


Welche Lösungen gibt es für die MySQL-Datensynchronisierung mit Elasticsearch?
Produktabfrage
Sie sollten auf verschiedenen E-Commerce-Websites nach Produkten gesucht haben. Wie suchen Sie normalerweise nach Produkten? Suchmaschine Elasticsearch.
Dann stellt sich die Frage: Wenn ein Produkt in den Handel kommt, werden die Daten normalerweise in die MySQL-Datenbank geschrieben. Wie werden die Daten zum Abruf mit Elasticsearch synchronisiert?
MySQL synchronisiert ES
1. Synchrones Doppelschreiben
Dies ist der direkteste Weg, den man sich vorstellen kann. Beim Schreiben in MySQL wird gleichzeitig auch eine Kopie der Daten direkt in ES geschrieben.
Synchronisiertes Doppelschreiben
Für diese Methode:
Vorteile: Einfache Implementierung
Nachteile:
Geschäftskopplung, Kopplung einer großen Menge an Datensynchronisationscode in der Warenverwaltung
beeinträchtigt die Leistung , Schreiben Mit zwei Speichern wird die Antwortzeit länger
Unpraktisch zu erweitern: Die Suche kann einige personalisierte Anforderungen haben, die eine Aggregation von Daten erfordern, was umständlich zu implementieren ist
2. Asynchrones Doppelschreiben
Wir können Stellen Sie sich das auch leicht vor: Bei der asynchronen Dual-Writing-Methode werden die Produktdaten beim Auflisten von Produkten zunächst in MQ geworfen. Um die Kopplung zu verstehen, teilen wir normalerweise einen Suchdienst auf und der Suchdienst abonniert die Produktnachrichten Änderungen bis zur vollständigen Synchronisierung.
Asynchrones Doppelschreiben
Wie bereits erwähnt, was soll ich tun, wenn einige Daten in einer Struktur ähnlich einer breiten Tabelle aggregiert werden müssen? Beispielsweise sind die Produktkategorie-, SPU- und SKU-Tabellen der Produktbibliothek getrennt, aber die erneute Aggregation in ES ist weniger effizient. Es ist am besten, die Produktdaten zu aggregieren und eine ähnliche Größe zu verwenden -scale-Methode in ES Es wird in Form einer breiten Tabelle gespeichert, sodass die Abfrageeffizienz höher ist.
Mehrdimensionale Abfrage mit mehreren Bedingungen
Es gibt eigentlich keine gute Möglichkeit, dies zu tun. Grundsätzlich müssen Sie immer noch den Dienst durchsuchen, um die Datenbank direkt zu überprüfen, oder ihn aus der Ferne aufrufen und dann die Produktdatenbank erneut abfragen. das ist der sogenannte Backcheck.
Überprüfen, um die Aggregation abzuschließen
Auf diese Weise:
Vorteile:
Entkopplung, Produkte und Dienste müssen nicht auf Datensynchronisation achten
Gute Echtzeitleistung mit MQ unter Unter normalen Umständen ist die Synchronisierung auf der zweiten Ebene abgeschlossen. Nachteile: Einführung neuer Komponenten und Dienste, wodurch die Komplexität erhöht wird Daten nicht so groß? Was tun? Geplante Aufgaben sind ebenfalls verfügbar.
- Das Problem bei geplanten Aufgaben ist, dass die Häufigkeit hoch ist und es zu unnatürlichen Spitzenzeiten kommt, wodurch die Speicher-CPU- und Speicherauslastung in Spitzenzeiten ansteigt. Wenn die Frequenz niedrig ist, steigt sie in Echtzeit an. Der Sex ist relativ schlecht und es gibt auch Spitzen. Diese Methode:
Schwierig, Echtzeitleistung zu garantieren
höherer Speicherdruck
4. Datenabonnement
Es gibt auch einen anderen Weg , das ist das beliebteste Datenabonnement.
- MySQL erreicht die Master-Slave-Synchronisation durch Binlog-Abonnements. Verschiedene Datenabonnement-Frameworks wie Canal nutzen dieses Prinzip, um die Client-Komponente als Slave-Bibliothek zu tarnen, um ein Datenabonnement zu implementieren.
- MySQL-Master-Slave-SynchronisationWir nehmen den am weitesten verbreiteten Kanal, der eine Vielzahl von Adaptern unterstützt, einschließlich des ES-Adapters, nach dem Start können Sie MySQL-Daten direkt synchronisieren Mit ES ist dieser Prozess Zero-Code.
Kanalsynchronisationsdaten
Obwohl wir dem Rat des Chefs folgen und den Kanal für Synchronisationsarbeiten verwenden, müssen wir tatsächlich noch Code schreiben. Warum?
Aufgrund der begrenzten Unterstützung von Canal muss die oben erwähnte Datenaggregation mehrerer Tabellen noch durch Überprüfung implementiert werden. Zu diesem Zeitpunkt ist die Verwendung von Canal-Adapter nicht angebracht. Sie müssen den Canal-Client selbst implementieren, Daten überwachen und aggregieren und an ES schreiben:
Datenabonnement + Überprüfung canal-adapter
Nutzen Sie also das Datenabonnement:
Vorteile:
Weniger geschäftliche Eingriffe
Was die Auswahl an Datenabonnement-Frameworks betrifft, sind die gängigsten im Allgemeinen die folgenden: Quelle
Community |
Entwicklungssprache | Java | |
---|---|---|---|
Aktivität | Aktiv | Aktiv | |
Hohe Verfügbarkeit | Support | Support | |
Client | Java/Go/PHP/Python/Rust | None | |
Message Landing | Kafka/RocketMQ usw. | Kafka/RabbitNQ/Redis usw. | |
Nachrichtenformat | Angepasst | JSON | |
Dokument detailliert | Detailliert | Detailliert | |
Boostrap | Nicht unterstützt | Unterstützt | |
MySQL synchronisiert zu anderen Datenspeichern wie HBase, grundsätzlich mit ähnlichen Methoden. |
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Lösungen gibt es für die MySQL-Datensynchronisierung mit Elasticsearch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen: Chunking: Teilen Sie den Datensatz auf und verarbeiten Sie ihn in Blöcken, um den Speicherverbrauch zu reduzieren. Generator: Generieren Sie Datenelemente einzeln, ohne den gesamten Datensatz zu laden, geeignet für unbegrenzte Datensätze. Streaming: Lesen Sie Dateien oder fragen Sie Ergebnisse Zeile für Zeile ab, geeignet für große Dateien oder Remote-Daten. Externer Speicher: Speichern Sie die Daten bei sehr großen Datensätzen in einer Datenbank oder NoSQL.

Die MySQL-Abfrageleistung kann durch die Erstellung von Indizes optimiert werden, die die Suchzeit von linearer Komplexität auf logarithmische Komplexität reduzieren. Verwenden Sie PreparedStatements, um SQL-Injection zu verhindern und die Abfrageleistung zu verbessern. Begrenzen Sie die Abfrageergebnisse und reduzieren Sie die vom Server verarbeitete Datenmenge. Optimieren Sie Join-Abfragen, einschließlich der Verwendung geeigneter Join-Typen, der Erstellung von Indizes und der Berücksichtigung der Verwendung von Unterabfragen. Analysieren Sie Abfragen, um Engpässe zu identifizieren. Verwenden Sie Caching, um die Datenbanklast zu reduzieren. Optimieren Sie den PHP-Code, um den Overhead zu minimieren.

Das Sichern und Wiederherstellen einer MySQL-Datenbank in PHP kann durch Befolgen dieser Schritte erreicht werden: Sichern Sie die Datenbank: Verwenden Sie den Befehl mysqldump, um die Datenbank in eine SQL-Datei zu sichern. Datenbank wiederherstellen: Verwenden Sie den Befehl mysql, um die Datenbank aus SQL-Dateien wiederherzustellen.

Wie füge ich Daten in eine MySQL-Tabelle ein? Mit der Datenbank verbinden: Stellen Sie mit mysqli eine Verbindung zur Datenbank her. Bereiten Sie die SQL-Abfrage vor: Schreiben Sie eine INSERT-Anweisung, um die einzufügenden Spalten und Werte anzugeben. Abfrage ausführen: Verwenden Sie die Methode query(), um die Einfügungsabfrage auszuführen. Bei Erfolg wird eine Bestätigungsmeldung ausgegeben.

Eine der wichtigsten Änderungen, die in MySQL 8.4 (der neuesten LTS-Version von 2024) eingeführt wurden, besteht darin, dass das Plugin „MySQL Native Password“ nicht mehr standardmäßig aktiviert ist. Darüber hinaus entfernt MySQL 9.0 dieses Plugin vollständig. Diese Änderung betrifft PHP und andere Apps

So verwenden Sie gespeicherte MySQL-Prozeduren in PHP: Verwenden Sie PDO oder die MySQLi-Erweiterung, um eine Verbindung zu einer MySQL-Datenbank herzustellen. Bereiten Sie die Anweisung zum Aufrufen der gespeicherten Prozedur vor. Führen Sie die gespeicherte Prozedur aus. Verarbeiten Sie die Ergebnismenge (wenn die gespeicherte Prozedur Ergebnisse zurückgibt). Schließen Sie die Datenbankverbindung.

Das Erstellen einer MySQL-Tabelle mit PHP erfordert die folgenden Schritte: Stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her. Erstellen Sie die Datenbank, falls sie nicht vorhanden ist. Wählen Sie eine Datenbank aus. Tabelle erstellen. Führen Sie die Abfrage aus. Schließen Sie die Verbindung.

Oracle-Datenbank und MySQL sind beide Datenbanken, die auf dem relationalen Modell basieren, aber Oracle ist in Bezug auf Kompatibilität, Skalierbarkeit, Datentypen und Sicherheit überlegen, während MySQL auf Geschwindigkeit und Flexibilität setzt und eher für kleine bis mittlere Datensätze geeignet ist. ① Oracle bietet eine breite Palette von Datentypen, ② bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen, ③ ist für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet; ① MySQL unterstützt NoSQL-Datentypen, ② verfügt über weniger Sicherheitsmaßnahmen und ③ ist für kleine bis mittlere Anwendungen geeignet.
