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Explorez la haute évolutivité et l'équilibrage de charge pour MySQL et PostgreSQL

WBOY
Libérer: 2023-07-12 18:01:46
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Explorez la haute évolutivité et l'équilibrage de charge de MySQL et PostgreSQL

Introduction :
À l'ère actuelle de l'information, la demande de stockage et de traitement des données devient de plus en plus importante et complexe. Afin de relever de tels défis, les systèmes de bases de données doivent disposer de capacités d’évolutivité et d’équilibrage de charge élevées. Cet article explorera les fonctionnalités de haute évolutivité et d'équilibrage de charge de deux systèmes de bases de données relationnelles open source grand public, MySQL et PostgreSQL, et donnera des exemples de code.

1. La haute évolutivité et l'équilibrage de charge de MySQL

  1. Architecture de cluster MySQL
    MySQL atteint une évolutivité et un équilibrage de charge élevés en utilisant une architecture distribuée. Les architectures de cluster MySQL couramment utilisées incluent la réplication maître-esclave et l'architecture multi-maître.

La réplication maître-esclave fait référence à la synchronisation des données entre une base de données maître et plusieurs bases de données esclaves. La base de données maître est responsable des opérations d'écriture et la base de données esclave est responsable des opérations de lecture. Cette architecture peut grandement améliorer les performances de lecture, et lorsque la pression sur la base de données principale est trop élevée, des bases de données secondaires peuvent être ajoutées dynamiquement pour partager la charge. Voici un exemple de configuration de base de réplication maître-esclave MySQL :

Configuration my.cnf de la base de données principale :

[mysqld]
server_id=1
log_bin=mysql-bin
binlog_format=row
datadir=/var/lib/mysql
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
sync_binlog=1
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Configuration my.cnf de la base de données esclave :

[mysqld]
server_id=2
relay-log=mysql-relay-bin
read_only=1
log_slave_updates=1
replicate_do_db=mydb
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  1. Équilibrage de charge MySQL
    L'équilibrage de charge fait référence à la distribution des requêtes de base de données sur plusieurs nœuds pour obtenir un traitement parallèle et une haute disponibilité. Les solutions d'équilibrage de charge MySQL couramment utilisées incluent l'équilibrage de charge logicielle et l'équilibrage de charge matérielle.

L'équilibrage de charge logicielle est mis en œuvre à l'aide d'un logiciel proxy, tel que MySQL Proxy et MaxScale. Ces logiciels proxy peuvent ajuster dynamiquement la répartition des demandes en fonction des conditions de charge, tout en fournissant des fonctions de détection de pannes et de basculement automatique. Voici un exemple de configuration pour l'équilibrage de charge à l'aide du proxy MySQL :

proxy:
  connection_backend:
    - address: 192.168.0.1:3306
    - address: 192.168.0.2:3306
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L'équilibrage de charge matérielle utilise des périphériques matériels spécialisés pour distribuer et gérer les requêtes de base de données, tels que F5 BIG-IP et Citrix NetScaler. Ces appareils peuvent distribuer le trafic en fonction des conditions de charge et fournir des capacités de haute disponibilité et de basculement.

2. Haute évolutivité et équilibrage de charge de PostgreSQL

  1. Architecture de cluster PostgreSQL
    PostgreSQL atteint une évolutivité et un équilibrage de charge élevés en utilisant la réplication et le partitionnement. La réplication fait référence à la distribution de copies de données sur plusieurs nœuds pour améliorer les performances de lecture et les capacités de reprise après sinistre. Le partitionnement fait référence à la division horizontale des données en parties, chaque partie étant traitée par un nœud distinct. Voici un exemple de configuration de base de réplication et de partitionnement PostgreSQL :

Configuration postgresql.conf de la base de données principale :

shared_preload_libraries = 'repmgr'
wal_level = replica
archive_mode = on
max_wal_senders = 10
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Configuration postgresql.conf de la base de données esclave :

hot_standby = on
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Configuration de la partition :

CREATE TABLE mytable (id int, data text, ...)
PARTITION BY RANGE(id);
CREATE TABLE mytable_part1 PARTITION OF mytable FOR VALUES FROM (1) TO (100);
CREATE TABLE mytable_part2 PARTITION OF mytable FOR VALUES FROM (101) TO (200);
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  1. Équilibrage de charge PostgreSQL
    L'équilibrage de charge PostgreSQL peut être atteint grâce à l’utilisation de pools de connexions. Les outils de regroupement de connexions couramment utilisés incluent PgBouncer et pgpool-II. Ces pools de connexions peuvent mettre en cache les connexions de base de données pour réduire la pression de connexion sur la base de données et fournir des fonctions de gestion des pools de connexions et de détection des pannes. Voici un exemple de configuration d'utilisation de PgBouncer pour l'équilibrage de charge :
[databases]
mydb = host=192.168.0.1 port=5432 user=myuser password=mypassword

[pgbouncer]
listen_port = 6432
auth_type = md5
auth_file = /etc/pgbouncer/userlist.txt
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Conclusion :
MySQL et PostgreSQL, en tant que systèmes de bases de données relationnelles open source grand public, ont tous deux des capacités d'évolutivité et d'équilibrage de charge élevées. MySQL offre une haute disponibilité et des performances de lecture améliorées grâce à la réplication maître-esclave et à l'équilibrage de charge. PostgreSQL réalise une reprise après sinistre et une extension des capacités de traitement grâce à la réplication et au partitionnement. Grâce à l'utilisation de pools de connexions, l'effet de l'équilibrage de charge peut être encore amélioré.

Dans les applications réelles, nous pouvons choisir la base de données et l'architecture appropriées en fonction de besoins et de scénarios spécifiques pour répondre aux exigences de haute évolutivité et d'équilibrage de charge.

Références :

  1. Documentation officielle MySQL : https://dev.mysql.com/doc/
  2. Documentation officielle PostgreSQL : https://www.postgresql.org/docs/

(Remarque : le code ci-dessus L'exemple est uniquement à titre de référence, la configuration spécifique doit être ajustée en fonction de l'environnement et des besoins réels)

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