Redis、MySQL、Kafka、Logstash、Elasticsearch、TiDB、CloudCanal の統合
これらのテクノロジーがどのように連携できるかは次のとおりです:
データ パイプライン アーキテクチャ:
- MySQL: 構造化データの主要なソース。
- TiDB: MySQL と互換性のある分散 SQL データベース。スケーラビリティと高可用性のために使用されます。
- Kafka: リアルタイム データ ストリーミング用のメッセージング システム。
- Logstash: さまざまなソースからデータを取り込み、それをさまざまな宛先に送信するデータ処理パイプライン ツールです。
- Redis: 頻繁にアクセスされるデータに高速にアクセスするためのキャッシュ層。
- Elasticsearch: 大量のデータをクエリするための検索および分析エンジン。
- CloudCanal: MySQL などのさまざまなソースから TiDB、Kafka、Redis、Elasticsearch にデータを同期するために使用されるデータ統合ツール。
ワークフローの詳細:
1.データの取り込み:
- アプリケーションは MySQL にデータを保存します。
- CloudCanal は、MySQL から TiDB および Kafka にデータを同期するために使用されます。
2.データのストリーミングと処理:
カフカ:
- Kafka は CloudCanal 経由で MySQL からデータを取り込み、それをさまざまなトピックにブロードキャストします。
- トピックには、さまざまなコンシューマが処理できるデータ イベントのストリームが含まれています。
ログスタッシュ:
- Logstash は Kafka コンシューマーとして機能し、Kafka からのデータを処理し、Elasticsearch や Redis などのさまざまな出力に送信します。
3.データの保存と取得:
TiDB:
- TiDB は、大量のデータを処理できる、スケーラブルで可用性の高いデータベース ソリューションとして機能します。
- TiDB は MySQL と互換性があるため、MySQL からの統合と移行が簡単になります。
レディス:
- Redis は、MySQL から頻繁にアクセスされるデータや Kafka から処理されたイベントのキャッシュ レイヤーとして使用されます。
- アプリケーションは、MySQL にクエリを実行する前に、まず Redis にクエリを実行して、データの取得を高速化できます。
エラスティックサーチ:
- Logstash は Kafka からデータを取り込んで Elasticsearch に送信できます。
- Elasticsearch は、高速な検索と分析のためにデータにインデックスを付けます。
- アプリケーションは、高度な検索機能とリアルタイム分析のために Elasticsearch にクエリを実行できます。
データフローの例:
MySQL のデータ入力:
- ユーザーが MySQL データベースに新しいレコードを挿入します。
- CloudCanal は MySQL の変更を監視し、イベントを TiDB および Kafka トピックに送信します。
リアルタイム処理:
- Kafka はイベントをトピックにブロードキャストします。
- Logstash は Kafka コンシューマーとして機能し、イベントを処理し、解析されたデータをインデックス作成のために Elasticsearch に送信します。
- 同時に、新しいデータをキャッシュするために Redis が更新されます。
データアクセス:
- アプリケーションは Redis キャッシュでデータを確認します。
- データがキャッシュにない場合は、MySQL または TiDB にクエリを実行します。
- 複雑なクエリと分析の場合、アプリケーションは Elasticsearch にクエリを実行します。
これは私のメモ用です。 CTTO
以上がRedis、MySQL、Kafka、Logstash、Elasticsearch、TiDB、CloudCanal の統合の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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WebアプリケーションにおけるMySQLの主な役割は、データを保存および管理することです。 1.MYSQLは、ユーザー情報、製品カタログ、トランザクションレコード、その他のデータを効率的に処理します。 2。SQLクエリを介して、開発者はデータベースから情報を抽出して動的なコンテンツを生成できます。 3.MYSQLは、クライアントサーバーモデルに基づいて機能し、許容可能なクエリ速度を確保します。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。
