Redisとmysqlの速度比較

AIによるテキストエラーの修正と構文最適化を実現するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評価に焦点を当てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認し、Xを使用する必要があります。

MySQLは金融システムに最適化する必要があります。1。財務データを使用して、10進数タイプを使用した精度を確保する必要があり、タイムゾーンの問題を回避するために時間分野でデータを使用する必要があります。 2。インデックス設計は合理的でなければなりません。フィールドの頻繁な更新を避けてインデックスを構築し、クエリの順序でインデックスを組み合わせ、定期的に役に立たないインデックスをクリーンにします。 3.トランザクションを使用して、一貫性を確保し、トランザクションの粒度を制御し、長いトランザクションを回避し、それに埋め込まれた非コア操作を回避し、ビジネスに基づいて適切な分離レベルを選択します。 4。時間ごとに履歴データを分割し、コールドデータをアーカイブし、圧縮テーブルを使用してクエリ効率を向上させ、ストレージを最適化します。

MySQLがクラウドに移動する価値があるかどうかは、特定の使用シナリオに依存します。あなたのビジネスを迅速に立ち上げる必要がある場合は、弾力的に拡張し、運用とメンテナンスを簡素化し、従量制のモデルを受け入れることができます。ただし、データベースが長期間安定している場合、レイテンシに敏感な、またはコンプライアンスの制限が制限されている場合、費用対効果が高い場合があります。コストを管理するためのキーには、適切なベンダーとパッケージの選択、リソースの合理的な構成、予約されたインスタンスの利用、バックアップログの管理、クエリパフォーマンスの最適化が含まれます。

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大規模なテーブルを扱う場合、MySQLのパフォーマンスと保守性が課題に直面し、構造設計、インデックス最適化、テーブルサブテーブル戦略などから開始する必要があります。オーバーレイインデックスを使用して、クエリ効率を向上させます。スロークエリログを定期的に分析し、無効なインデックスを削除します。 2。パーティションテーブルの合理的な使用：クエリとメンテナンスの効率を改善するための時間範囲やその他の戦略に従ってパーティションをかけますが、分割と削減の問題に注意を払う必要があります。 3.分離とライブラリの分離の読み取りと書き込みを検討してください。ライブラリの分離とテーブルの分離は、大量のデータを備えたシナリオに適しています。ミドルウェアを使用して、トランザクションとクロスストアのクエリの問題を評価することをお勧めします。早期計画と継続的な最適化が重要です。

MySQLレプリケーションフィルタリングは、メインライブラリまたはスレーブライブラリで構成できます。メインライブラリは、ログボリュームの低減に適したBinlog-Do-DBまたはBinlog-Ignore-DBを介してBinlogの生成を制御します。データアプリケーションは、Replicate-Do-DB、Replicate-Ignore-DB、Replicate-Do-Table、Replicate-Ignore-Table、WildCard Rules Replicate-Wild-Do-Table、Replicate-Wild-Ignore-Tableによって制御されます。それはより柔軟で、データの回復を助長します。構成するときは、ルールの順序、クロスストアステートメントの動作に注意を払う必要があります。