula komprehensif skema pangkalan data menggunakan enjin InnoDB MySQL. Dengan mencipta kunci utama berkelompok pada komposit (forum_id, thread_id), skema baharu meningkatkan prestasi pertanyaan dengan ketara dengan mengoptimumkan operasi I/O.
Pengoptimuman tambahan, seperti memasukkan reply_count ke dalam kunci utama untuk pengoptimuman indeks , boleh meningkatkan lagi kelajuan pertanyaan. Dengan memanfaatkan kekuatan indeks berkelompok InnoDB dan melaksanakan skema reka bentuk semula ini, MySQL berpotensi menangani isu prestasi tanpa menggunakan NoSQL.
Manfaat berpotensi Cassandra tetapi cabaran pelaksanaan
Walaupun Cassandra, pangkalan data NoSQL, menawarkan potensi untuk skalabiliti dan pengendalian volum tinggi data, pelaksanaan dan konfigurasinya boleh menjadi rumit. Dalam senario yang diberikan, ini mungkin bukan penyelesaian segera, mengambil kira masa dan usaha yang diperlukan untuk menjadikannya beroperasi.
Selain itu, jawapannya menekankan bahawa skema MySQL yang direka dengan baik boleh memberikan prestasi yang setanding atau lebih baik daripada Pangkalan data NoSQL, terutamanya untuk beban kerja yang melibatkan pertanyaan kompleks atau kerap kemas kini.
Keputusan: Menilai semula dengan pengoptimuman berbanding NoSQL
Akhirnya, jawapan mengesyorkan menilai semula penyelesaian MySQL dengan pengoptimuman yang dicadangkan sebelum mempertimbangkan beralih kepada NoSQL. Dengan melaksanakan skema reka bentuk semula dan meneroka pengoptimuman lanjut seperti pembahagian mengikut julat atau sharding, MySQL mungkin dapat memenuhi keperluan prestasi tanpa memerlukan NoSQL.
Atas ialah kandungan terperinci MySQL atau NoSQL untuk Data Kelantangan Tinggi: Bilakah Anda Harus Berhijrah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).
