


Pangkalan data MySQL dan bahasa Go: bagaimana untuk membahagikan data?
Pangkalan data MySQL dan bahasa Go: Bagaimana untuk membahagikan data?
Apabila jumlah data meningkat, masalah prestasi baca dan tulis pangkalan data menjadi semakin serius Oleh itu, pembahagian data pangkalan data telah menjadi penyelesaian biasa untuk menyelesaikan kesesakan prestasi baca dan tulis data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go dan pangkalan data MySQL untuk pembahagian data.
1. Skim pembahagian data pangkalan data MySQL
Dalam pangkalan data MySQL, skim pembahagian data yang biasa digunakan terutamanya termasuk pembahagian mendatar dan pembahagian menegak.
- Pecahan mendatar
Penghirisan mendatar ialah untuk membahagikan data satu jadual kepada berbilang jadual yang lebih kecil dan data yang berbeza diedarkan dalam jadual yang berbeza. Kaedah ini sesuai untuk kesesakan prestasi membaca dan menulis data dalam jadual besar.
Pengsegmenan mendatar boleh berdasarkan julat baris data (Julat), pencincangan data (Hash), pembahagian mengikut peraturan tertentu (Senarai) dan pembahagian berdasarkan pengedaran kunci utama jadual (Bulat- Robin) dsb. Sebagai contoh, menggunakan kaedah Julat sharding, jadual boleh dibahagikan mengikut selang baris, supaya data dalam julat berbeza boleh disebarkan ke nod data yang berbeza, mengurangkan tekanan beban pada satu nod menggunakan kaedah Hash sharding, jadual boleh dibahagikan mengikut Hash tetap Nilai fungsi memotong data, dan setiap nilai Hash sepadan dengan set data, yang juga boleh meningkatkan penyebaran data.
Walau bagaimanapun, kos pemecahan mendatar adalah tinggi, ia memerlukan pengubahsuaian pada aplikasi, dan ia juga meningkatkan isu keselamatan dan ketekalan data .
- Segmentasi Menegak
Segmentasi Menegak adalah untuk membahagikan jadual besar kepada berbilang jadual berbeza berdasarkan atribut perniagaannya, kekerapan akses data dan ciri lain Setiap jadual mempunyai data yang berbeza medan dan struktur data, yang biasanya dibahagikan kepada dua kaedah: pembahagian menegak dan pembahagian menegak.
Pembahagian menegak, iaitu memotong data mengikut atribut perniagaan atau data. Sebagai contoh, medan berlebihan yang tidak kerap digunakan dalam jadual pengguna dibahagikan kepada jadual berasingan untuk mengurangkan operasi IO dan meningkatkan prestasi pertanyaan.
Pembahagian jadual menegak adalah untuk membahagikan jadual besar kepada berbilang jadual kecil mengikut volum akses data yang berbeza. Sebagai contoh, jadual pesanan disebarkan ke dalam sub-jadual yang berbeza mengikut status pesanan yang berbeza untuk mengelakkan kesesakan akses yang disebabkan oleh volum data yang berlebihan dalam satu jadual. Walau bagaimanapun, kaedah ini akan meningkatkan bilangan operasi pertanyaan yang berkaitan antara jadual, yang akan memberi kesan yang lebih besar pada prestasi aplikasi dan pangkalan data.
Dalam aplikasi praktikal, pembahagian menegak sering digunakan dalam kombinasi dengan pembahagian mendatar Contohnya, untuk jadual pesanan dengan berjuta-juta tahap, data dibahagikan kepada sub-jadual yang berbeza mengikut status pesanan dan Julat. atau Hash digunakan untuk membahagikan data Kaedah sharding membahagikan setiap subjadual kepada partition yang berbeza.
2. Sambungan antara bahasa Go dan pangkalan data MySQL
Bahasa Go, sebagai bahasa pengaturcaraan konkurensi tinggi, telah menarik lebih banyak perhatian daripada semua orang. Apabila menulis aplikasi menggunakan bahasa Go, bagaimana untuk melaksanakan pembahagian data dengan pangkalan data MySQL?
Bahasa Go menyediakan pustaka pemacu MySQL yang biasa digunakan: Go-MySQL-Driver Melalui perpustakaan pemacu ini, kami boleh menggunakan bahasa Go untuk mengendalikan pangkalan data MySQL.
Apabila menggunakan bahasa Go untuk pemecahan data, anda perlu mempertimbangkan sama ada kaedah pelaksanaan sepadan dengan strategi pemecahan pangkalan data MySQL. Idea pengaturcaraan berasaskan antara muka bahasa Go menyokong reka bentuk pemalam Oleh itu, kami boleh mereka bentuk antara muka supaya aplikasi boleh memilih kaedah capaian data berdasarkan strategi pemecahan data yang berbeza.
Sebagai contoh, kita boleh mereka set antara muka:
type DB interface { Select(table string, params map[string]interface{}, result interface{}) error Insert(table string, data interface{}) error Update(table string, where map[string]interface{}, update map[string]interface{}) error Delete(table string, where map[string]interface{}) error }
Melalui antara muka ini, kita boleh menentukan kaedah capaian data yang berbeza dalam aplikasi Contohnya, kaedah capaian data menggunakan kaedah Hash ialah seperti berikut:
type HashDB struct { nodes []*sql.DB } func (db *HashDB) Select(table string, params map[string]interface{}, result interface{}) error { // 计算shard key,并选择对应分区进行操作 node := db.nodes[hash(params["shard_key"].(string)) % len(db.nodes)] // 执行查询语句 return node.Select(table, params, result) } func (db *HashDB) Insert(table string, data interface{}) error { // 计算shard key,并选择对应分区进行操作 node := db.nodes[hash(data.GetShardKey().(string)) % len(db.nodes)] // 执行插入语句 return node.Insert(table, data) } // 其他方法省略
Apabila menggunakan bahasa Go untuk perkongsian data, anda juga perlu mempertimbangkan isu kemas kini segerak. Matlamat utama pembahagian data adalah untuk meningkatkan prestasi baca dan tulis, tetapi ia juga perlu memastikan ketekalan data. Dalam persekitaran berbilang serpihan, kita perlu mempertimbangkan isu konkurensi pembahagian silang Sebagai contoh, operasi kemas kini data dalam berbilang partition perlu dilakukan dalam transaksi yang sama untuk memastikan konsistensi data.
3. Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan skema pembahagian data pangkalan data MySQL dan cara menggunakan bahasa Go dan pangkalan data untuk pembahagian data. Pelaksanaan pembahagian data perlu mengambil kira banyak aspek, seperti prestasi, kos, konsistensi, dsb., dan perlu dipilih mengikut senario dan keperluan perniagaan yang berbeza. Pada masa yang sama, menggunakan bahasa Go untuk pembahagian data juga perlu mengambil kira isu seperti kemas kini segerak untuk mengelakkan isu ketekalan data yang disebabkan oleh keselarasan dalam akses data.
Atas ialah kandungan terperinci Pangkalan data MySQL dan bahasa Go: bagaimana untuk membahagikan data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Fungsi MySQL boleh digunakan untuk pemprosesan dan pengiraan data. 1. Penggunaan asas termasuk pemprosesan rentetan, pengiraan tarikh dan operasi matematik. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan menggabungkan pelbagai fungsi untuk melaksanakan operasi kompleks. 3. Pengoptimuman prestasi memerlukan mengelakkan penggunaan fungsi dalam klausa WHERE dan menggunakan GroupBy dan jadual sementara.

Kaedah yang cekap untuk memasukkan data dalam MySQL termasuk: 1. Menggunakan sintaks Insertinto ... Sintaks, 2. Menggunakan perintah LoadDatainFile, 3. Menggunakan pemprosesan transaksi, 4. Laraskan saiz batch, 5. Lumpuhkan pengindeks

Di MySQL, tambah medan menggunakan alterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) afterexisting_column, memadam medan menggunakan altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop. Apabila menambah medan, anda perlu menentukan lokasi untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan struktur data; Sebelum memadam medan, anda perlu mengesahkan bahawa operasi itu tidak dapat dipulihkan; Mengubah struktur jadual menggunakan DDL dalam talian, data sandaran, persekitaran ujian, dan tempoh masa beban rendah adalah pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik.


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

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

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