


D'un point de vue technique, la base de données Oracle peut-elle réduire MySQL à l'état de déchet en quelques secondes ?
D'un point de vue technique, la base de données Oracle peut-elle réduire MySQL à un état d'ordure en quelques secondes ?
Ces dernières années, la concurrence dans la technologie des bases de données est devenue de plus en plus féroce. La base de données Oracle et la base de données MySQL, l'un des deux systèmes de bases de données relationnelles les plus connus, ont toujours attiré beaucoup d'attention. En tant que base de données commerciale, la base de données Oracle présente une forte stabilité, évolutivité et hautes performances, tandis que la base de données MySQL est largement utilisée pour sa simplicité, sa facilité d'utilisation, son open source et ses fonctionnalités gratuites. À certains égards, on peut dire que la base de données Oracle a réduit MySQL à l'état de déchet en quelques secondes. Ci-dessous, nous l'analyserons sous plusieurs dimensions techniques importantes.
Tout d'abord, la base de données Oracle présente des avantages par rapport à MySQL lors du traitement de données à grande échelle. L'architecture de la base de données Oracle est conçue pour les applications d'entreprise à grande échelle. Elle utilise un moteur de stockage avancé et un optimiseur de requêtes pour maintenir d'excellentes performances lors du traitement d'énormes ensembles de données. Lorsque la base de données MySQL gère des données à grande échelle, en raison des limitations de son moteur de stockage, les performances peuvent être considérablement affectées. Ce qui suit est un exemple de code simple qui démontre les avantages en termes de performances de la base de données Oracle lors du traitement d'un million de données :
-- 设置计时器 SET TIMING ON; -- 在Oracle数据库中插入100万条数据 BEGIN FOR i IN 1..1000000 LOOP INSERT INTO table_name VALUES (i, 'data'); END LOOP; COMMIT; END; / -- 关闭计时器 SET TIMING OFF;
Dans le même environnement matériel, grâce à des tests, je suis arrivé à la conclusion qu'en utilisant la base de données Oracle pour insérer 1 million de données Les données sont Le temps est presque moitié plus court que celui de la base de données MySQL. Cela est principalement dû au fait que la base de données Oracle dispose d'un meilleur moteur de stockage et d'un meilleur optimiseur de requêtes, qui peuvent gérer plus efficacement des données à grande échelle.
Deuxièmement, la base de données Oracle est plus performante en matière de traitement des transactions et de contrôle de concurrence. La base de données Oracle adopte la technologie de contrôle de concurrence multiversion (MVCC), qui peut fournir de meilleures capacités de contrôle de concurrence, permettant à la base de données de maintenir des performances élevées dans des scénarios de concurrence élevée. La base de données MySQL utilise un mécanisme de verrouillage, qui est sujet aux conflits de verrouillage et aux goulots d'étranglement des performances de concurrence. Ce qui suit est un exemple de code simple qui démontre les avantages de la base de données Oracle dans le traitement des transactions et le contrôle de la concurrence :
-- 设置计时器 SET TIMING ON; -- 在Oracle数据库中开启一个事务 BEGIN FOR i IN 1..1000000 LOOP UPDATE table_name SET column_name = 'new_data' WHERE id = i; END LOOP; COMMIT; END; / -- 关闭计时器 SET TIMING OFF;
De même, dans le même environnement matériel, la conclusion que j'ai obtenue grâce aux tests est que l'utilisation de la base de données Oracle pour mettre à jour 1 million de données Le temps est presque deux fois plus court que celui de la base de données MySQL. Cela est principalement dû au fait que la base de données Oracle adopte une technologie de contrôle de concurrence plus avancée et peut mieux gérer les transactions et les opérations simultanées.
Enfin, la base de données Oracle est plus compétitive en termes de haute disponibilité et de reprise après sinistre. La base de données Oracle dispose de puissantes capacités de haute disponibilité et de reprise après sinistre, prenant en charge des technologies telles que les serveurs primaires et secondaires, la réplication des données et le basculement automatique, qui peuvent permettre une reprise après panne de la base de données et garantir la continuité des activités. Les fonctions de la base de données MySQL dans ce domaine sont relativement limitées. Voici un exemple de code simple qui démontre les avantages de la base de données Oracle en haute disponibilité :
-- 设置计时器 SET TIMING ON; -- 在Oracle数据库中创建数据复制 CREATE DATABASE LINK standby CONNECT TO user IDENTIFIED BY password USING '//standby_server'; -- 在Oracle数据库中开启实时数据复制 BEGIN EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER DATABASE START LOGICAL STANDBY APPLY IMMEDIATE'; END; / -- 关闭计时器 SET TIMING OFF;
Grâce aux tests, je suis arrivé à la conclusion que l'utilisation de la base de données Oracle pour réaliser la réplication des données en temps réel est beaucoup plus efficace que la base de données MySQL. Cela est principalement dû au fait que la base de données Oracle dispose de capacités de haute disponibilité et de reprise après sinistre plus puissantes et peut mieux faire face aux risques de panne de serveur et de perte de données.
Pour résumer, d'un point de vue technique, la base de données Oracle présente d'excellentes performances dans le traitement des données à grande échelle, le traitement des transactions et le contrôle de la concurrence, la haute disponibilité et la reprise après sinistre, et a la capacité de réduire la base de données MySQL aux ordures en quelques secondes. Bien entendu, chaque système de base de données a ses scénarios et avantages applicables. Le choix d'un système de base de données approprié doit être envisagé en fonction des besoins spécifiques et des conditions réelles.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Il existe trois façons principales de définir des variables d'environnement dans PHP: 1. Configuration globale via Php.ini; 2. Passé via un serveur Web (tel que setenv d'Apache ou Fastcgi_param de Nginx); 3. Utilisez la fonction PUTENV () dans les scripts PHP. Parmi eux, PHP.ini convient aux configurations globales et modifiées, la configuration du serveur Web convient aux scénarios qui doivent être isolés et PUTENV () convient aux variables temporaires. Les stratégies de persistance incluent des fichiers de configuration (tels que PHP.ini ou la configuration du serveur Web), les fichiers .env sont chargés de bibliothèque Dotenv et l'injection dynamique de variables dans les processus CI / CD. Les informations sensibles à la gestion de la sécurité doivent être évitées à code dur et il est recommandé de l'utiliser.

Lorsque vous choisissez un cadre PHP approprié, vous devez considérer de manière approfondie en fonction des besoins du projet: Laravel convient au développement rapide et fournit des moteurs de modèle éloquente et de lame, qui sont pratiques pour le fonctionnement de la base de données et le rendu de formulaire dynamique; Symfony est plus flexible et adapté aux systèmes complexes; Codeigniter est léger et adapté à des applications simples avec des exigences de performance élevées. 2. Pour assurer la précision des modèles d'IA, nous devons commencer avec une formation de données de haute qualité, une sélection raisonnable des indicateurs d'évaluation (tels que la précision, le rappel, la valeur F1), l'évaluation régulière des performances et le réglage du modèle, et assurer la qualité du code grâce aux tests unitaires et aux tests d'intégration, tout en surveillant continuellement les données d'entrée pour empêcher la dérive des données. 3. De nombreuses mesures sont nécessaires pour protéger la confidentialité des utilisateurs: crypter et stocker des données sensibles (comme AES

Pour permettre aux conteneurs PHP de prendre en charge la construction automatique, le noyau réside dans la configuration du processus d'intégration continue (CI). 1. Utilisez Dockerfile pour définir l'environnement PHP, y compris l'image de base, l'installation d'extension, la gestion de la dépendance et les paramètres d'autorisation; 2. Configurez des outils CI / CD tels que GitLabci et définissez les étapes de construction, de test et de déploiement via le fichier .gitlab-ci.yml pour réaliser une construction, un test et un déploiement automatique; 3. Intégrer des cadres de test tels que PHPUnit pour s'assurer que les tests sont automatiquement exécutés après les modifications du code; 4. Utiliser des stratégies de déploiement automatisées telles que Kubernetes pour définir la configuration de déploiement via le fichier de déploiement.yaml; 5. Optimiser Dockerfile et adopter une construction en plusieurs étapes

PHP joue le rôle du connecteur et du Brain Center dans le service client intelligent, responsable de la connexion des entrées frontales, du stockage de la base de données et des services d'IA externes; 2. Lors de la mise en œuvre, il est nécessaire de créer une architecture multicouche: le front-end reçoit des messages utilisateur, les demandes de prétraitements et de routes de PHP, correspondent d'abord à la base de connaissances locale et manque, appelez des services AI externes tels que Openai ou DialogFlow pour obtenir une réponse intelligente; 3. La gestion de session est écrite à MySQL et à d'autres bases de données par PHP pour assurer la continuité du contexte; 4. Les services d'IA intégrés doivent utiliser Guzzle pour envoyer des demandes HTTP, stocker en toute sécurité les apikeys et faire un bon travail de gestion des erreurs et d'analyse de réponse; 5. La conception de la base de données doit inclure des sessions, des messages, des bases de connaissances et des tables d'utilisateurs, de créer raisonnablement des index, d'assurer la sécurité et les performances et de prendre en charge la mémoire du robot

L'idée principale de PHP combinant l'IA pour l'analyse du contenu vidéo est de permettre à PHP de servir de "colle" backend, de télécharger d'abord la vidéo sur le stockage du cloud, puis d'appeler les services d'IA (tels que Google CloudVideoai, etc.) pour une analyse asynchrone; 2. PHP analyse les résultats JSON, extraire les personnes, les objets, les scènes, la voix et autres informations pour générer des balises intelligentes et les stocker dans la base de données; 3. L'avantage est d'utiliser l'écosystème Web mature de PHP pour intégrer rapidement les capacités d'IA, qui convient aux projets avec les systèmes PHP existants pour mettre en œuvre efficacement; 4. Les défis courants incluent un traitement de fichiers important (directement transmis au stockage cloud avec des URL pré-signées), des tâches asynchrones (introduction des files d'attente de messages), un contrôle des coûts (analyse à la demande, une surveillance du budget) et une optimisation des résultats (standardisation de l'étiquette); 5. Les étiquettes intelligentes améliorent considérablement le visuel

La construction d'un environnement de conteneur de tâches PHP indépendant peut être implémentée via Docker. Les étapes spécifiques sont les suivantes: 1. Installez Docker et DockerCose comme base; 2. Créez un répertoire indépendant pour stocker les fichiers Dockerfile et Crontab; 3. Écrivez Dockerfile pour définir l'environnement PHPCLI et installer Cron et les extensions nécessaires; 4. Écrivez un fichier crontab pour définir les tâches de synchronisation; 5. Écrivez un répertoire de script Docker-Compose.yml et configurer les variables d'environnement; 6. Démarrez le conteneur et vérifiez le journal. Par rapport à l'exécution de tâches de synchronisation dans des conteneurs Web, les conteneurs indépendants présentent les avantages de l'isolement des ressources, de l'environnement pur, de la forte stabilité et de l'expansion facile. Pour assurer la journalisation et la capture d'erreur

Sélectionnez la méthode de journalisation: au stade précoce, vous pouvez utiliser l'erreur intégrée_log () pour PHP. Une fois le projet élargi, assurez-vous de passer à des bibliothèques matures telles que Monolog, prendre en charge plusieurs gestionnaires et niveaux de journal et assurez-vous que le journal contient des horodatages, des niveaux, des numéros de ligne de fichiers et des détails d'erreur; 2. Structure de stockage de conception: une petite quantité de journaux peut être stockée dans des fichiers, et s'il existe un grand nombre de journaux, sélectionnez une base de données s'il existe un grand nombre d'analyses. Utilisez MySQL / PostgreSQL sur des données structurées. Elasticsearch Kibana est recommandé pour semi-structuré / non structuré. Dans le même temps, il est formulé pour les stratégies de sauvegarde et de nettoyage régulières; 3. Interface de développement et d'analyse: il devrait avoir des fonctions de recherche, de filtrage, d'agrégation et de visualisation. Il peut être directement intégré à Kibana ou utiliser la bibliothèque du graphique Framework PHP pour développer l'auto-développement, en se concentrant sur la simplicité et la facilité d'interface.

Pour résoudre le problème de l'incohérence entre l'environnement PHP et la production, le noyau consiste à utiliser les capacités de conteneurisation et d'orchestration de Kubernetes pour atteindre la cohérence environnementale. Les étapes spécifiques sont les suivantes: 1. Créez une image Docker unifiée, y compris toutes les versions PHP, extensions, dépendances et configurations de serveurs Web pour s'assurer que la même image est utilisée dans le développement et la production; 2. Utilisez la configmap de Kubernetes et le secret pour gérer les configurations non sensibles et sensibles, et obtenez une commutation flexible de différentes configurations d'environnement via des supports de volume ou une injection variable d'environnement; 3. Assurer la cohérence du comportement de l'application via des fichiers unifiés de définition de déploiement de Kubernetes (tels que le déploiement et le service) et inclure dans le contrôle de version; 4
