听说飞信服务器端用的是 MySQL,集群方案用的是 MySQL Cluster 吗?
飞信服务器的msyql集群是否是mysql cluster?
回复内容:
@mysqlops 别扯淡了,当年飞信从SQLServer迁移到MySQL的时候,没有上海某公司,新媒传信那帮人自己能搞定?那会儿新媒有拿得出手的MySQL DBA?那会儿的吴炳锡是什么水平?几万行存储过程的代码迁移如果没有上海某公司他们根本搞不定,更别说后来割接的时候出现的各种状况,如果没有上海某公司,这个迁移项目早就死翘翘了,割接的时候没有上海某公司的坚持,新媒的CTO自己都说准备放弃了。不了解内情就不要在这儿乱说。看你装逼实在看不下去了,别装了好吗?另外,当年想用MySQL Cluster的是飞信企业版,最后失败和上海某公司没有半毛钱关系,MySQL Cluster本身就不适合他们的业务。 1.飞信的数据库产品确实是MySQL;
2.飞信初期确实是上了MySQL Cluster版本,遗憾是那个时候这个产品并不稳定,性能也不好,
尤其是 提供MySQL技术支持方的 上海 某公司 实力太弱,最后导致MySQL Cluster失败;
3.当下飞信是没有使用MySQL Cluster,虽然移动每年给钱到甲骨文和上海某公司,但是第三方的MySQL技术支持方也不要了,而是飞信内部招聘众多DBA,以及吴斌锡等都能自己搞定;
4.当下飞信的数据库架构师,类似Cobar的数据库中间件 + MySQL双主复制; MySQL Cluster不适合飞信的应用(当时SQLServer移植存在大量的外键和存储过程等),并不是某公司实力太弱(虽然我觉得公司实力的强弱只是相对概念,对客户来说只要能够负责的把事情干好就够了),呵呵
飞信还在持续购买服务... 对于这些问题,没必要涉及到一些不关于本问题的东西。
飞信,唉》》》很久很久没用了,不过你问的很对,确实,可惜夭折 我怎么听说是 sql server

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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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.
