


Dans le domaine de la technologie Big Data, comparaison et suggestions de sélection entre MySQL et Oracle.
Dans le domaine de la technologie Big Data, comparaisons et suggestions de sélection entre MySQL et Oracle
Résumé : Avec l'avènement de l'ère du Big Data, les systèmes de gestion de bases de données jouent un rôle essentiel. Dans le domaine de la technologie Big Data, MySQL et Oracle sont deux choix courants. Cet article comparera les caractéristiques de ces deux systèmes de gestion de bases de données et donnera des suggestions de sélection dans différents scénarios.
Mots clés : big data, système de gestion de base de données, MySQL, Oracle, comparaison, suggestions de sélection
Introduction :
Avec le développement et la vulgarisation d'Internet, la quantité de données a augmenté de manière explosive et la technologie du big data a émergé. Le traitement du Big Data nécessite le support d'un système de gestion de base de données puissant, c'est pourquoi MySQL et Oracle sont devenus deux choix courants sur le marché. Cet article procédera à une analyse comparative de MySQL et Oracle sous plusieurs aspects et donnera des suggestions de sélection dans différents scénarios pour aider les lecteurs à faire des choix judicieux dans le domaine de la technologie Big Data.
1. Comparaison des performances
MySQL et Oracle présentent des différences évidentes en termes de performances. Oracle utilise pleinement les ressources matérielles, présente une bonne évolutivité et des performances de concurrence élevées et est adapté au traitement de données massives. MySQL est plus adapté aux petites entreprises car il présente des goulots d'étranglement en termes de performances lors du traitement de données à grande échelle.
2. Comparaison des fonctions
MySQL et Oracle présentent également des différences significatives en termes de fonctionnalités. Oracle est un puissant système de gestion de base de données qui prend en charge le traitement de transactions complexes et des fonctionnalités avancées telles que des déclencheurs, des procédures stockées et des fonctions de réplication. Les fonctions de MySQL sont relativement simples et conviennent mieux à certains scénarios d'application simples.
3. Comparaison des coûts
Le coût est un facteur important à prendre en compte lors du choix d'un système de gestion de base de données. De manière générale, MySQL est open source, il est donc moins cher à utiliser et à entretenir. Oracle, quant à lui, est un système de gestion de bases de données commerciales qui nécessite des frais de licence élevés. Pour les petites entreprises, choisir MySQL permet de mieux contrôler les coûts.
4. Scénarios applicables et suggestions de sélection
Sur la base de la comparaison ci-dessus, les suggestions de sélection suivantes peuvent être tirées :
- Lorsque la quantité de données est faible et que les exigences de performances et de fonctionnalités ne sont pas élevées, vous pouvez choisir MySQL. Par exemple, certaines petites entreprises, sites Web personnels, etc.
- Lorsque la quantité de données est énorme et que les exigences de performances et de fonctionnalités sont élevées, vous pouvez choisir Oracle. Par exemple, les grandes sociétés Internet, les institutions financières, etc.
- Lorsque le budget du projet est limité, vous pouvez choisir MySQL. La fonctionnalité open source confère à MySQL certains avantages en termes de coût.
- Lorsque le projet a des exigences élevées en matière de fonctionnalité et d'évolutivité, vous pouvez choisir Oracle. Les fonctionnalités avancées d'Oracle et sa bonne évolutivité peuvent répondre aux besoins des projets à grande échelle.
Pour résumer, MySQL et Oracle sont des systèmes de gestion de bases de données courants dans le domaine de la technologie Big Data. En fonction des besoins du projet, nous pouvons choisir un système de gestion de base de données adapté. Une analyse comparative des performances, des fonctionnalités et des coûts peut aider les lecteurs à faire des choix éclairés.
Conclusion :
Dans la sélection des systèmes de gestion de bases de données dans le domaine de la technologie Big Data, MySQL et Oracle sont deux choix courants. La comparaison et l'analyse des performances, des fonctionnalités et des coûts peuvent nous aider à faire des choix judicieux dans différents scénarios. Que vous choisissiez MySQL ou Oracle, vous devez prendre en compte de manière globale divers facteurs en fonction des besoins réels. Ce n'est qu'en choisissant un système de gestion de base de données approprié que nous pourrons mieux prendre en charge le traitement et l'application du Big Data.
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MySQL prend en charge les contraintes de contrôle pour forcer l'intégrité du domaine, efficace à partir de la version 8.0.16; 1. Ajoutez des contraintes lors de la création d'un tableau: utilisez crééTable pour définir les conditions de contrôle, telles que l'âge ≥ 18, salaire> 0, valeurs limites du département; 2. Modifiez le tableau pour ajouter des contraintes: utilisez alterTableAddConstraint pour limiter les valeurs de champ, telles que le nom non vide; 3. Utiliser des conditions complexes: Prise en charge la logique et les expressions multi-colonnes, telles que la date de fin ≥ Date et l'état d'achèvement doivent avoir une date de fin; 4. Supprimer les contraintes: utilisez alterTabledRopConstraint pour spécifier le nom à supprimer; 5. Remarques: MySQL8.0.16, Innodb ou Myisam doit être cité

Lorsque vous traitez avec de grandes tables, les performances MySQL et la maintenabilité sont confrontées à des défis, et il est nécessaire de commencer à partir de la conception structurelle, de l'optimisation des index, de la stratégie de sous-table de tableau, etc. 1. Concevoir raisonnablement les clés et les index primaires: il est recommandé d'utiliser des entiers auto-incrémentés comme clés principales pour réduire les scintillement de pages; Utiliser les index de superposition pour améliorer l'efficacité de la requête; Analyser régulièrement les journaux de requête lents et supprimer les index non valides. 2. Utilisation rationnelle des tables de partition: partition en fonction de la plage de temps et d'autres stratégies pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance, mais l'attention devrait être accordée aux problèmes de partitionnement et de coupe. 3. Envisagez de lire et d'écrire la séparation et la séparation des bibliothèques: la séparation de lecture et d'écriture atténue la pression sur la bibliothèque principale. La séparation de la bibliothèque et la séparation des tableaux conviennent aux scénarios avec une grande quantité de données. Il est recommandé d'utiliser des middleware et d'évaluer les problèmes de requête des transactions et des magasins croisés. La planification précoce et l'optimisation continue sont la clé.

Vérifiez si le service MySQL est en cours d'exécution, utilisez SudosystemctlStatusMysQL pour confirmer et démarrer; 2. Assurez-vous que Bind-Address est défini sur 0,0.0.0 pour permettre les connexions distantes et redémarrer le service; 3. Vérifiez si le port 3306 est ouvert, vérifiez et configurez les règles de pare-feu pour permettre le port; 4. Pour l'erreur "AccessEnedy", vous devez vérifier le nom d'utilisateur, le mot de passe et le nom d'hôte, puis vous connecter à MySQL et interroger la table MySQL.User pour confirmer les autorisations. Si nécessaire, créez ou mettez à jour l'utilisateur et autorisez-le, comme l'utilisation de «votre_user» @ «%»; 5. Si l'authentification est perdue à cause de Caching_Sha2_Password

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