Utilisez MySQL MVCC pour optimiser la conception de la base de données et améliorer les performances des applications
Résumé : Dans les applications Internet d'aujourd'hui, les performances de la base de données sont cruciales pour le fonctionnement stable et le temps de réponse du système. En tant que l'un des systèmes de gestion de bases de données relationnelles les plus couramment utilisés, MySQL utilise le contrôle de concurrence multiversion (MVCC) pour améliorer les performances de concurrence et la cohérence des données lors de la conception de la base de données. Cet article présentera les principes de base de MVCC et son implémentation dans MySQL, et donnera quelques exemples d'optimisation de la conception de bases de données.
Le principe de base de MVCC est de réaliser la création et la gestion d'instantanés en marquant chaque ligne de données comme une chaîne de versions. Lorsqu'une transaction démarre, elle crée un nouvel instantané et associe l'horodatage actuel à la transaction. La transaction peut alors lire et modifier les données de l'instantané sans interférence d'autres transactions simultanées.
Lors d'une opération de lecture, MySQL déterminera la visibilité en fonction de l'horodatage de la transaction de lecture. Si le numéro de version des données est supérieur ou égal à l'horodatage de la transaction en cours, alors les données sont visibles. Sinon, vous devez obtenir l'ancienne version des données via le journal d'annulation.
Lors d'une opération d'écriture, MySQL créera une nouvelle version de la ligne de données, écrira la nouvelle version des données dans la nouvelle chaîne de versions et déplacera l'ancienne version des données vers le journal d'annulation. L’avantage est que dans une situation concurrente, différentes transactions peuvent lire simultanément l’ancienne version et la nouvelle version des données sans conflit.
Par exemple, si un champ n'a besoin que de stocker des valeurs booléennes, vous pouvez utiliser TINYINT(1) au lieu du type BOOL, car TINYINT(1) n'occupe qu'1 octet d'espace de stockage.
(2) Utilisation raisonnable des index
Les index sont un moyen important d'améliorer l'efficacité des requêtes, mais un nombre trop élevé d'index ou des index déraisonnables réduiront les performances des opérations d'écriture. Lors de la conception d'un index, vous devez sélectionner les champs et les types d'index appropriés en fonction des exigences réelles des requêtes et du volume de données.
Par exemple, pour les champs fréquemment interrogés par plage, vous pouvez envisager d'utiliser des index multi-colonnes ou de couvrir des index pour améliorer l'efficacité des requêtes.
(3) Opération par lots et contrôle des transactions
L'opération par lots peut réduire le nombre d'opérations d'E/S et améliorer considérablement l'efficacité du traitement des données. Pour un grand nombre d'opérations d'insertion, de mise à jour et de suppression, vous pouvez utiliser des instructions d'opération par lots (telles que INSERT INTO ... VALUES ...) pour traiter plusieurs éléments de données en même temps.
Dans le même temps, une utilisation raisonnable des transactions peut garantir la cohérence et l'intégrité des données. Dans les scénarios à forte concurrence, l’utilisation de niveaux d’isolation de transactions appropriés et d’un contrôle raisonnable des transactions peut éviter la concurrence et les conflits de données.
(4) Partitionnement et sous-tables
Le partitionnement et les sous-tables sont des moyens efficaces pour résoudre les problèmes de performances des grandes tables. En divisant une grande table en plusieurs petites tables, les données peuvent être stockées sur différents disques, réduisant ainsi la quantité de données dans une seule table et améliorant l'efficacité des requêtes.
Par exemple, pour le scénario d'interrogation par plage horaire, les données d'une année peuvent être divisées en différentes tables de partition par mois, et chaque table de partition ne contient que les données de ce mois.
Exemple de code :
-- 创建表 CREATE TABLE `user` ( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` VARCHAR(50) NOT NULL, `password` VARCHAR(50) NOT NULL, `email` VARCHAR(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), INDEX `idx_username` (`username`), INDEX `idx_email` (`email`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci; -- 插入数据 INSERT INTO `user` (`username`, `password`, `email`) VALUES ('user1', 'password1', 'user1@example.com'), ('user2', 'password2', 'user2@example.com'), ('user3', 'password3', 'user3@example.com'); -- 查询数据 SELECT * FROM `user` WHERE `username` = 'user1'; -- 更新数据 UPDATE `user` SET `password` = 'newpassword' WHERE `username` = 'user1'; -- 删除数据 DELETE FROM `user` WHERE `username` = 'user1';
Conclusion : En utilisant MySQL MVCC, nous pouvons optimiser la conception de la base de données et améliorer les performances des applications. L'utilisation de types de données appropriés, l'utilisation raisonnable des index, les opérations par lots et le contrôle des transactions, le partitionnement et la subdivision des tables peuvent réduire efficacement les opérations d'E/S, améliorer l'efficacité des requêtes et réduire les conflits de concurrence, améliorant ainsi les performances globales et la stabilité du système.
Matériel de référence :
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!