Mengoptimumkan MySQL untuk platform media sosial
Untuk mengoptimumkan MySQL untuk platform media sosial, mulakan dengan strategi pengindeksan, reka bentuk skema, pengoptimuman pertanyaan, dan pengendalian sambungan. 1) Gunakan indeks komposit dan meliputi dengan bijak untuk mempercepatkan pertanyaan tanpa melambatkan menulis. 2) Menormalkan data teras untuk konsistensi dan menafikan selektif untuk prestasi, seperti menyimpan pengikut pengikut secara langsung. 3) Mengoptimumkan pertanyaan dengan permintaan batch, menggunakan menjelaskan, dan melaksanakan lapisan caching redis/memcached. 4) Menguruskan sambungan dengan penyatuan, gunakan replika baca, pertimbangkan sharding, dan memantau prestasi secara berterusan untuk mencegah kesesakan.
Platform media sosial menghasilkan sejumlah besar data-profil pengguna, jawatan, komen, suka, saham, dan interaksi masa nyata. MySQL, walaupun berkuasa, memerlukan pengoptimuman yang teliti untuk mengendalikan skala ini dengan cekap. Mari rosak bagaimana anda dapat menjadikannya berfungsi dengan baik.

Strategi Pengindeksan: Jangan keterlaluan, tetapi dapatkannya dengan betul
Pengindeksan yang betul adalah penting untuk prestasi, terutama ketika berurusan dengan pertanyaan tinggi trafik seperti mengambil suapan pengguna atau menyemak pemberitahuan.
- Gunakan indeks komposit dengan bijak. Sebagai contoh, jika anda sering bertanya oleh
user_id
dancreated_at
, indeks komposit pada kedua -dua bidang boleh mempercepatkan perkara. - Elakkan indeks yang tidak perlu , terutamanya pada lajur teks besar. Mereka makan ruang cakera dan melambatkan operasi menulis.
- Pertimbangkan meliputi indeks - di mana indeks itu sendiri mengandungi semua data yang diperlukan untuk pertanyaan. Ini mengelakkan memukul jadual sebenar.
Juga, ingat bahawa setiap INSERT
, UPDATE
, atau DELETE
perlu mengemas kini indeks juga. Jadi keseimbangan antara prestasi membaca dan menulis.

Reka Bentuk Skema: Normalisasi, tetapi tahu bila untuk mendenangkan
Platform sosial sering mendapat manfaat daripada campuran struktur yang dinormalisasi dan denormalized.
- Menormalkan untuk konsistensi . Pastikan data pengguna teras (seperti maklumat profil) di satu tempat untuk mengelakkan pertindihan dan memastikan ketepatan.
- Denormalize untuk prestasi . Sebagai contoh, menyimpan bilangan seperti bilangan pengikut atau suka secara langsung dalam jadual pengguna boleh mengurangkan gabungan semasa membaca.
Pendekatan yang sama adalah untuk menyimpan aliran aktiviti atau suapan dalam jadual berasingan yang dioptimumkan untuk bacaan cepat - kadang -kadang juga menduplikasi beberapa data dari jadual lain.

Ini bukan penyelesaian satu-saiz-semua. Nilai corak akses anda dengan teliti sebelum membuat keputusan.
Pengoptimuman Pertanyaan: Kurangkan Roundtrips dan Gunakan Lapisan Caching
Sangat mudah untuk meremehkan berapa banyak kesan pertanyaan yang tidak cekap yang boleh dimiliki pada skala.
- Permintaan batch dan bukannya membuat pelbagai pertanyaan baris. Contohnya, mengambil maklumat asas pengguna beberapa pengguna sekaligus menggunakan
IN()
adalah lebih baik daripada gelung melalui setiap ID. - Gunakan Jelaskan untuk memahami apa yang anda lakukan di belakang tabir. Adakah mereka mengimbas terlalu banyak baris? Kehilangan indeks?
- Melaksanakan caching menggunakan alat seperti redis atau memcached untuk data yang biasa diakses - seperti profil pengguna atau metadata pos.
Satu helah yang banyak membantu menggunakan pandangan atau jadual ringkasan untuk bahagian analisis-berat platform. Hasil precompute ini supaya anda tidak perlu mengikat nombor dengan cepat.
Pengendalian dan Skala Sambungan: Jangan biarkan Mysql menjadi hambatan
Dengan beribu -ribu pengguna serentak, pengurusan sambungan menjadi kritikal.
- Gunakan penyatuan sambungan . Sambung semula untuk setiap permintaan menambah overhead. Pooling menyimpan sambungan terbuka dan siap.
- Baca replika boleh melepaskan trafik dari pangkalan data utama, terutamanya untuk operasi bacaan-berat seperti Generasi Newsfeed.
- Pertimbangkan sharding jika anda memukul dinding prestasi keras - memisahkan data merentasi pelbagai pangkalan data berdasarkan ID pengguna atau wilayah.
Pemantauan adalah kunci di sini. Alat seperti Prometheus Grafana atau log pertanyaan perlahan MySQL terbina dalam membantu menangkap isu-isu sebelum mereka menjadi gangguan.
Itulah pada dasarnya bagaimana anda mula mengoptimumkan MySQL untuk kegunaan media sosial. Ia bukan sains roket, tetapi ia memerlukan pemikiran di hadapan bagaimana data mengalir dan skala.
Atas ialah kandungan terperinci Mengoptimumkan MySQL untuk platform media sosial. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Mengapa saya memerlukan penyulitan SSL/TLS MySQL Connection? Kerana sambungan yang tidak disulitkan boleh menyebabkan data sensitif dipintas, membolehkan SSL/TLS dapat menghalang serangan manusia-dalam-pertengahan dan memenuhi keperluan pematuhan; 2. Bagaimana untuk mengkonfigurasi SSL/TLS untuk MySQL? Anda perlu menjana sijil dan kunci peribadi, mengubah suai fail konfigurasi untuk menentukan laluan SSL-CA, SSL-CERT dan SSL dan memulakan semula perkhidmatan; 3. Bagaimana untuk memaksa SSL apabila pelanggan menghubungkan? Dilaksanakan dengan menyatakan keperluan atau keperluan yang diperlukan semasa membuat pengguna; 4. Butiran yang mudah diabaikan dalam konfigurasi SSL termasuk kebenaran laluan sijil, isu tamat sijil, dan keperluan konfigurasi pelanggan.

Terdapat tiga cara untuk menyambungkan Excel ke pangkalan data MySQL: 1. Gunakan PowerQuery: Selepas memasang pemacu MySQLODBC, menubuhkan sambungan dan mengimport data melalui fungsi PowerQuery terbina dalam Excel, dan menyokong penyegaran semula; 2. Gunakan plug-in mysqlforexcel: Plug-in rasmi menyediakan antara muka yang mesra, menyokong penyegerakan dua hala dan mengimport jadual kembali ke MySQL, dan perhatikan keserasian versi; 3. Gunakan pengaturcaraan VBA ADO: Sesuai untuk pengguna lanjutan, dan mencapai sambungan dan pertanyaan yang fleksibel dengan menulis kod makro. Pilih kaedah yang sesuai mengikut keperluan dan tahap teknikal anda. PowerQuery atau MySqlForexcel disyorkan untuk kegunaan harian, dan VBA lebih baik untuk pemprosesan automatik.

Untuk mencapai automasi penempatan MySQL, kunci adalah menggunakan Terraform untuk menentukan sumber, konfigurasi pengurusan ansible, Git untuk kawalan versi, dan mengukuhkan pengurusan keselamatan dan kebenaran. 1. Gunakan Terraform untuk menentukan contoh MySQL, seperti versi, jenis, kawalan akses dan atribut sumber lain AWSRDS; 2. Gunakan AnsiblePlayBook untuk merealisasikan konfigurasi terperinci seperti penciptaan pengguna pangkalan data, tetapan kebenaran, dan lain -lain; 3. Semua fail konfigurasi dimasukkan dalam pengurusan Git, pengesanan perubahan sokongan dan pembangunan kolaboratif; 4. Elakkan maklumat sensitif keras, gunakan Vault atau Ansiblevault untuk menguruskan kata laluan, dan tetapkan kawalan akses dan prinsip kebenaran minimum.

Untuk mengitar semula kebenaran pengguna MySQL menggunakan Revoke, anda perlu menentukan jenis kebenaran, pangkalan data, dan pengguna mengikut format. 1. Gunakan RevokeallPrivileges, GrantOptionFrom'username '@' HostName '; 2. Gunakan RevokeAllPrivileSonMydb.From'username'@'hostname '; 3. Gunakan RevokeAllPrivileGeSonMydb.From'username'@'hostname '; 3. Gunakan REVOKE TYPE ON.*PROM'USERNAME'@'HOSTNAME '; Perhatikan bahawa selepas pelaksanaan, disyorkan untuk menyegarkan keizinan. Skop keizinan mestilah selaras dengan masa kebenaran, dan keizinan yang tidak wujud tidak dapat dikitar semula.

Kaedah yang melaksanakan fungsi jadual pivot Excel yang serupa dengan MySQL terutamanya termasuk menggunakan kes atau jika pernyataan untuk menggabungkan fungsi agregat untuk penukaran baris. 1. Gunakan Casewhen untuk merealisasikan penukaran baris ke lajur statik, yang sesuai untuk situasi di mana nilai lajur diketahui ditukar. Lajur baru dijana untuk nilai yang berbeza dan data diringkaskan melalui jumlah (Casewhen ...). 2. Menjana lajur secara dinamik, sesuai untuk situasi di mana nilai -nilai tertentu tidak pasti. Anda perlu mendapatkan nilai yang unik sebelum membina ungkapan kes. Biasanya, ia digabungkan dengan prosedur tersimpan atau logik lapisan aplikasi untuk menyambungkan dan melaksanakan rentetan SQL; 3. Gunakan jika fungsi untuk memudahkan sintaks untuk mencapai kesan yang sama seperti kes tetapi kaedah penulisan lebih padat. Dalam aplikasi sebenar, jika dimensi ditetapkan, lajur boleh dikodkan secara langsung. Jika dimensi berubah dengan kerap, disyorkan untuk menggunakan skrip atau menyimpannya.

UsemysqliseauditpluginiPriseSpriseSpRingIponFigurationPonfigurationPonviSventSonPonfigurationShigurationShigurationShigurationShigurationShigurationWithServer-Audit = forcews_Plus_permanentAntoMizeSviSviSviAserver_events;

Masalah replikasi master-hamba MySQL adalah perkara biasa yang berkaitan, ketidakkonsistenan data, kesilapan GTID atau binlog, dan kelewatan replikasi. 1. Periksa sama ada sambungan master-hamba adalah normal, pastikan sambungan rangkaian, pasangan kebenaran, dan kata laluan akaun betul; 2. Selesaikan kegagalan replikasi yang disebabkan oleh ketidakkonsistenan dalam data, periksa log ralat, melangkau kesilapan jika perlu dan gunakan alat untuk mengesahkan konsistensi; 3. Mengendalikan isu GTID atau binlog, pastikan perpustakaan induk tidak membersihkan log transaksi yang diperlukan, dan dengan betul mengkonfigurasi mod GTID; 4. Mengoptimumkan kelewatan replikasi, meningkatkan prestasi perpustakaan hamba, membolehkan replikasi selari, dan mengurangkan beban perpustakaan hamba. Apabila menghadapi masalah, anda harus mengutamakan melihat output showlavestatus dan menganalisis punca punca lokasi log.

MySQL perlu dioptimumkan untuk sistem kewangan: 1. Data kewangan mesti digunakan untuk memastikan ketepatan menggunakan jenis perpuluhan, dan DateTime digunakan dalam bidang masa untuk mengelakkan masalah zon waktu; 2. Reka bentuk indeks harus munasabah, mengelakkan kemas kini medan yang kerap untuk membina indeks, menggabungkan indeks dalam urutan pertanyaan dan indeks yang tidak berguna secara berkala; 3. Gunakan urus niaga untuk memastikan konsistensi, mengawal granulariti transaksi, elakkan urus niaga yang panjang dan operasi bukan teras yang tertanam di dalamnya, dan pilih tahap pengasingan yang sesuai berdasarkan perniagaan; 4. Partition Data Sejarah mengikut Masa, Arkib Data Sejuk dan Gunakan Jadual Mampat untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan mengoptimumkan penyimpanan.
