


Explication détaillée du code de schéma du cluster distribué MySQL MyCAT (2)
Dans la première partie, il y a une brève introduction à la situation de base des fichiers de construction et de configuration MyCAT. Cet article détaille certains paramètres spécifiques du schéma et sa fonction réelle
Post. en premier Dans le fichier de schéma pour mes propres tests, la barre oblique inverse avant le guillemet double ne sera pas éliminée. Faisons comme si elle n'existait pas...
<?xml version=\"1.0\"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM \"schema.dtd\"> <mycat:schema xmlns:mycat=\"http://org.opencloudb/\"> <schema name=\"mycat\" checkSQLschema=\"false\" sqlMaxLimit=\"100\"> <!-- auto sharding by id (long) --> <table name=\"students\" dataNode=\"dn1,dn2,dn3,dn4\" rule=\"rule1\" /> <table name=\"log_test\" dataNode=\"dn1,dn2,dn3,dn4\" rule=\"rule2\" /> <!-- global table is auto cloned to all defined data nodes ,so can join with any table whose sharding node is in the same data node --> <!--<table name=\"company\" primaryKey=\"ID\" type=\"global\" dataNode=\"dn1,dn2,dn3\" /> <table name=\"goods\" primaryKey=\"ID\" type=\"global\" dataNode=\"dn1,dn2\" /> --> <table name=\"item_test\" primaryKey=\"ID\" type=\"global\" dataNode=\"dn1,dn2,dn3,dn4\" /> <!-- random sharding using mod sharind rule --> <!-- <table name=\"hotnews\" primaryKey=\"ID\" dataNode=\"dn1,dn2,dn3\" rule=\"mod-long\" /> --> <!-- <table name=\"worker\" primaryKey=\"ID\" dataNode=\"jdbc_dn1,jdbc_dn2,jdbc_dn3\" rule=\"mod-long\" /> --> <!-- <table name=\"employee\" primaryKey=\"ID\" dataNode=\"dn1,dn2\" rule=\"sharding-by-intfile\" /> <table name=\"customer\" primaryKey=\"ID\" dataNode=\"dn1,dn2\" rule=\"sharding-by-intfile\"> <childTable name=\"orders\" primaryKey=\"ID\" joinKey=\"customer_id\" parentKey=\"id\"> <childTable name=\"order_items\" joinKey=\"order_id\" parentKey=\"id\" /> <ildTable> <childTable name=\"customer_addr\" primaryKey=\"ID\" joinKey=\"customer_id\" parentKey=\"id\" /> --> </schema> <!-- <dataNode name=\"dn\" dataHost=\"localhost\" database=\"test\" /> --> <dataNode name=\"dn1\" dataHost=\"localhost\" database=\"test1\" /> <dataNode name=\"dn2\" dataHost=\"localhost\" database=\"test2\" /> <dataNode name=\"dn3\" dataHost=\"localhost\" database=\"test3\" /> <dataNode name=\"dn4\" dataHost=\"localhost\" database=\"test4\" /> <!-- <dataNode name=\"jdbc_dn1\" dataHost=\"jdbchost\" database=\"db1\" /> <dataNode name=\"jdbc_dn2\" dataHost=\"jdbchost\" database=\"db2\" /> <dataNode name=\"jdbc_dn3\" dataHost=\"jdbchost\" database=\"db3\" /> --> <dataHost name=\"localhost\" maxCon=\"100\" minCon=\"10\" balance=\"1\" writeType=\"1\" dbType=\"mysql\" dbDriver=\"native\"> <heartbeat>select user()<beat> <!-- can have multi write hosts --> <writeHost host=\"localhost\" url=\"localhost:3306\" user=\"root\" password=\"wangwenan\"> <!-- can have multi read hosts --> <readHost host=\"hostS1\" url=\"localhost:3307\" user=\"root\" password=\"wangwenan\"/> </writeHost> <writeHost host=\"localhost1\" url=\"localhost:3308\" user=\"root\" password=\"wangwenan\"> <!-- can have multi read hosts --> <readHost host=\"hostS11\" url=\"localhost:3309\" user=\"root\" password=\"wangwenan\"/> </writeHost> </dataHost> <!-- <writeHost host=\"hostM2\" url=\"localhost:3316\" user=\"root\" password=\"123456\"/> --> <!-- <dataHost name=\"jdbchost\" maxCon=\"1000\" minCon=\"1\" balance=\"0\" writeType=\"0\" dbType=\"mongodb\" dbDriver=\"jdbc\"> <heartbeat>select user()<beat> <writeHost host=\"hostM\" url=\"mongodb://192.168.0.99/test\" user=\"admin\" password=\"123456\" ></writeHost> </dataHost> --> <!-- <dataHost name=\"jdbchost\" maxCon=\"1000\" minCon=\"10\" balance=\"0\" dbType=\"mysql\" dbDriver=\"jdbc\"> <heartbeat>select user()<beat> <writeHost host=\"hostM1\" url=\"jdbc:mysql://localhost:3306\" user=\"root\" password=\"123456\"> </writeHost> </dataHost> --> </mycat:schema>
- .
Première ligne de paramètres<nom du schéma ="mycat" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit= "100"/>
Dans cette ligne de paramètres, le nom du schéma définit le nom de la base de données logique qui peut être affiché sur le front-end de MyCAT ,
Lorsque le paramètre checkSQLschema est False, cela indique que MyCAT ignorera automatiquement le nom de la base de données avant le nom de la table. , mydatabase1.test1 sera considéré comme test1;
sqlMaxLimit spécifie la limite du nombre de lignes renvoyées par l'instruction SQL;
🎜>
À titre de capture d'écran, cette limite permettra à mycat d'ajouter automatiquement une LIMIT lors de la distribution de l'instruction SQL, limit Comme vous pouvez le voir dans le coin supérieur droit, MyCAT lui-même est mis en cache
; Donc, si l'instruction que nous exécutons renvoie plus de lignes de données, que fera MyCAT sans modifier cette limite ? >, Ainsi, si une grande quantité de données doit être renvoyée dans l'application réelle, vous devrez peut-être le faire manuellement changer la logique
Dans la version 1.4 de mycat, le paramètre Limit de l'utilisateur couvrira le paramètre MyCAT par défaut
> ----- ------------------------------------------------ ------- ------------------------------------------------ ------- ------------------------------------------------ ------- --------------------------- >tableau
nom
="étudiants" dataNode
=
"dn1,dn2,dn3,dn4" règle="rule1" /> Cette ligne représente laquelle les noms de table seront affichés sur le front-end de MyCAT ? Les lignes similaires signifient toutes la même chose. L'accent est mis ici sur la table, et MyCAT ne définit pas la structure de la table dans le fichier de configuration Si vous utilisez show create table sur. le front-end, MyCAT affichera normalement les informations sur la structure de la table, observez le journal de débogage, On peut voir que MyCAT distribue la commande à la base de données représentée par dn1, puis renvoie le résultat de la requête de dn1 au front-end
On peut juger que certaines instructions de requête similaires au niveau de la base de données peuvent être distribuées à un certain nœud séparément.Renvoyez ensuite les informations d'un certain nœud au front-end;dents Stratégie de segmentation spécifique, actuellement MyCAT ne prend en charge que la segmentation selon une colonne spéciale et en suivant certaines règles spéciales, telles que modulo, énumération, etc. plus tard
---------- -------------------------------------- ------------ -------------------------------------- ------------ -------------------------------------- ------------ ----------
nom
=
"item_test" clé primaire="ID" type ="global" dataNode="dn1,dn2,dn3,dn4" /> Cette ligne représente la table globale, ce qui signifie que la table item_test aura des copies complètes des données dans les quatre dataNodes, puis sera-t-elle distribuée à toutes les bases de données lors de la requête ? La requête de la table ne sera distribuée qu'à un certain nœud La clé primaire configurée n'est pas utilisée, alors ignorez-la pour l'instant, je l'ajouterai si je la trouve plus tard ---------- ------------------------------------------ ------------- ----------------------------------------- ------------- ----------------------------------------- ------------- -------------Je n'ai pas réellement utilisé childtable dans le test, mais il a été mentionné dans le document de conception de MyCAT que childtable est une structure qui dépend de la table parent
Cela signifie que la clé de jointure de childtable suivra la stratégie parentKey de la. table parent. Divisez-les ensemble. Lorsque la table parent est connectée à la table enfant et que la condition de connexion est childtable.joinKey=parenttable.parentKey, la connexion entre bases de données ne sera pas effectuée. --------------------------------------------- ---------- --------------------------------------------- ---------- --------------------------------------------- ---------- -------------
Les paramètres de dataNode ont été introduits dans le chapitre précédent, alors passez ici~
--------- ----------------------------------------- --------- ----------------------------------------- --------- ----------------------------------------- --------- -----------------
dataHost configure le cluster de base de données back-end réel. La plupart des paramètres sont simples et faciles à comprendre. Voici ce que je ne présenterai pas. les un par un. Je ne présenterai que les deux paramètres les plus importants, writeType et balance. Configuration du cluster à partir de
Le processus de test ici est plus compliqué, je publierai donc la conclusion directement :
)
2. Lorsque balance=1, les opérations de lecture seront dispersées de manière aléatoire sur localhost1 et deux hôtes de lecture (lorsque localhost échoue, les opérations d'écriture seront sur
localhost1, si
Si localhost1 échoue à nouveau, les opérations d'écriture ne seront pas possibles
) 3. Lorsque balance=2, les opérations d'écriture seront sur localhost et les opérations de lecture seront dispersées aléatoirement sur LocalHost1, LocalHost1 et deux Readhost (les mêmes ci-dessus)
4.writeType = 0, les opérations d'écriture seront sur LocalHost Passer à localhost1 Après. localhost est restauré, il ne reviendra pas à localhost pour les opérations d'écriture Sur
localhost et localhost1, le point de défaillance unique n'affectera pas l'opération d'écriture du cluster. Cependant, la bibliothèque esclave back-end ne pourra pas obtenir les mises à jour de la bibliothèque principale défaillante et échouera en cas d'incohérence de lecture des données
. , mais la bibliothèque esclave de localhost ne peut pas obtenir de mises à jour de localhost. cohérence avec d'autres bibliothèques -------- ----- --------------------------------------------- ----- --------------------------------------------- ----- --------------------------------------------- ----- -------------En fait, La séparation en lecture et en écriture de MyCAT elle-même est basée sur la synchronisation du cluster back-end, et MyCAT elle-même fournit des fonctions de distribution d'instructions. La restriction sqlLimit amène également MyCAT à avoir un certain impact sur la logique de la couche d'application frontale
La configuration du schéma à la table montre que la structure logique de MyCAT elle-même inclut la fonctionnalité de sous-base de données et de sous-table (peut Spécifiez que différentes tables existent dans différentes bases de données sans avoir à les diviser dans toutes les bases de données)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
