MySQL 5.5.40实现一主多从 One-Master muil-slave
我们知道 MySQL读和写在性能方面的开销区别是较大的,一般来说 服务器顶着20%写的压力,另外80%的压力来自读,当然这也得看实际业
我们知道 MySQL读和写在性能方面的开销区别是较大的,,一般来说 服务器顶着20%写的压力,另外80%的压力来自读,当然这也得看实际业务情况。
这篇文章准备配置一主三从,其实多少从没什么关系,一主多从其实是一主一从的延伸,因为从库之间是没有任何通信的,具体使用哪种方式看带宽负载和具体流量。
MySQL的主从replication原理其实就是Master不断地写二进制日志,Slave去读取日志,按照里面的SQL记录去执行!如下图:
Ubuntu下Nginx做负载实现高性能WEB服务器5---MySQL主主同步
生产环境MySQL主主同步主键冲突处理
MySQL主从失败 错误Got fatal error 1236
MySQL主从复制,单台服务器上实施
搭建MySQL代理服务器实现读写分离+主从同步
MySQL 5.5 主从双向同步
MySQL 5.5主从同步排错
MySQL主从复制异步半同步实例
MySQL主从配置是与生俱来的功能,只需做简单配置即可,好了,废话少说,开始吧!
我的环境是这样,四台机器都在Vmware上,都使用桥接,用dhcp直接获取动态IP
Master:192.168.83.61
Slave1:192.168.83.87
Slave2:192.168.83.88
Slave3:192.168.83.89
四台机器的MySQL版本都是MySQL 5.5.40
第一,配置Master
vi /etc/my.cnf
server-id = 61
log-bin=mysql-bin
binlog-do-db=test //需要同步的数据库
binlog-ignore-db=mysql //被忽略的数据库
binlog-ignore-db=information-schema //被忽略的数据库
在master上为三台slave添加一个同步账号
mysql> grant replication slave1 on *.* to 'slave1'@'192.168.83.87' identified by 'slave1';
//在slave1上登陆成功
mysql> grant replication slave on *.* to 'slave2'@'192.168.83.88' identified by 'slave2';
//在slave2上登陆成功
mysql> grant replication slave on *.* to 'slave3'@'192.168.83.89' identified by 'slave3'; <p>//在slave3上登陆成功</p> <p>保存后重启Mysql服务</p> <p>service mysqld restart</p> <p>然后在mysql命令行模式下用</p> <p>mysql> show master status\G;</p> <p>*************************** 1. row ***************************<br>File: mysql-bin.000001<br>Position: 106<br>Binlog_Do_DB: test<br>Binlog_Ignore_DB: mysql,information-schema<br>1 row in set (0.00 sec)</p> <p>更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容: </p><p align="center"><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="/linuxfile/logo.gif" class="lazy" alt="linux"></p>

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InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

이 기사는 MySQL의 Alter Table 문을 사용하여 열 추가/드롭 테이블/열 변경 및 열 데이터 유형 변경을 포함하여 테이블을 수정하는 것에 대해 설명합니다.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.

이 기사에서는 Drop Table 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 떨어 뜨리는 것에 대해 설명하여 예방 조치와 위험을 강조합니다. 백업 없이는 행동이 돌이킬 수 없으며 복구 방법 및 잠재적 생산 환경 위험을 상세하게합니다.
