MySQLFabric概述_MySQL
Oracle在今年5月推出了一套为各方寄予厚望的MySQL产品 -- MySQL Fabric,从字面上不太能看出它是啥,但是从名称上还是有迹可循的。fabric是“织物”的意思,这意味着它是用来“织”起一片MySQL数据库。MySQL Fabric是一套数据库服务器场(Database Server Farm)的架构管理系统。
MySQL Fabric是什么?
MySQL Fabric能“组织”多个MySQL数据库,是应用系统将大于几TB的表分散到多个数据库,即数据分片(Data Shard)。在同一个分片内又可以含有多个数据库,并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库,其他的数据库配置成从数据库,来做主从复制。在主数据库挂掉时,从各个从数据库中挑选一个提升为主数据库。之后,其他的从数据库转向新的主数据库复制新的数据。注意:这里说的“自动”是指由MySQL Fabric在后台完成,而不需要用户手动更改配置。最重要的是,MySQL Fabric是GPL的开源软件,也就是在符合GPL的规范下,你可以自由的使用和修改这个软件。MySQL Fabric要解决的问题
为什么做数据分片?当你的应用需要处理的表大于1TB的数据时,Data Shard常常是必须的。这么大的表,无论在查询、更新的效率上,或者是备份、更改结构所需要的时间上,都会造成很大的问题。然而当你将这么大的表分散到多个数据库服务器上,又会使每一台数据库服务器都有可能是单个故障点。只要有一台挂掉就会使整个系统的操作发生问题。另一方面,应用端的程序也会因为每个查询都要依其查询条件(where子句的内容)分别指向不同的数据库而变得更加复杂。再者,当数据分片的结构改变时(例如增加一个数据库),会使应用端的所有程序都必须修改,从而导致维护变得极为复杂。为了解决应用程序复杂度增加的问题,有人在应用程序和数据库服务器之间增加一个代理(proxy)或者成为switch,应用程序所有对数据库的指令先送到proxy,再由proxy判断要转到哪个数据库。下图就是这个方案的示意图。这也许可以解决应用程序难以维护的问题,但是当应用端的数量增加,数据库分片增加,或者系统压力增加时,这个switch会成为容量及性能的瓶颈和单点故障(当它宕掉时,应用端找不到数据库),而且所有的数据库指令均需要传两次(先到switch再到数据库)。每个查询都会造成额外的负荷。
MySQL Fabric的架构
MySQL Fabric采用不用的做法,其架构如下图所示。主要的特点是把switch合并到各应用端的connector中,以解决单一switch的单点故障和性能瓶颈。
MySQL Fabric由三个部分构成:
1.MySQL Fabric管理节点:
是一个python脚本,是整个架构的核心。MySQL Fabric管理节点主要的功能是管理整个数据库服务器场(Database Server Farm),它启动时会找/etc/mysql/fabric.cnf这个配置文件,由它指定fabric背后当成存放Server Farm架构和配置之repository的MySQL数据库位置、端口和连接账号等信息。Fabric在初始化时(执行mysqlfabric manage setup命令),会在MySQL数据库上开一个schema(通常是名称为fabric的database),存放Server Farm的配置相关信息,如哪些服务器组由哪些数据库构成,各服务器组中的主从服务器分别是哪些,等等。MySQL Fabric节点在设置配置时,会对Server Farm中各数据库下达建立主从复制的命令(上图的红色线条)。在正常运行时定期ping各组的主服务器 ,当发现主数据库没有正常运行时,它会启动故障转移程序,在该server farm的从数据库中找一个合适的提升为主服务器。其他的从数据库则转向新的主数据库继续复制数据。
2. 数据库服务器场(database server farm)
这是整个架构中的工作引擎,在传统的数据库应用中这是单一的MySQL数据库,MySQL Fabric则是以多个数据库支持大数据量表(TB级以上)和高可用性数据库的需求。这些数据库分成几个高可用组(HA Group),每个组包含一个以上的数据库服务器,上图中最下面的几个灰色和浅蓝色的方块代表高可用组。如果高可用组中有多个数据库,MySQL Fabric会挑选(使用命令mysqlfabric group promote命令)一个提升为主数据库(Master),其他数据库则成为从数据库(Slave),从数据库复制主数据库的变化,完成设定同一高可用组内的主从复制。以后,Fabric会定期件事这个主数据库。当主数据宕掉之后,Fabric会从高可用组内挑选一个提升为主数据库,其他的数据库会转向这个新的主数据库继续复制。另一方面,MySQL Fabric也会只是应用端的conector对这些主从数据库做读写分离,当应用程序对数据库做读写兼有的操作时,connector会将该指令提交给主数据库。如果应用程序只会对数据库进行读操作,且连线的read_only参数设置为“ON”,则所有的查询均轮流传送到这几个数据库。借助读写分离,应用系统的资料处理能力得以增加。此外,如前面所述,MySQL Fabric还能处理需要拆分到多个数据库服务器的表(sharding tables),每一个高可用组都可能存放shard table的部分数据。应用端的connector会将对shard table的指令依MySQL Fabric的管理节点的设定送到不同的高可用组,这样可使数据库的容量随着高可用组的数量增加而增长。同时,对非拆分的表所下的指令和所有的DDL会由connector送到全局高可用组(global group),全局高可用组的主数据库被MySQL Fabric设置为其他高可用组的主数据库。所有存拆分表的高可用组的主数据库复制global group的变化,这么一来其他高可用组都有一份非拆分表的资料。从而使得SQL中拆分表对非拆分表的JOIN操作变得更简单。3. Connector
应用系统在运行时,每个SQL指令都会经由connector发送到数据库。MySQL Fabric所搭配的connector和一般使用单机的MySQL数据库一样,只是在较新版的connector是fabric aware connector多了一些能处理数据库服务器场(database server farm)的功能。使他们能在建立数据库连接时,以XML-RPC协议检查MySQL Fabric的管理节点中server farm的配置,然后通过该连接下的查询可依fabric的指示送到适合的数据库。如此一来,常见的database shard方案中可能造成性能瓶颈的proxy放到connector中,从而解决了这个问题。目前MySQL Fabric支持的技术有java、python、PHP,即Connector/J、Connector/Python和Connector/PHP都是Fabric-aware。以java为例,JDBC driver必须是Connector/J 5.1.30以后的版本,Fabric的Java程序和一般对单机MySQL的查询的Java程序差不多,只是在建立database connection object时database connection URL不是指向数据库,改为指向MySQL Fabric管理节点(服务器的IP和端口通常是32274)。当查询的表时全局表(不做table shard)或DDL(例如建表或改表结构)时,建立connection object的要加上''fabricServerGroup="参数,之后通过这个connection object所下的SQL指令会送到Global Group的主数据库,再由数据库复制到其他的高可用组(shard)中。如果SQL命令所要操作的表时分区表(shard table),则建立connection object时要在参数加上''fabricShardTable="参数,之后通过这个connection object所下的SQL命令会根据MySQL Fabric所设定的分表(shard)原则送到各分区(shard)的高可用组。这样一来,应用程序对这些shard table下的SQL指令时,不需要在SQL中判断要送到哪个数据库,完全由connector在建立数据库连接时向MySQL Fabric所查到的server farm的配置信息(哪个数据库属于哪个shard group,各shard table的拆分原则等)所决定。而且这个配置在建立主连接后就缓存在Connector所在的应用端。这样,在每次下SQL指令时就不需要重复查询MySQL Fabric管理节点,而依存于应用端的分表配置直接送到正确的数据库。而应用程序的效率不会因为做了表的拆分而有任何降低。结语
MySQL Fabric推出正式发行版才两个多月,已经引起许多重量级MySQL用户的注意和使用。而Oracle也不吝于加大对它的投资,以加速其功能更加完善。现在已推出一个更新版,在最新版的MySQL Fabric加上了对SSL连接的支持,近期内对Fabric改良的重点将着重于使Fabric对应用程序更加透明化(例如单一SQL对shard table的查询条件可以跨shard)、支持更多的高可用方案、提供更加有好易用的GUI等。在此建议关心MySQL发展的朋友可以留意这个产品的发展,进一步试用它。将能的意见和心得反映给Oracle,如果您满意它所提供的功能和稳定性,可以将它加入您的投产系统正式营运,Fabric的开发团队会很欢迎大家对这个MySQL家族的新成员所做的任何贡献。本文的目的是介绍MySQL Fabric要解决的问题和Fabric的架构,至于详细的设定和操作,请容我在下一篇文章中以一个示例和各位分享,敬请期待。
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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLは、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)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。
