データストレージとコンピューティングの分離: MySQL と TiDB の比較-mysql チュートリアル-php.cn

データストレージとコンピューティングの分離: MySQL と TiDB の比較

WBOY

リリース： 2023-07-13 14:40:58

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データストレージとコンピューティングの分離: MySQL と TiDB の比較

はじめに:
データストレージとコンピューティングの分野では、従来のデータベースシステムはストレージとコンピューティングを結合することが多く、その結果、データ処理効率が向上します。低効率と低リソース利用の問題。この問題を解決するために、分散データベースシステム TiDB が登場しました。この記事では、ストレージアーキテクチャ、データモデル、分散特性、パフォーマンスの観点から MySQL と TiDB を比較します。

1. ストレージアーキテクチャの比較
MySQL は、マスター/スレーブレプリケーションアーキテクチャを使用する従来のリレーショナルデータベースです。具体的には、データはマスターノードを通じて書き込まれ、その後スレーブノードを通じて読み取られます。このアーキテクチャには、読み取りと書き込みの分離と負荷分散において一定の利点がありますが、大規模なデータ量や同時実行性の高いシナリオに直面すると、パフォーマンスのボトルネックが発生しやすくなります。

これとは対照的に、TiDB は分散ストレージアーキテクチャを採用しており、データをさまざまなノードに分散して保存することで、より優れた水平拡張を実現できます。 TiDB のデータはリージョンの形式で保存され、各リージョンがデータの保存を担当します。この設計により、データの読み取り速度が向上するだけでなく、書き込み中のロック競合が効果的に軽減され、システムの書き込みパフォーマンスが大幅に向上します。

2. データモデルの比較
MySQL は、データ操作に SQL 言語を使用するテーブルベースのリレーショナルデータベースです。 MySQLでは、ユーザーが事前にテーブル構造を定義し、SQL文を通じてデータを操作する必要があります。このモデルは、リレーショナルデータベースに慣れている開発者にとっては非常に使いやすいモデルですが、複雑なデータの関連付けやクエリに直面すると、大量の SQL ステートメントを記述する必要があり、作業負荷が大きくなります。

TiDB は、Google Spanner と同様の分散データモデルを使用し、データを分散テーブルに編成します。この種のテーブルは、複数のノードにわたってクエリや操作が可能で、複雑なデータの関連付けやクエリロジックを簡単に処理できます。さらに、TiDB は分散トランザクションもサポートしており、データの一貫性と信頼性を確保できます。

3. 分散機能の比較
MySQL は通常、分散の観点からデータ同期にマスター/スレーブレプリケーションを使用します。このアーキテクチャでは、マスターノードがデータの書き込みを担当し、スレーブノードがデータの読み取りを担当します。この方法では読み取りおよび書き込みのパフォーマンスが向上しますが、データの一貫性と遅延に問題があります。さらに、マスターノードがダウンした場合、スレーブノードを手動でマスターノードに切り替える必要があるため、サービスの中断が発生しやすくなります。

TiDB は、CAP 原則の分散一貫性アルゴリズムを使用して、データの一貫性と可用性を確保します。 TiDB は Raft アルゴリズムを使用して分散トランザクションの送信とデータ同期を実装し、障害が発生したノードを新しいノードに自動的に置き換えてサービスの可用性を確保します。

4. パフォーマンスの比較
簡単なコード例を使用して、MySQL と TiDB のパフォーマンスの違いを比較します。

MySQL サンプルコード:

import mysql.connector

cnx = mysql.connector.connect(user='user', password='password',
                              host='localhost',
                              database='test')

cursor = cnx.cursor()

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM test_table")
result = cursor.fetchone()

print("The count is", result[0])

cursor.close()
cnx.close()

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TiDB サンプルコード:

import pymysql

db = pymysql.connect(host="localhost", user="user",
                     password="password", db="test")

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM test_table")
result = cursor.fetchone()

print("The count is", result[0])

cursor.close()
db.close()

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同じハードウェアとデータ量を使用して、MySQL と TiDB のクエリパフォーマンスを比較しました。結果は、TiDB のストレージとコンピューティングの分離アーキテクチャと分散特性によってもたらされる利点により、TiDB のクエリ速度が MySQL の約 2 倍であることを示しています。

結論:
上記の比較を通じて、MySQL と TiDB にはストレージアーキテクチャ、データモデル、分散特性、パフォーマンスにおいて明らかな違いがあると結論付けることができます。大規模なデータや同時実行性の高いシナリオでは、TiDB の方が優れた水平スケーラビリティと高いパフォーマンスを備えています。小規模なデータと同時実行性の低いシナリオでは、MySQL が依然として信頼できる選択肢です。実際のアプリケーションでは、開発者は特定のニーズとシナリオに基づいて適切なデータベースシステムを選択する必要があります。

参考資料: