MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan sumber terbuka yang popular yang terus berkembang dan berkembang sejak pembangunannya pada awal 1980-an. Hari ini, MySQL telah menjadi salah satu pangkalan data paling popular untuk aplikasi web dan merupakan asas untuk sistem perniagaan teras banyak syarikat. Untuk memenuhi keperluan pemprosesan data yang semakin meningkat, MySQL mesti memastikan kebolehskalaannya dan terus berkembang ke luar tanpa menjejaskan prestasi.
Dalam artikel ini, kita akan membincangkan teknik reka bentuk skalabiliti MySQL, termasuk pengembangan menegak, pengembangan mendatar, sharding, dsb.
Penskalaan menegak (pecahan menegak)
Penskalaan menegak ialah salah satu teknik kebolehskalaan yang paling biasa digunakan dalam MySQL, yang dicapai dengan menambahkan lebih banyak sumber perkakasan seperti CPU, memori, storan) untuk meningkatkan prestasi sistem. Penskalaan menegak membolehkan pangkalan data mengendalikan volum data yang lebih besar dengan lebih pantas dan menyokong akses serentak dengan lebih baik.
Kelemahan penskalaan menegak terutamanya had kos dan prestasi. Oleh kerana kos perkakasan biasanya lebih tinggi daripada teknik penskalaan lain (penskalaan mendatar), pilihan ini mungkin tidak praktikal untuk kebanyakan perniagaan kecil atau sederhana. Di samping itu, disebabkan oleh batasan seni bina perkakasan komputer, sentiasa terdapat kesesakan dalam peningkatan prestasi pengembangan menegak.
Penskalaan mendatar (pemisahan mendatar)
Penskalaan mendatar (juga dikenali sebagai penghirisan mendatar atau pembahagian) ialah proses meningkatkan ketersediaan sistem pangkalan data dengan mengedarkan data merentas berbilang nod komputer Kaedah skalabiliti. Sharding boleh meningkatkan daya pemprosesan dan ketersediaan sistem dengan ketara, membolehkan pangkalan data mengendalikan sejumlah besar pertanyaan dan permintaan tanpa mengurangkan prestasi.
Kaedah utama pengembangan mendatar ialah replikasi dan pembahagian. Replikasi merujuk kepada penyalinan data ke pelayan yang berbeza untuk memastikan perkhidmatan tertentu boleh diakses pada berbilang nod dan meningkatkan ketersediaan dan prestasi sistem. Pembahagian mengedarkan data dalam pangkalan data yang berbeza mengikut peraturan tertentu, dan menanyakan pangkalan data yang berbeza mengikut peraturan yang berbeza untuk meningkatkan prestasi sistem.
Walau bagaimanapun, terdapat beberapa masalah dengan penskalaan mendatar, seperti kos dan ketidakcekapan akses data nod silang. Selain itu, pengembangan mendatar memerlukan pertimbangan beberapa isu di peringkat aplikasi, seperti cara memperuntukkan data, cara menggabungkan hasil pertanyaan, dsb.
Pembahagian Data
Sebelum membahagikan data, anda perlu memahami kaedah pembahagian yang disokong oleh MySQL supaya anda boleh memilih kaedah pembahagian yang sesuai dengan keperluan perniagaan anda. Kaedah pembahagian utama yang disokong oleh MySQL adalah seperti berikut:
Kaedah ini berdasarkan pembahagian julat bagi lajur tertentu data ke dalam partition yang berbeza.
Kaedah ini berdasarkan pembahagian senarai nilai lajur tertentu, membahagikan data dalam jadual mengikut senarai nilai bagi lajur yang ditentukan.
Pembahagian cincang adalah untuk mengagihkan data dalam jadual kepada bilangan partition yang ditentukan Saiz setiap partition pada asasnya adalah sama. Elakkan pengedaran data yang tidak sekata.
Kaedah ini adalah untuk membahagikan berdasarkan kunci unik atau kunci primer. MySQL memetakan nilai utama ke dalam partition tertentu, dengan itu membahagikan jadual kepada berbilang partition logik.
Seni bina pangkalan data
Apabila mereka bentuk pangkalan data MySQL untuk pengembangan mendatar, seni binanya perlu mampu mengembangkan mendatar. Oleh itu, adalah disyorkan untuk mereka bentuk seni bina pangkalan data sebagai berpusat. Ini bermakna terdapat satu atau lebih nod induk yang menyokong berbilang partition dengan mereplikasi dari nod ke nod lain.
Dalam seni bina ini, nod induk mengendalikan permintaan tulis dan pertanyaan, mengedarkan data kepada nod hamba dan mengekalkan metadata untuk keseluruhan sistem. Nod hamba hanya bertanggungjawab untuk membalas permintaan baca dan tidak akan menjejaskan pengesahan sama ada data telah berjaya diubah suai. Menggunakan seni bina berpusat ini, kebolehskalaan mendatar boleh dicapai melalui alat pihak ketiga seperti MySQL Cluster atau Galera Cluster.
Mengoptimumkan pertanyaan
Dalam MySQL, pertanyaan adalah operasi yang sangat penting, dan ia merangkumi sebahagian besar beban pada pelayan pangkalan data. Oleh itu, mengoptimumkan pertanyaan adalah langkah penting dalam meningkatkan prestasi pangkalan data. Berikut ialah beberapa petua untuk pengoptimuman pertanyaan:
Menggunakan jadual indeks boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan ketara. Jadual indeks biasanya merupakan jadual yang diisih berdasarkan lajur (atau lajur) tertentu supaya pertanyaan mempunyai akses pantas kepada lajur pertanyaan.
Elakkan menggunakan SELECT * dalam pertanyaan, kerana ia akan memperoleh semua lajur dan baris dalam jadual, mengakibatkan kemerosotan prestasi.
Gabungkan berbilang pertanyaan ke dalam satu pernyataan pertanyaan, yang boleh meningkatkan kesan pelaksanaan dengan ketara. Berbilang pertanyaan boleh digabungkan menjadi satu pertanyaan menggunakan JOIN, UNION atau pengendali pertanyaan lain.
Ringkasan
Apabila mereka bentuk pangkalan data MySQL, kebolehskalaan adalah penting. MySQL menyediakan pelbagai teknik reka bentuk berskala, termasuk pengembangan menegak, pengembangan mendatar, pembahagian data, dll. Adalah penting untuk memilih teknik yang sesuai dengan keperluan anda. Pada masa yang sama, reka bentuk seni bina pangkalan data juga sangat penting. Dengan melaksanakan beberapa teknik pengoptimuman pertanyaan, anda boleh memaksimumkan prestasi pangkalan data MySQL anda.
Atas ialah kandungan terperinci Petua reka bentuk kebolehskalaan dalam MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
