


Menggunakan SQL Server sebagai Baris Gilir DB dengan Pemprosesan Berbilang Pelanggan Serentak
Keupayaan untuk memproses arahan dengan cekap daripada baris gilir secara serentak merentas berbilang pelanggan ialah penting apabila menggunakan SQL Server sebagai baris gilir pangkalan data. Untuk mencapai matlamat ini, konfigurasi dan pengoptimuman pertanyaan tertentu mesti dilaksanakan.
Satu pendekatan melibatkan penggunaan kunci pesimis dengan pertanyaan seperti:
select top 1 COMMAND from EXAMPLE_TABLE with (UPDLOCK, ROWLOCK) where PROCESSED=false;
Walau bagaimanapun, strategi ini boleh menyebabkan perbalahan di kalangan berbilang pekerja yang cuba mendapatkan kunci baris yang sama. Penyelesaian yang lebih berkesan ialah memanfaatkan klausa OUTPUT, yang diperkenalkan dalam SQL Server 2005.
Klausa OUTPUT membenarkan operasi dequeue atom. Ia memudahkan mencari baris yang sesuai, melangkau baris terkunci dan menandakan baris yang dipilih sebagai ditamatkan dalam satu operasi:
with CTE as ( SELECT TOP(1) COMMAND, PROCESSED FROM TABLE WITH (READPAST) WHERE PROCESSED = 0) UPDATE CTE SET PROCESSED = 1 OUTPUT INSERTED.*;
Untuk prestasi optimum, adalah penting untuk menstruktur jadual dengan kunci indeks berkelompok paling kiri pada Lajur DIPROSES. Jika ID wujud sebagai kunci utama, ia harus dialihkan ke lajur kedua dalam kunci berkelompok. Selain itu, adalah disyorkan untuk mengelak daripada menggunakan indeks tidak berkelompok di atas baris gilir.
CREATE CLUSTERED INDEX cdxTable on TABLE(PROCESSED, ID);
Selain itu, adalah penting untuk mengelak daripada menggunakan jadual untuk operasi mengintip atau dwiguna sebagai baris gilir dan kedai. Amalan ini boleh mengakibatkan kebuntuan dan daya tampung yang berkurangan.
Dengan mematuhi proses dequeue atom, menggunakan pembayang READPAST dan melaksanakan jadual berstruktur dengan betul, adalah mungkin untuk mencapai daya pemprosesan yang tinggi di bawah beban yang sangat serentak apabila menggunakan SQL Server sebagai baris gilir DB dengan berbilang pelanggan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pelayan SQL Boleh Mengendalikan Pemprosesan Baris Serentak Dengan Cekap Merentas Berbilang Pelanggan?. 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

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual
