


Analisis pengalaman projek pada sandaran pangkalan data MySQL dan pengoptimuman prestasi pemulihan
Dalam era Internet sekarang, kepentingan data sudah jelas. Sebagai salah satu komponen teras aplikasi Internet, sandaran pangkalan data dan kerja pemulihan adalah amat penting. Walau bagaimanapun, apabila jumlah data terus meningkat dan keperluan perniagaan menjadi semakin kompleks, sandaran pangkalan data tradisional dan penyelesaian pemulihan tidak lagi dapat memenuhi ketersediaan tinggi dan keperluan prestasi tinggi aplikasi moden. Oleh itu, mengoptimumkan prestasi sandaran dan pemulihan pangkalan data MySQL telah menjadi masalah mendesak yang perlu diselesaikan.
Dalam amalan, kami telah menerima pakai satu siri pengalaman projek untuk meningkatkan prestasi sandaran dan pemulihan pangkalan data MySQL dengan berkesan, dan mencapai hasil yang luar biasa. Langkah pengoptimuman utama akan dianalisis secara terperinci di bawah dengan contoh.
Pertama, kami meningkatkan prestasi sandaran dan pemulihan dengan melaraskan konfigurasi parameter pangkalan data. Pangkalan data MySQL menyediakan banyak pilihan konfigurasi parameter Kami telah melaraskan parameter penting berikut mengikut situasi sebenar.
- innodb_buffer_pool_size: Tetapkan nilai parameter ini kepada 70%~80% daripada memori fizikal, yang boleh menggunakan sepenuhnya memori dan mempercepatkan pembacaan dan penulisan data.
- innodb_flush_log_at_trx_commit: Tetapkan nilai parameter ini kepada 2 untuk menulis log data ke kumpulan penimbal operasi, kurangkan bilangan tulis pada cakera dan tingkatkan prestasi.
- innodb_additional_mem_pool_size: Menetapkan nilai parameter ini kepada 32M boleh meningkatkan prestasi transaksi besar.
Dengan melaraskan parameter di atas, kami telah meningkatkan prestasi baca dan tulis pangkalan data dengan berkesan, sekali gus meningkatkan kecekapan sandaran dan pemulihan.
Kedua, kami telah mengoptimumkan proses sandaran dan pemulihan. Kaedah sandaran tradisional adalah menggunakan sandaran penuh, tidak kira sama ada data telah diubah suai atau tidak, sandaran penuh mesti dilakukan. Apabila jumlah data adalah besar, kaedah ini mengambil masa yang lama untuk membuat sandaran dan mengambil banyak ruang cakera. Untuk menyelesaikan masalah ini, kami menggunakan sandaran tambahan.
Sandaran tambahan hanya menyandarkan bahagian yang diubah, dengan ketara mengurangkan kos masa dan ruang sandaran. Kami menggunakan log binari MySQL (binlog) untuk melaksanakan fungsi sandaran tambahan dengan menghuraikan rekod perubahan dalam log. Pada masa yang sama, untuk memastikan kebolehpercayaan sandaran, kami menyimpan data sandaran pada nod storan bebas untuk mengelakkan risiko data sandaran dan kegagalan pelayan pangkalan data pada nod yang sama.
Selain itu, semasa proses pemulihan, kami menggunakan teknologi pemulihan selari. Kaedah pemulihan tradisional adalah untuk melaksanakan penyata SQL satu demi satu mengikut urutan, yang tidak cekap. Pemulihan selari boleh melaksanakan berbilang penyataan SQL pada masa yang sama, menggunakan sepenuhnya CPU berbilang teras dan sambungan pangkalan data berbilang, meningkatkan kelajuan pemulihan.
Akhir sekali, kami juga menggunakan penyelesaian ketersediaan tinggi berdasarkan replikasi tak segerak. Dalam penyelesaian sandaran dan pemulihan tradisional, sebaik sahaja kegagalan pangkalan data berlaku, data perlu dipulihkan daripada sandaran, yang mengambil masa yang lama. Replikasi tak segerak boleh mencapai penyegerakan masa nyata data semasa membuat sandaran. Kami mengkonfigurasi pelayan sandaran menjadi nod induk dan nod hamba Nod induk bertanggungjawab untuk menulis data, dan nod hamba bertanggungjawab untuk membaca data dan menyegerakkannya ke nod storan sandaran. Sebaik sahaja nod induk gagal, ia boleh ditukar dengan cepat kepada nod hamba untuk memastikan kesinambungan dan ketersediaan perniagaan.
Melalui siri langkah pengoptimuman di atas, kami telah berjaya meningkatkan prestasi sandaran dan pemulihan pangkalan data MySQL dan mencapai hasil yang luar biasa. Dalam amalan, kami mendapati bahawa mengoptimumkan sandaran pangkalan data dan prestasi pemulihan memerlukan pertimbangan menyeluruh bagi konfigurasi parameter pangkalan data, pengoptimuman proses sandaran dan pemulihan, dan pemilihan penyelesaian ketersediaan tinggi. Hanya melalui pengoptimuman menyeluruh boleh kecekapan tinggi dan ketersediaan tinggi sandaran pangkalan data dan pemulihan boleh dicapai. Saya berharap pengalaman projek dalam artikel ini dapat mencerahkan dan membantu kebanyakan pasukan yang terlibat dalam kerja sandaran dan pemulihan pangkalan data.
Atas ialah kandungan terperinci Analisis pengalaman projek pada sandaran pangkalan data MySQL dan pengoptimuman prestasi pemulihan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Atribut asid termasuk atom, konsistensi, pengasingan dan ketahanan, dan merupakan asas reka bentuk pangkalan data. 1. Atomicity memastikan bahawa urus niaga sama ada berjaya atau gagal sepenuhnya. 2. Konsistensi memastikan pangkalan data tetap konsisten sebelum dan selepas transaksi. 3. Pengasingan memastikan bahawa urus niaga tidak mengganggu satu sama lain. 4. Kegigihan memastikan data disimpan secara kekal selepas penyerahan transaksi.

MySQL bukan sahaja sistem pengurusan pangkalan data (DBMS) tetapi juga berkait rapat dengan bahasa pengaturcaraan. 1) Sebagai DBMS, MySQL digunakan untuk menyimpan, menyusun dan mengambil data, dan mengoptimumkan indeks dapat meningkatkan prestasi pertanyaan. 2) Menggabungkan SQL dengan bahasa pengaturcaraan, tertanam dalam Python, menggunakan alat ORM seperti SQLalChemy dapat memudahkan operasi. 3) Pengoptimuman prestasi termasuk pengindeksan, pertanyaan, caching, perpustakaan dan bahagian meja dan pengurusan transaksi.

MySQL menggunakan arahan SQL untuk menguruskan data. 1. Perintah asas termasuk pilih, masukkan, kemas kini dan padam. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan fungsi gabungan, subquery dan agregat. 3. Kesilapan umum termasuk isu sintaks, logik dan prestasi. 4. Petua Pengoptimuman termasuk menggunakan indeks, mengelakkan Pilih* dan menggunakan had.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi yang sesuai untuk menyimpan dan menguruskan data. Kelebihannya termasuk pertanyaan berprestasi tinggi, pemprosesan transaksi fleksibel dan jenis data yang kaya. Dalam aplikasi praktikal, MySQL sering digunakan dalam platform e-dagang, rangkaian sosial dan sistem pengurusan kandungan, tetapi perhatian harus dibayar kepada pengoptimuman prestasi, keselamatan data dan skalabilitas.

Hubungan antara SQL dan MySQL adalah hubungan antara bahasa standard dan pelaksanaan khusus. 1. SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data relasi, membolehkan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian dan pertanyaan. 2.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data tertentu yang menggunakan SQL sebagai bahasa pengendaliannya dan menyediakan penyimpanan dan pengurusan data yang cekap.

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


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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

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

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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