Optimierung von MySQL für Echtzeitdaten-Feeds
Um MySQL für Echtzeitdaten-Feeds zu optimieren, wählen Sie zunächst die InnoDB-Speicher-Engine für Transaktionen und Verriegelung auf Zeilenebene, verwenden Sie Speicher oder RocksDB für temporäre Daten und partitionieren Sie Zeitreinig-Daten nach Zeit. Zweitens indexieren Sie sich strategisch, indem Sie nur Indizes auf Where, Join oder Order nach Spalten anwenden, unter Verwendung der Abdeckung von Indizes und zur Vermeidung einer unnötigen Indexierung großer Felder. Drittens können Sie MySQL -Einstellungen wie das Erhöhen von innoDB_Buffer_pool_size, Anpassung innodb_log_file_size, Erhöhung von Max_Connections und Überwachung der Leistung mit Tools wie MySQLTuner, Steigerung des Innodb_log_file_Size. Viertens schreibt Batch mit Multi-Reihen-Einsätzen, implementieren Warteschlangensysteme wie KAFKA oder Redis und verwenden Verbindungsbading, um den Verkehr effizient zu verwalten.
Echtzeitdaten füttert ein reaktionsschnelles und effizientes Datenbank-Setup, und MySQL kann dies gut verarbeiten, wenn sie ordnungsgemäß konfiguriert werden. Der Schlüssel liegt in der Ausgleichsgeschwindigkeit, Konsistenz und Ressourcennutzung-insbesondere im Umgang mit Hochfrequenzeinsätzen, Updates und Abfragen.

1. Verwenden Sie die richtige Speichermotor
Bei Echtzeitanwendungen ist InnoDB normalerweise die beste Wahl. Es unterstützt Transaktionen, Absturzwiederherstellung und Verriegelung auf Reihenebene, die dazu beitragen, die Konkurrenz bei gleichzeitigen Operationen zu verringern. MyiSam mag auf den ersten Blick schneller erscheinen, aber es sperrt ganze Tische auf Writes, was unter starker Echtzeitlast nicht gut skaliert wird.
- Wenn Sie sich mit temporären oder nicht kritischen Daten (wie Sitzungs-Caches) befassen, sollten Sie
MEMORY
oderROCKSDB
für einen schnelleren Zugriff verwenden. - Für Zeitreihendaten, die nur angehängt sind, kann die Partitionierung nach Zeit die Abfragen ohne Blähungsindizes schnell halten.
2. Index strategisch - aber übertreiben Sie es nicht
Indizes sind für schnelle Lookups unerlässlich, aber sie verlangsamen auch die Insertionen und Aktualisierungen. In Echtzeitsystemen, in denen neue Datenströme in ständigem Strömen über die Indexierung zu einem Engpass werden können.

- Nur Indexspalten, die in
WHERE
,JOIN
oderORDER BY
Klauseln verwendet werden. - Erwägen Sie, die Abdeckungsindizes zu verwenden, um zu vermeiden, dass Sie die tatsächlichen Tabellendaten treffen.
- Vermeiden Sie es, große Text-/Blobungsfelder zu indizieren, es sei denn, dies ist unbedingt erforderlich.
Ein häufiger Fehler ist das Hinzufügen von Indizes nach Auftreten von Leistungsproblemen. Überwachen Sie die Abfragemuster frühzeitig und erstellen Sie Indizes entsprechend, insbesondere für häufig zugegriffene Felder wie Zeitstempel oder Benutzer -IDs.
3.. Konfigurationseinstellungen für den Durchsatz einstellen
Out-of-the-Box-Einstellungen werden es für Umgebungen mit hohem Durchsatz nicht verknüpfen. Sie möchten mehrere wichtige Parameter optimieren:

- Erhöhen Sie
innodb_buffer_pool_size
um so viel von Ihrem Arbeitsdatensatz in den Speicher zu passen. - Passen Sie
innodb_log_file_size
an, um mehr Schreibaktivität ohne konstantes Spülen zu verarbeiten. - Erhöhen Sie
max_connections
, wenn Sie feststellen, dass Verbindungsbegrenzungen getroffen werden. - Aktivieren Sie das Abfragen selektiv (oder deaktivieren Sie vollständig, wenn Sie meistens geschrieben haben).
Verwenden Sie Tools wie MySQLTuner
oder analysieren Sie langsame Abfrageprotokolle, um ein Gefühl dafür zu erhalten, was abgestimmt werden muss. Und vergessen Sie nicht, die Nutzung von Disk -E/A und CPU zu überwachen - es ist leicht zu übersehen Engpässe außerhalb von MySQL selbst.
4. Batch schreibt und verwenden Sie das Verbindungspooling
Echtzeit bedeutet nicht immer, dass jeder Vorgang synchron sein muss. Wenn Sie Datenausbrüche erhalten, sollten Sie Batching -Einfügungen oder -aktualisierungen in Betracht ziehen, bevor Sie sie in die Datenbank schreiben.
- Verwenden Sie Multi-Reihen-Einsätze anstelle von Einzelreihen-Anweisungen.
- Implementieren Sie ein Warteschlangensystem (wie Kafka oder Redis) zwischen Ihrer App und MySQL, um Verkehrspikes zu glätten.
- Verwenden Sie das Verbindungsbad, um das Öffnen und Schließen von Verbindungen wiederholt zu vermeiden.
Dieser Ansatz reduziert die Konkurrenz von Schloss und befreit die Ressourcen, sodass MySQL größere Volumina effizienter verarbeiten kann.
Das ist im Grunde genommen - optimieren Sie die Engine -Auswahl, Index intelligent, stimmen Sie Konfigurationen und stapeln Sie nach Möglichkeit. Es ist nicht übermäßig komplex, aber jeder Schritt macht einen wirklichen Unterschied im Live -Datendruck.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOptimierung von MySQL für Echtzeitdaten-Feeds. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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MySQL Performance und Wartbarkeit stehen vor Herausforderungen mit großen Tabellen, und es ist notwendig, von der Strukturdesign, der Indexoptimierung, der Tabellen-Untertisch-Strategie usw. zu beginnen. 1. Ausgestaltet Primärschlüssel und -indizes: Es wird empfohlen, Selbstverlustzahlen als Primärschlüssel zu verwenden, um Seitenspaltungen zu reduzieren. Verwenden Sie Overlay -Indizes, um die Effizienz der Abfrage zu verbessern. Analysieren Sie regelmäßig langsame Abfrageprotokolle und löschen Sie ungültige Indizes. 2. Rationaler Nutzung von Partitionstabellen: Partition nach Zeitbereich und anderen Strategien zur Verbesserung der Abfrage- und Wartungseffizienz, aber der Aufteilung und dem Abschneiden von Problemen sollte die Aufmerksamkeit geschenkt werden. 3.. Überlegen Sie, wie Sie Lesen und Schreiben von Trennung und Bibliothekstrennung erwägen: Lesen und Schreiben von Trennung lindern den Druck auf die Hauptbibliothek. Die Bibliothekstrennung und die Tabellentrennung eignen sich für Szenarien mit einer großen Datenmenge. Es wird empfohlen, Middleware zu verwenden und Transaktions- und Cross-Store-Abfrageprobleme zu bewerten. Frühe Planung und kontinuierliche Optimierung sind der Schlüssel.

MySQL unterstützt die Einschränkungen der Domänenintegrität, die aus Version 8.0.16 wirksam sind. 1. Hinzufügen von Einschränkungen beim Erstellen einer Tabelle: Verwenden Sie CreateTable, um die Kontrollbedingungen wie das Alter ≥ 18, Gehalt> 0, Grenzwerte der Abteilung zu definieren. 2. Ändern Sie die Tabelle, um Einschränkungen hinzuzufügen: Verwenden Sie AlterTableLeaddConstraint, um die Feldwerte zu begrenzen, z. B. nicht leer; 3.. Verwenden Sie komplexe Bedingungen: Unterstützen Sie die Multi-Säulen-Logik und -ausdrücke, z. B. Enddatum ≥ Start-Datum und Abschlussstatus müssen ein Enddatum haben. 4. Einschränkungen löschen: Verwenden Sie die zum Löschen von Namen angeben Sie den Namen angeben. 5. Anmerkungen: MySQL8.0.16, InnoDB oder MyiSam müssen zitiert werden

Useeamany-to-manyrelationship withajunctionTabletolinkiTemSandTagsviathreetables: Elemente, Tags und ITEM_TAGS.2.WhenaddingTags, CheckforexistingTagSinthetagStable, Insertifnitary.

Zu den Kernmethoden zur Realisierung von MySQL -Datenblut -Bindungsverfolgung gehören: 1. Binlog, um die Datenänderungsquelle aufzuzeichnen, Binlog zu aktivieren und zu analysieren und spezifische Geschäftsaktionen in Kombination mit dem Kontext der Anwendungsschicht zu verfolgen. 2. Injize Blood Bindes -Tags in den ETL -Prozess und zeichnen Sie die Zuordnungsbeziehung zwischen der Quelle und dem Ziel auf, wenn Sie das Tool synchronisieren. 3. Fügen Sie den Daten Kommentare und Metadaten -Tags hinzu, erklären Sie die Feldquelle beim Erstellen der Tabelle und stellen Sie eine Verbindung zum Metadatenverwaltungssystem her, um eine visuelle Karte zu bilden. 4. Achten Sie auf die Hauptkonsistenz der Primärschlüssel, vermeiden Sie eine übermäßige Abhängigkeit von SQL -Analyse, Änderungen des Versionskontrolldatenmodells und prüfen Sie regelmäßig die Daten von Blutbindungen, um eine genaue und zuverlässige Verfolgung von Blutkindern zu gewährleisten.

Überprüfen Sie, ob der MySQL -Dienst ausgeführt wird. Verwenden Sie SudosystemctlstatUSmysql, um zu bestätigen und zu starten. 2. Stellen Sie sicher, dass die Bindungsadresse auf 0,0,0,0 eingestellt ist, um Remote-Verbindungen zu ermöglichen und den Dienst neu zu starten. 3. Überprüfen Sie, ob der 3306 -Port geöffnet ist, und konfigurieren Sie die Firewall -Regeln, um den Port zuzulassen. 4. Für den Fehler "AccessDenied" müssen Sie den Benutzernamen, den Kennwort und den Hostnamen überprüfen und sich dann bei MySQL anmelden und die Tabelle mySQL.User abfragen, um die Berechtigungen zu bestätigen. Erstellen oder aktualisieren Sie den Benutzer bei Bedarf und autorisieren Sie ihn, z. B. "Your_User"@'%". 5. Wenn die Authentifizierung aufgrund von caching_sha2_password verloren geht

Um alle Datenbanken in MySQL anzuzeigen, müssen Sie den Befehl showDatabases verwenden. 1. Nachdem Sie sich auf dem MySQL -Server angemeldet haben, können Sie die ShowDatabasen ausführen. Befehl zur Auflistung aller Datenbanken, auf die der aktuelle Benutzer zugegriffen hat. 2. Systemdatenbanken wie Information_Schema, MySQL, Performance_schema und System existieren standardmäßig, Benutzer mit unzureichenden Berechtigungen können sie möglicherweise nicht sehen; 3.. Sie können die Datenbank auch durch selectSchema_nameFrominFormation_schema.schemata abfragen und filtern. Beispielsweise ohne die Systemdatenbank, um nur die von den Benutzern erstellte Datenbank anzuzeigen; Stellen Sie sicher

CheckCompatibilität mit Anwendungen und Featuren; 2.Backupalldata, Konfigurationen und Llogs; 3.ChooseUpgrademethod (Packagemanager, Mysqlinstaller, ormanual); 4.Runpost-upgradechecksandTests;

DeleterEmovesspezifikorallrows, KeepStablestructure, erlaubtRollbackAndtriggers und doesnotresetauto-Inkremente; 2.Truncatequicklyremovesallrows, ResetsAuto-Increment, kann nicht berberollt, die Mostcasen, die Notfiriggers und Keepstructure;
