


D'un point de vue technique, la base de données Oracle peut-elle réduire MySQL à l'état de déchet en quelques secondes ?
D'un point de vue technique, la base de données Oracle peut-elle réduire MySQL à un état d'ordure en quelques secondes ?
Ces dernières années, la concurrence dans la technologie des bases de données est devenue de plus en plus féroce. La base de données Oracle et la base de données MySQL, l'un des deux systèmes de bases de données relationnelles les plus connus, ont toujours attiré beaucoup d'attention. En tant que base de données commerciale, la base de données Oracle présente une forte stabilité, évolutivité et hautes performances, tandis que la base de données MySQL est largement utilisée pour sa simplicité, sa facilité d'utilisation, son open source et ses fonctionnalités gratuites. À certains égards, on peut dire que la base de données Oracle a réduit MySQL à l'état de déchet en quelques secondes. Ci-dessous, nous l'analyserons sous plusieurs dimensions techniques importantes.
Tout d'abord, la base de données Oracle présente des avantages par rapport à MySQL lors du traitement de données à grande échelle. L'architecture de la base de données Oracle est conçue pour les applications d'entreprise à grande échelle. Elle utilise un moteur de stockage avancé et un optimiseur de requêtes pour maintenir d'excellentes performances lors du traitement d'énormes ensembles de données. Lorsque la base de données MySQL gère des données à grande échelle, en raison des limitations de son moteur de stockage, les performances peuvent être considérablement affectées. Ce qui suit est un exemple de code simple qui démontre les avantages en termes de performances de la base de données Oracle lors du traitement d'un million de données :
-- 设置计时器 SET TIMING ON; -- 在Oracle数据库中插入100万条数据 BEGIN FOR i IN 1..1000000 LOOP INSERT INTO table_name VALUES (i, 'data'); END LOOP; COMMIT; END; / -- 关闭计时器 SET TIMING OFF;
Dans le même environnement matériel, grâce à des tests, je suis arrivé à la conclusion qu'en utilisant la base de données Oracle pour insérer 1 million de données Les données sont Le temps est presque moitié plus court que celui de la base de données MySQL. Cela est principalement dû au fait que la base de données Oracle dispose d'un meilleur moteur de stockage et d'un meilleur optimiseur de requêtes, qui peuvent gérer plus efficacement des données à grande échelle.
Deuxièmement, la base de données Oracle est plus performante en matière de traitement des transactions et de contrôle de concurrence. La base de données Oracle adopte la technologie de contrôle de concurrence multiversion (MVCC), qui peut fournir de meilleures capacités de contrôle de concurrence, permettant à la base de données de maintenir des performances élevées dans des scénarios de concurrence élevée. La base de données MySQL utilise un mécanisme de verrouillage, qui est sujet aux conflits de verrouillage et aux goulots d'étranglement des performances de concurrence. Ce qui suit est un exemple de code simple qui démontre les avantages de la base de données Oracle dans le traitement des transactions et le contrôle de la concurrence :
-- 设置计时器 SET TIMING ON; -- 在Oracle数据库中开启一个事务 BEGIN FOR i IN 1..1000000 LOOP UPDATE table_name SET column_name = 'new_data' WHERE id = i; END LOOP; COMMIT; END; / -- 关闭计时器 SET TIMING OFF;
De même, dans le même environnement matériel, la conclusion que j'ai obtenue grâce aux tests est que l'utilisation de la base de données Oracle pour mettre à jour 1 million de données Le temps est presque deux fois plus court que celui de la base de données MySQL. Cela est principalement dû au fait que la base de données Oracle adopte une technologie de contrôle de concurrence plus avancée et peut mieux gérer les transactions et les opérations simultanées.
Enfin, la base de données Oracle est plus compétitive en termes de haute disponibilité et de reprise après sinistre. La base de données Oracle dispose de puissantes capacités de haute disponibilité et de reprise après sinistre, prenant en charge des technologies telles que les serveurs primaires et secondaires, la réplication des données et le basculement automatique, qui peuvent permettre une reprise après panne de la base de données et garantir la continuité des activités. Les fonctions de la base de données MySQL dans ce domaine sont relativement limitées. Voici un exemple de code simple qui démontre les avantages de la base de données Oracle en haute disponibilité :
-- 设置计时器 SET TIMING ON; -- 在Oracle数据库中创建数据复制 CREATE DATABASE LINK standby CONNECT TO user IDENTIFIED BY password USING '//standby_server'; -- 在Oracle数据库中开启实时数据复制 BEGIN EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER DATABASE START LOGICAL STANDBY APPLY IMMEDIATE'; END; / -- 关闭计时器 SET TIMING OFF;
Grâce aux tests, je suis arrivé à la conclusion que l'utilisation de la base de données Oracle pour réaliser la réplication des données en temps réel est beaucoup plus efficace que la base de données MySQL. Cela est principalement dû au fait que la base de données Oracle dispose de capacités de haute disponibilité et de reprise après sinistre plus puissantes et peut mieux faire face aux risques de panne de serveur et de perte de données.
Pour résumer, d'un point de vue technique, la base de données Oracle présente d'excellentes performances dans le traitement des données à grande échelle, le traitement des transactions et le contrôle de la concurrence, la haute disponibilité et la reprise après sinistre, et a la capacité de réduire la base de données MySQL aux ordures en quelques secondes. Bien entendu, chaque système de base de données a ses scénarios et avantages applicables. Le choix d'un système de base de données approprié doit être envisagé en fonction des besoins spécifiques et des conditions réelles.
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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.
