MySQL vs. MongoDB: Wie bringt man Verfügbarkeit und Skalierbarkeit in Einklang?

MySQL vs. MongoDB: Wie schafft man ein Gleichgewicht zwischen Verfügbarkeit und Skalierbarkeit?

Im heutigen Internetzeitalter ist die Datenspeicherung und -verwaltung eine zentrale Herausforderung. Für die meisten Anwendungen erfordert die Datenspeicherung sowohl hohe Verfügbarkeit als auch Skalierbarkeit. MySQL und MongoDB sind zwei beliebte Open-Source-Datenbanken, die hinsichtlich Verfügbarkeit und Skalierbarkeit einige unterschiedliche Eigenschaften aufweisen. In diesem Artikel wird untersucht, wie ein Gleichgewicht zwischen beiden hergestellt werden kann, und es werden einige praktische Codebeispiele vorgestellt.

1. Verfügbarkeit und Skalierbarkeit von MySQL
MySQL ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem mit ausgereiftem Transaktionsverarbeitungsmechanismus und umfassender Anwendungsgrundlage. Aus Gründen der Verfügbarkeit bietet MySQL Master-Slave-Replikations- und Master-Master-Replikationslösungen. Die Master-Slave-Replikation realisiert Datensicherung und Notfallwiederherstellung, indem Daten von der Master-Datenbank in eine oder mehrere Slave-Datenbanken kopiert werden. Die Master-Master-Replikation ermöglicht das gleichzeitige Schreiben mehrerer Datenbanken und sorgt für Datensynchronisierung und Lastausgleich.

Für die Skalierbarkeit bietet MySQL mehrere Optionen zur Auswahl. Die vertikale Erweiterung ist eine Möglichkeit, die Datenbankleistung durch eine Verbesserung der Hardwarekonfiguration zu steigern, weist jedoch bestimmte Einschränkungen auf. Eine andere Möglichkeit ist die horizontale Aufteilung, also die Verteilung der Daten auf mehrere Datenbanken nach bestimmten Regeln. Diese Methode ermöglicht eine verteilte Speicherung und Abfrage von Daten, bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit sich, z. B. Datenkonsistenz und Abfrageeffizienz.

Als nächstes verwenden wir ein einfaches Beispiel, um die Master-Slave-Replikation und vertikale Erweiterung von MySQL zu demonstrieren.

1. Erstellen Sie die Master-Datenbank und die Slave-Datenbank.
   Erstellen Sie eine Datenbank mit dem Namen test in der Master-Datenbank und erstellen Sie darin eine Tabelle mit dem Namen users: test的数据库，并在其中创建一个名为users 的表：

   CREATE DATABASE test;
   USE test;
   CREATE TABLE users (
     id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
     name VARCHAR(100),
     email VARCHAR(100)
   );

   Nach dem Login kopieren

在从数据库上也创建一个名为test

CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='主数据库IP',
MASTER_USER='复制用户',
MASTER_PASSWORD='复制用户密码',
MASTER_LOG_FILE='主数据库日志文件名',
MASTER_LOG_POS=日志位置;

2. Außerdem Erstellen Sie eine Datenbank mit dem Namen test auf der Slave-Datenbank und führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Master-Slave-Replikation der Slave-Datenbank zu starten:

   USE test;
   INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', 'alice@example.com');

   Nach dem Login kopieren
   
   

Daten einfügen

USE test;
SELECT * FROM users;

Fragen Sie die Daten in der Slave-Datenbank ab und überprüfen Sie, ob die Synchronisierung erfolgreich ist:

mongod --port 27017 --dbpath /data/db1 --replSet rs0

2. Verfügbarkeit und Skalierbarkeit von MongoDB

1. Wir können das folgende Codebeispiel verwenden, um den Replikatsatz und die Sharding-Funktionen von MongoDB zu demonstrieren.

   
   

Starten Sie den Replikatsatz.

rs.add("从服务器IP:端口")

2. Erstellen Sie den gleichen Replikatsatz auch auf der anderen MongoDB-Instanz, konfigurieren Sie ihn jedoch als Slave. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um den Slave-Server zum Replikatsatz hinzuzufügen:

   use test;
   db.users.insertOne({name: "Alice", email: "alice@example.com"});

   Nach dem Login kopieren
   
   

Datenreplikation und -abfrage

use test;
db.users.find();

Fragen Sie die Daten auf dem Slave-Server ab und überprüfen Sie, ob die Synchronisierung erfolgreich ist:

3. Ansatz zur Herstellung eines Gleichgewichts

• Referenzmaterialien:
• Offizielle MySQL-Dokumentation: https://dev.mysql.com/doc/

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