Perbandingan enjin storan: InnoDB lwn PostgreSQL
Perbandingan Enjin Storan: InnoDB lwn. PostgreSQL
Pengenalan:
Dalam proses penyimpanan dan pengurusan data, pemilihan enjin storan yang sesuai adalah penting untuk prestasi dan konsistensi data. Artikel ini akan membandingkan dan menganalisis dua enjin storan popular: InnoDB dan PostgreSQL.
InnoDB:
InnoDB ialah enjin storan lalai untuk pangkalan data MySQL Ia menyediakan ciri ACID (keatoman, ketekalan, pengasingan dan ketahanan) dan boleh memenuhi keperluan kebanyakan aplikasi peringkat perusahaan. Berikut ialah beberapa ciri utama InnoDB:
- Sokongan transaksi:
InnoDB menyediakan sokongan transaksi yang lengkap, yang boleh mencapai ketekalan dan kebolehpercayaan data melalui COMMIT dan ROLLBACK. - Penguncian peringkat baris:
InnoDB menggunakan strategi penguncian peringkat baris, yang boleh meningkatkan prestasi serentak. Apabila berbilang transaksi beroperasi pada baris data yang sama, InnoDB hanya mengunci baris yang perlu diubah suai dan tidak menjejaskan bacaan baris lain. - Sokongan kunci asing:
InnoDB menyokong kekangan utama asing, yang boleh memastikan integriti dan konsistensi data.
Berikut ialah contoh jadual MySQL menggunakan InnoDB:
CREATE TABLE students ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT ) ENGINE=InnoDB;
PostgreSQL:
PostgreSQL ialah sistem pangkalan data sumber terbuka yang berkuasa yang menyediakan pelbagai ciri canggih dan enjin storan. Berikut ialah beberapa ciri utama PostgreSQL:
- Multi-version Concurrency Control (MVCC):
PostgreSQL menggunakan mekanisme MVCC untuk mengendalikan urus niaga serentak, supaya operasi baca dan tulis boleh dilakukan secara serentak dan ketekalan data dikekalkan. - Sokongan JSON:
PostgreSQL mempunyai jenis JSON terbina dalam yang boleh menyimpan dan membuat pertanyaan data dengan mudah dalam format JSON. - Berbilang jenis indeks:
Selain indeks B-tree biasa, PostgreSQL juga menyokong indeks carian teks penuh, indeks cincang dan indeks GiST (pokok carian umum), dan anda boleh memilih jenis indeks yang sesuai mengikut keperluan anda.
Berikut ialah contoh jadual menggunakan PostgreSQL:
CREATE TABLE students ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT );
Perbandingan dan ringkasan:
InnoDB dan PostgreSQL ialah dua enjin storan berbeza yang sesuai untuk senario dan keperluan yang berbeza. InnoDB sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pemprosesan transaksi berprestasi tinggi dan kekangan kunci asing, manakala PostgreSQL sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pertanyaan kompleks, sokongan JSON dan pelbagai jenis indeks.
Sudah tentu, apabila memilih enjin storan, anda juga perlu mempertimbangkan faktor lain, seperti saiz data, jenis beban dan persekitaran penggunaan. Dalam aplikasi sebenar, ciri-ciri kedua-dua enjin storan ini dipertimbangkan secara menyeluruh mengikut keperluan khusus dan enjin storan yang paling sesuai dipilih.
Saya harap artikel ini dapat membantu anda memahami enjin storan InnoDB dan PostgreSQL supaya anda boleh membuat pilihan yang lebih baik untuk aplikasi anda. Jika anda berminat, anda boleh mempelajari lebih lanjut dan menggali lebih banyak fungsi dan ciri kedua-dua enjin storan ini.
Atas ialah kandungan terperinci Perbandingan enjin storan: InnoDB lwn PostgreSQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna