MySQL のスケーラビリティ設計のヒント

MySQL は、1980 年代初頭に開発されて以来、進化と開発を続けている人気のオープンソース リレーショナル データベース管理システムです。現在、MySQL は Web アプリケーション用の最も人気のあるデータベースの 1 つとなり、多くの企業の中核ビジネス システムの基盤となっています。増大するデータ処理ニーズを満たすために、MySQL はスケーラビリティを確保し、パフォーマンスに影響を与えることなく外部に拡張し続ける必要があります。

この記事では、垂直方向の拡張、水平方向の拡張、シャーディングなどを含む、MySQL のスケーラビリティ設計手法について説明します。

垂直拡張 (垂直分割)

垂直拡張は、MySQL で最も一般的に使用されるスケーラビリティ手法の 1 つであり、より多くのハードウェア リソース (CPU など) を追加することで実現されます。 、メモリ、ストレージ）を使用して、システムのパフォーマンスを向上させます。垂直スケーリングにより、データベースはより大きなデータ量をより速く処理し、同時アクセスをより適切にサポートできるようになります。

垂直方向の拡張の欠点は、主にコストとパフォーマンスの制限です。通常、ハードウェアのコストは他のスケーリング手法 (水平スケーリング) よりも高いため、このオプションは多くの中小企業にとって現実的ではない可能性があります。さらに、コンピュータ ハードウェアのアーキテクチャ上の制限により、垂直方向の拡張のパフォーマンス向上には常にボトルネックが存在します。

水平拡張 (水平分割)

水平拡張 (水平スライシングまたはパーティショニングとも呼ばれる) は、データを複数のコンピューターに分散することでデータベース システムの可用性を向上させます。ノード. スケーラビリティの手法の 1 つ。シャーディングによりシステムのスループットと可用性が大幅に向上し、データベースがパフォーマンスを低下させることなく大量のクエリやリクエストを処理できるようになります。

水平方向の拡張の主な方法は、レプリケーションとパーティショニングです。レプリケーションとは、データをさまざまなサーバーにコピーして、特定のサービスが複数のノードでアクセスできるようにし、システムの可用性とパフォーマンスを向上させることを指します。パーティショニングは、特定のルールに従って異なるデータベースにデータを分散し、異なるルールに従って異なるデータベースにクエリを実行して、システムのパフォーマンスを向上させます。

ただし、水平スケーリングには、コストやノード間データ アクセスの非効率性など、いくつかの問題があります。さらに、水平方向の拡張では、データの割り当て方法、クエリ結果のマージ方法など、アプリケーション レベルでいくつかの問題を考慮する必要があります。

データ パーティショニング

データをパーティショニングする前に、ビジネス ニーズに合ったパーティショニング方法を選択できるように、MySQL でサポートされているパーティショニング方法を理解する必要があります。 MySQL でサポートされている主なパーティショニング方法は次のとおりです:

1. RANGE (レンジ パーティショニング)

このメソッドは、特定のカラムのレンジ パーティショニングに基づいています。データを異なるパーティションに分割します。

2. LIST (リスト分割)

このメソッドは、特定の列値リストの分割に基づいており、テーブル内のデータを値リストに従って分割します。指定された列。

3. HASH (ハッシュ パーティション)

ハッシュ パーティショニングとは、テーブル内のデータを指定された数のパーティションに割り当てることであり、各パーティションのサイズは基本的に同じです。データの不均一な分散を回避できます。

4. KEY (キー分割)

一意キーまたは主キーに基づいて分割する方法です。 MySQL はキー値を特定のパーティションにマッピングすることで、テーブルを複数の論理パーティションに分割します。

データベース アーキテクチャ

MySQL データベースを水平拡張用に設計する場合、そのアーキテクチャには水平拡張機能が必要です。したがって、データベース アーキテクチャを集中型として設計することをお勧めします。これは、ノードから他のノードにレプリケートすることで複数のパーティションをサポートする 1 つ以上のマスター ノードが存在できることを意味します。

このアーキテクチャでは、マスター ノードが書き込みリクエストとクエリを処理し、データをスレーブ ノードに配布し、システム全体のメタデータを維持します。スレーブ ノードは読み取りリクエストに応答することのみを担当し、データが正常に変更されたかどうかの検証には影響しません。この一元化されたアーキテクチャを使用すると、MySQL Cluster や Galera Cluster などのサードパーティ ツールを通じて水平方向のスケーラビリティを実現できます。

クエリの最適化

MySQL では、クエリは非常に重要な操作であり、データベース サーバーの負荷のほとんどを占めます。したがって、クエリの最適化はデータベースのパフォーマンスを向上させるための重要なステップです。以下にクエリ最適化のヒントをいくつか示します。

1. インデックス テーブル

インデックス テーブルを使用すると、クエリの効率を大幅に向上させることができます。インデックス テーブルは通常、クエリがクエリ列に高速にアクセスできるように、特定の列 (複数可) に基づいて並べ替えられたテーブルです。

2. SELECT の使用を避ける *

クエリでは SELECT * を使用しないでください。テーブル内のすべての列と行が取得され、パフォーマンスが低下するためです。

3. クエリのマージ

複数のクエリを 1 つのクエリ ステートメントに結合すると、実行効果が大幅に向上します。 JOIN、UNION、またはその他のクエリ演算子を使用して、複数のクエリを 1 つのクエリに結合できます。

概要

MySQL データベースを設計する場合、スケーラビリティは非常に重要です。 MySQL は、垂直方向の拡張、水平方向の拡張、データのパーティショニングなど、さまざまなスケーラビリティ設計手法を提供します。自分のニーズに合った技術を選択することが重要です。同時に、データベース アーキテクチャの設計も非常に重要です。いくつかのクエリ最適化手法を実装すると、MySQL データベースのパフォーマンスを最大化できます。

以上がMySQL のスケーラビリティ設計のヒントの詳細内容です。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。