他のリレーショナルデータベースと比較してMySQLを使用することの欠点は何ですか？

他のリレーショナルデータベースと比較したMySQLの欠点には次のものがあります。1。パフォーマンスの問題：大規模なデータを処理する際にボトルネックに遭遇する可能性があり、PostgreSQLは複雑なクエリとビッグデータ処理でより良いパフォーマンスを発揮します。 2。スケーラビリティ：水平スケーリング能力は、Google SpannerやAmazon Auroraほど良くありません。 3。機能的な制限：高度な機能におけるPostgreSQLやOracleほど良くないため、一部の関数では、より多くのカスタムコードとメンテナンスが必要です。

導入

データベーステクノロジーの海では、MySQLは常に多くの開発者や企業にとって最初の選択肢でした。ただし、各ツールには独自の利点と欠点があり、これらを理解することで、より賢い選択をするのに役立ちます。今日、私たちは他のリレーショナルデータベースと比較してMySQLの欠点のいくつかを掘り下げて、その制限をよりよく理解するのに役立ちます。この記事を通して、パフォーマンス、スケーラビリティ、機能などの点でMySQLの潜在的な問題について学び、いくつかの最適化戦略をマスターします。

基本的な知識のレビュー

MySQLは、SQL（構造化されたクエリ言語）に基づいてデータを管理および操作する広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。使いやすさと高性能のために、Webアプリケーション開発で輝いています。ただし、完璧なツールはなく、その欠点を理解することで、より包括的な評価を行うのに役立ちます。

リレーショナルデータベースのコアは、表形式の構造とクエリを介してデータを保存し、SQLを使用して動作することです。 MySQLに加えて、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Serverなどの他のリレーショナルデータベースがあり、それぞれ独自の利点があります。

コアコンセプトまたは関数分析

MySQLの欠点の他のデータベースとの比較

強力ですが、MySQLはいくつかの点で他のリレーショナルデータベースよりも劣っている可能性があります。これらの欠点を見てみましょう。

パフォーマンスの問題

MySQLは、大規模なデータを処理する際にパフォーマンスボトルネックに遭遇する可能性があります。対照的に、PostgreSQLは、特に複雑なSQL機能が必要な場合、複雑なクエリとビッグデータ処理でより良いパフォーマンスを発揮します。たとえば、PostgreSQLは、より多くのウィンドウ関数とより高度なオプティマイザーをサポートしています。これは、複雑なクエリを処理するときに特に重要です。

 -GRESQLウィンドウ機能の例の選択 
    従業員_id、 
    サラリー、 
    AVG_SALARYとして（部門ごとのパーティション）AVG（給与）
から 
    従業員;

この点でMySQLは比較的弱いため、特に大規模なデータセットではクエリ速度が遅くなる可能性があります。

拡張性

MySQLの水平スケーリング機能は、一部の競合他社ほど良くありません。対照的に、GoogleのSpannerとAmazonのAuroraは、大規模な分散環境でデータの成長をよりよく処理できる、より優れた水平スケーリング機能を提供します。 MySQLは、マスタースレーブレプリケーションを通じてある程度のスケーラビリティを達成できますが、このアプローチは非常に高い並行性に直面しても十分に柔軟ではない場合があります。

機能的な制限

MySQLは、いくつかの高度な機能の他のデータベースほど良くありません。たとえば、PostGreSQLはより豊富なデータ型とより複雑なトリガーメカニズムをサポートしますが、Oracleはより強力なPL/SQL機能を提供します。これらの機能は、いくつかのアプリケーションシナリオで非常に重要な場合があります。

 -  postgreSqlの複雑なトリガーの例Createまたは交換log_change（）
トリガーを$$として返します
始める
    audit_logに挿入（table_name、操作、record_id、chanded_at）
    値（tg_table_name、tg_op、new.id、now（））;
    新しい返品;
終わり;
$$言語plpgsql;

Trigger log_change_triggerを作成します
従業員を挿入または更新または削除した後
各行に対してfunction log_change（）;を実行します。

MySQLも常に改善していますが、特定の機能の実装には、より多くのカスタムコードとメンテナンス作業が必要になる場合があります。

それがどのように機能するか

MySQLのパフォーマンスの問題は、そのストレージエンジンの設計に一部起因しています。 INNODBはMySQLに最も一般的に使用されるストレージエンジンであり、トランザクションと並行性を処理するときにうまく機能しますが、バッファープール管理とロックメカニズムは、場合によってはボトルネックになる可能性があります。対照的に、PostgreSQLのMVCC（マルチバージョン並行性制御）メカニズムは、同時読み取りと書き込みを処理する際にパフォーマンスが向上します。

使用の例

基本的な使用法

MySQLでは、テーブルの作成とクエリの基本操作は次のとおりです。

 - テーブルを作成するテーブルユーザーを作成します（
    id int auto_incrementプライマリキー、
    名前varchar（100）nullではない、
    varchar（100）nullではない一意にメールしてください
）;

 - ユーザーにデータ挿入を挿入（名前、電子メール）値（ 'john doe'、 'john@example.com'）;

 -  query data select * fromユーザー= 'john doe';

これらの操作は、他のリレーショナルデータベースでも同様に実装されていますが、特定の構文とパフォーマンスは異なる場合があります。

高度な使用

MySQLは、複雑なクエリを扱う際に、より最適化する必要がある場合があります。たとえば、インデックスを最適化してクエリパフォーマンスを改善します。

 - インデックスの作成ユーザー（name）でインデックスを作成するidx_nameを作成します。

-index最適化を使用したクエリは、select * fromユーザーからname = 'john doe'を説明します。

ただし、MySQLのクエリオプティマイザーは、場合によってはPostgreSQLほどインテリジェントではなく、不十分なクエリ計画をもたらす可能性があります。

一般的なエラーとデバッグのヒント

MySQLを使用する場合の一般的なエラーは次のとおりです。

• ロック待機時タイムアウト：高い並行性環境では、ロック待機タイムアウトエラーに遭遇する可能性があります。 innodb_lock_wait_timeoutパラメーターを微調整することで解決できますが、これにはパフォーマンスと一貫性のトレードオフが必要になる場合があります。

• デッドロック：MySQLのINNODBエンジンは、デッドロックの問題に遭遇する可能性があります。デッドロックログを分析することで問題を特定し、トランザクションの分離レベルを調整したり、クエリを最適化することで回避できます。

• パフォーマンスボトルネック：大量のデータボリュームを扱う場合、パフォーマンスボトルネックに遭遇する可能性があります。 EXPLAINコマンドを使用して、インデックスを追加したり、クエリを書き直したりすることで最適化してクエリプランを分析できます。

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

実際のアプリケーションでは、MySQLのパフォーマンスを最適化するには多くの努力が必要です。

• インデックスの最適化：インデックスの合理的な使用はクエリのパフォーマンスを大幅に改善できますが、過度のインデックスはオーバーヘッドの書き込みも増加させる可能性があります。読み取りと書き込みのパフォーマンスのバランスを見つける必要があります。

• クエリの最適化：クエリを書き換える、サブクエリを使用する、またはクエリに参加することにより、複雑なクエリを最適化します。 MySQLのクエリオプティマイザーは、場合によってはPostgreSQLほどインテリジェントではない可能性があるため、より多くの手動最適化が必要です。

• キャッシュとバッファープール：InnoDBのバッファープールを適切に構成すると、読み取りと書き込みのパフォーマンスが向上します。 innodb_buffer_pool_sizeパラメーターを調整することで最適化できます。

• パーティション化とテーブルサブテーブル：大規模なデータボリュームの場合、クエリのパフォーマンスとスケーラビリティを改善するために、パーティション化とテーブルサブテーブルを使用することを検討できます。

• 監視とチューニング：Perconaの監視と管理（PMM）などのツールを使用して、MySQLのパフォーマンスを監視し、監視データに基づいてチューニングします。

プログラミングの習慣とベストプラクティスの観点から、コードを読み取り可能で維持することが重要です。たとえば、クリアネーミングコンベンションを使用し、詳細なコメントを書き、SQLのベストプラクティスに従ってください。

要するに、MySQLは多くのシナリオでうまく機能しますが、その弱点と最適化戦略を理解することは、潜在的な問題を回避しながら、その強みをよりよく活用するのに役立ちます。データベースを選択する場合、包括的な方法でパフォーマンス、スケーラビリティ、および機能要件を考慮することが重要です。

以上が他のリレーショナルデータベースと比較してMySQLを使用することの欠点は何ですか？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。