MySQL dan PostgreSQL: Amalan terbaik untuk mengendalikan permintaan serentak berskala besar

MySQL dan PostgreSQL: Amalan terbaik untuk mengendalikan permintaan serentak berskala besar

Abstrak: Dalam era Internet hari ini, prestasi dan kestabilan sistem pangkalan data adalah penting untuk pemprosesan permintaan serentak berskala besar. Artikel ini akan meneroka amalan terbaik untuk mengendalikan permintaan serentak berskala besar, dua pangkalan data hubungan popular, MySQL dan PostgreSQL serta menyediakan beberapa contoh kod untuk membantu pembaca memahami dengan lebih baik.

Pengenalan:
Dengan pembangunan dan pertumbuhan berterusan industri Internet, pangkalan data telah menjadi komponen teras yang menyokong permintaan serentak berskala besar. MySQL dan PostgreSQL ialah dua pangkalan data hubungan yang digunakan secara meluas Bagaimana untuk mengoptimumkan konfigurasi dan penggunaannya telah menjadi topik yang menjadi perhatian umum kepada pentadbir dan pembangun pangkalan data.

1. Concurrency control
   Concurrency control ialah salah satu konsep teras dalam sistem pangkalan data Tujuannya adalah untuk memastikan berbilang operasi serentak boleh membaca dan mengubah suai pangkalan data dengan betul. MySQL dan PostgreSQL mempunyai kaedah pelaksanaan yang berbeza untuk kawalan konkurensi, yang diperkenalkan di bawah.

Kawalan serentak MySQL dilaksanakan terutamanya melalui mekanisme kunci. Kawal operasi serentak dengan menggunakan butiran kunci yang berbeza (kunci jadual, kunci peringkat baris dan kunci peringkat halaman). Untuk permintaan serentak berskala besar, adalah disyorkan untuk menggunakan kunci peringkat baris, yang boleh meminimumkan kebarangkalian konflik kunci. Dalam MySQL, anda boleh menggunakan contoh kod berikut untuk menetapkan kunci peringkat baris:

-- 开启事务
START TRANSACTION;
-- 设置行级锁
SELECT * FROM table_name WHERE id = 1 FOR UPDATE;
-- 执行查询、插入、更新、删除等操作
-- 提交事务
COMMIT;

PostgreSQL menggunakan kawalan konkurensi berbilang versi (MVCC). MVCC melaksanakan kawalan konkurensi dengan memberikan ID transaksi unik kepada setiap transaksi dan menambah nombor versi pada setiap baris data. Dalam PostgreSQL, urus niaga boleh melihat petikan baris data yang dilakukan sebelum ia bermula, sekali gus mencapai ketekalan dan keselarasan data. Berbanding dengan mekanisme kunci MySQL, kelebihan MVCC ialah ia mengurangkan konflik kunci dan meningkatkan keupayaan pemprosesan serentak. Berikut ialah contoh penggunaan MVCC untuk melaksanakan kawalan serentak:

-- 开启事务
BEGIN;
-- 设置事务隔离级别为可重复读
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
-- 执行查询、插入、更新、删除等操作
-- 提交事务
COMMIT;

2. Pengoptimuman pertanyaan
   Untuk sistem pangkalan data dengan permintaan serentak berskala besar, pengoptimuman pertanyaan adalah bahagian penting. Kedua-dua MySQL dan PostgreSQL menyediakan rangkaian alat dan teknik pengoptimuman pertanyaan Berikut ialah beberapa cadangan pengoptimuman biasa:

• Gunakan indeks yang sesuai: Mencipta indeks yang sesuai pada jadual boleh meningkatkan prestasi pertanyaan dengan ketara. Kedua-dua MySQL dan PostgreSQL menyokong pelbagai jenis indeks seperti B-trees, hash dan indeks teks penuh. Anda boleh memilih jenis indeks yang sesuai mengikut senario perniagaan tertentu dan mengoptimumkannya dengan menggunakan perintah EXPLAIN untuk melihat pelan pertanyaan. EXPLAIN命令查看查询计划来进行优化。
• 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小存储空间并提高查询性能。尽量避免使用过大的数据类型，比如使用INT代替BIGINT，避免使用不必要的字符串长度等。
• 避免全表扫描：避免全表扫描是提高查询性能的关键。可以通过合理设计数据表结构、使用索引和优化查询语句等方式来避免全表扫描。

3. 配置优化
   数据库的配置对于处理大规模并发请求来说至关重要。以下是一些MySQL和PostgreSQL的配置优化建议：

• 调整内存缓冲区大小：合理调整数据库的内存缓冲区大小可以提高查询响应速度。例如，在MySQL中可以调整innodb_buffer_pool_size参数，而在PostgreSQL中可以调整shared_buffers参数。
• 并发连接数限制：为了避免服务器资源过度占用，应该合理限制并发连接数。在MySQL中可以通过修改max_connections参数来控制并发连接数，而在PostgreSQL中可以通过修改max_connections参数和max_worker_processes
Gunakan jenis data yang sesuai: Memilih jenis data yang sesuai boleh mengurangkan ruang storan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Cuba elakkan menggunakan jenis data yang terlalu besar, seperti menggunakan INT dan bukannya BIGINT, mengelakkan panjang rentetan yang tidak perlu, dsb.
• Elak imbasan jadual penuh: Mengelakkan imbasan jadual penuh ialah kunci untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Imbasan jadual penuh boleh dielakkan dengan mereka bentuk struktur jadual data dengan betul, menggunakan indeks dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan.

Pengoptimuman konfigurasi

Konfigurasi pangkalan data adalah penting untuk mengendalikan permintaan serentak berskala besar. Berikut ialah beberapa cadangan pengoptimuman konfigurasi untuk MySQL dan PostgreSQL:


🎜🎜Laraskan saiz penimbal memori: Melaraskan saiz penimbal memori pangkalan data dengan betul boleh meningkatkan kelajuan tindak balas pertanyaan. Contohnya, parameter innodb_buffer_pool_size boleh dilaraskan dalam MySQL dan parameter shared_buffers boleh dilaraskan dalam PostgreSQL. 🎜🎜Hadkan bilangan sambungan serentak: Untuk mengelakkan penggunaan sumber pelayan yang berlebihan, bilangan sambungan serentak hendaklah dihadkan dengan munasabah. Dalam MySQL, bilangan sambungan serentak boleh dikawal dengan mengubah suai parameter max_connections, dan dalam PostgreSQL, ini boleh dicapai dengan mengubah suai parameter max_connections dan max_worker_processes parameter. 🎜🎜Tetapan log: Apabila memproses permintaan serentak berskala besar, menghidupkan fungsi log dengan sewajarnya boleh membantu menyelesaikan masalah dan mengoptimumkan prestasi. Log pertanyaan perlahan, log ralat, log transaksi, dsb. boleh didayakan mengikut keperluan khusus. 🎜🎜Penyelenggaraan dan pengoptimuman yang kerap: Penyelenggaraan dan pengoptimuman pangkalan data secara tetap boleh mengekalkan operasi normal dan prestasi pangkalan data yang stabil. Contohnya, kerap membersihkan data yang tidak berguna, menyusun semula jadual dan indeks, mengumpul maklumat statistik, dsb. 🎜🎜🎜Kesimpulan: 🎜MySQL dan PostgreSQL ialah dua pangkalan data hubungan yang berkuasa Apabila mengendalikan permintaan serentak berskala besar, prestasi dan kestabilan boleh dipertingkatkan melalui konfigurasi dan pengoptimuman yang munasabah. Artikel ini memperkenalkan amalan terbaik dalam kawalan serentak, pengoptimuman pertanyaan dan pengoptimuman konfigurasi serta menyediakan beberapa contoh kod untuk membantu pembaca memahami dengan lebih baik. Dalam aplikasi praktikal, pembaca harus memilih strategi pengoptimuman yang sesuai untuk meningkatkan prestasi dan kestabilan pangkalan data berdasarkan keperluan dan senario tertentu. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci MySQL dan PostgreSQL: Amalan terbaik untuk mengendalikan permintaan serentak berskala besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!