MySQL 与 NoSQL:为您的大型数据集选择正确的数据库
在这种情况下,您面临着增强和增强之间的困境大型 MySQL 数据库或迁移到 Cassandra 的性能。面对十亿行的数据库和缓慢的查询执行(尽管有索引),考虑替代方案是可以理解的。
了解 MySQL 的优化技术
在进入 NoSQL 之前,至关重要利用 MySQL 固有的优化技术。推荐的方法是深入研究索引表的性质,特别是聚集索引,如所提供的资源(原始答案中的链接)中所述。
示例架构:MySQL 中的集群
为了说明集群的潜在影响,让我们重新设计示例schema:
聚集索引的好处
此模式有几个优点:
比较性能
原始答案中提供的示例查询展示了使用优化的 MySQL 模式在查询运行时的显着改进。例如,在大型论坛 65 中覆盖 1500 万行的查询只需 0.02 秒即可执行。
结论
通过利用 MySQL 的聚集索引功能,这是可能的显着提高大型数据库的查询性能。虽然像 Cassandra 这样的 NoSQL 解决方案在某些场景中具有特定的优势,但对于这种特定的数据集和查询模式,优化 MySQL 可以实现所需的性能提升。可以考虑进一步优化,例如分区、分片和硬件升级,以进一步扩展解决方案。
以上是适用于 10 亿行数据库的 MySQL 或 Cassandra:何时应迁移到 NoSQL?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!