Pangkalan data MySQL dan bahasa Go: Bagaimana untuk melaksanakan pembahagian data menegak?

Apabila jumlah data terus berkembang, seni bina pangkalan data tunggal tradisional secara beransur-ansur mendedahkan kesesakan dan had prestasinya. Untuk menyelesaikan masalah ini, aplikasi besar biasanya menggunakan pembahagian data menegak, memisahkan pangkalan data tunggal kepada beberapa pangkalan data logik, dan menyebarkan data ke pelayan yang berbeza mengikut peraturan yang berbeza, dengan itu meningkatkan kebolehskalaan dan prestasi sistem. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pangkalan data MySQL dan bahasa Go untuk melaksanakan pemprosesan pembahagian data menegak.

Kelebihan pangkalan data MySQL dan bahasa Go

MySQL ialah pangkalan data hubungan sumber terbuka percuma Selepas bertahun-tahun pembangunan dan pengoptimuman, ia kini telah menjadi salah satu pangkalan data yang paling popular. Ia menyokong pemprosesan dan analisis data berskala besar, sangat dipercayai dan selamat, dan boleh dikembangkan dengan mudah secara mendatar dan menegak.
Bahasa Go ialah bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan cekap dengan ciri coroutine yang berkuasa dan pengaturcaraan serentak Ia menyokong pengaturcaraan web dan pengaturcaraan sistem dan sangat sesuai untuk aplikasi teragih beban tinggi.

Cara untuk melaksanakan pembahagian data menegak

Cara yang paling biasa ialah memecah data mengikut logik perniagaan dan mengedarkan data ke pelayan yang berbeza mengikut peraturan yang berbeza. Kaedah ini mempunyai langkah-langkah berikut:

1 Takrifkan kekunci serpihan

Pemecahan data dibahagikan mengikut kunci pemecahan bermakna data boleh dikenal pasti dan diperuntukkan kepada yang betul Pengecam unik pada serpihan. Kunci perkongsian boleh ditakrifkan mengikut keperluan perniagaan yang berbeza, seperti lokasi geografi, ID pengguna, cap waktu atau atribut berkaitan perniagaan yang lain.

2. Pilih algoritma sharding

Algoritma sharding ialah algoritma yang memetakan kunci shard ke ID shard tertentu. Bergantung pada algoritma sharding, anda boleh memilih algoritma cincang atau algoritma julat. Algoritma cincang melakukan pengiraan cincang berdasarkan kekunci serpihan dan memetakan hasilnya kepada ID serpihan. Algoritma julat memperuntukkan ID serpihan yang sepadan kepada data mengikut julat pemecahan yang ditentukan.

3. Laksanakan logik capaian data

Laksanakan logik capaian data dalam kod, akses pelayan serpihan yang berbeza melalui kumpulan sambungan pangkalan data, tanya data mengikut kekunci serpihan dan laksanakan membaca dan menulis data operasi .

Gunakan bahasa MySQL dan Go untuk melaksanakan pembahagian menegak data

Dalam MySQL, pembahagian menegak dicapai dengan menggunakan sub-pangkalan data dan jadual. Mengikut keperluan perniagaan, jadual yang berbeza boleh diperuntukkan kepada pangkalan data yang berbeza, atau jadual yang sama boleh dibahagikan dan disimpan dalam pangkalan data yang berbeza. Apabila membuat pertanyaan menggunakan kekunci shard, anda perlu menanyakan semua pangkalan data dan jadual yang berkaitan dan menggabungkan hasilnya.

Dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan rangka kerja ORM untuk akses pangkalan data dan operasi data. Menggunakan rangka kerja ORM boleh memudahkan interaksi pangkalan data, mengelakkan isu keselamatan seperti suntikan SQL dan meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod.

Ringkasan

Pengsegmenan menegak data ialah cara yang berkesan untuk menyelesaikan kesesakan pemprosesan dan analisis data berskala besar. Dengan menggabungkan pelaksanaan pangkalan data MySQL dan bahasa Go, aplikasi yang diedarkan dengan prestasi tinggi, kebolehpercayaan tinggi dan berskala tinggi boleh direalisasikan. Dalam aplikasi praktikal, strategi dan algoritma sharding yang munasabah perlu dipilih berdasarkan keperluan perniagaan tertentu dan corak capaian data. Pada masa yang sama, penyelesaian teknikal seperti ketekalan data dan isu konkurensi juga perlu dipertimbangkan.

Atas ialah kandungan terperinci Pangkalan data MySQL dan bahasa Go: Bagaimana untuk melaksanakan pembahagian data menegak?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!