영구 연결 또는 연결 풀링: 다중 스레드 MySQL 애플리케이션에 가장 적합한 것은 무엇입니까?
MySQL: 다중 스레드 애플리케이션의 영구 연결과 연결 풀링
새 데이터베이스 연결 설정에 따른 오버헤드를 줄이기 위해 MySQL은 두 가지를 제공합니다. 옵션: 영구 연결 및 연결 풀링. 처리량이 높은 멀티 스레드 애플리케이션에서 데이터베이스 상호 작용을 최적화하려면 이들의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.
영구 연결
영구 연결은 새 데이터베이스 연결을 생성하는 대신 기존 데이터베이스 연결을 재사용하는 것을 목표로 합니다. 각 쿼리마다 하나씩. 스레드 간에 명시적으로 공유되지는 않지만 영구 연결은 애플리케이션 내의 여러 스레드에서 재사용되는 단일 열린 연결을 유지합니다. 이 접근 방식은 연결 오버헤드를 줄이지만 여러 스레드가 동시에 데이터베이스 액세스를 요청할 경우 차단이 발생할 수 있습니다.
연결 풀링
반면 연결 풀링에는 데이터베이스 연결. 스레드는 풀에서 연결을 획득하고 작업을 수행하며 연결을 풀에 반환합니다. 이를 통해 연결 설정 오버헤드로 인한 심각한 지연 없이 여러 스레드가 동시에 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. 그러나 연결을 얻기 위한 스레드 대기 시간과 풀에서 사용되는 대기열 메커니즘을 고려해야 합니다.
멀티 스레드 애플리케이션을 위한 최상의 옵션
다중 스레드에서 쿼리량이 많은 스레드 애플리케이션에서는 연결 풀링이 영구 연결보다 더 강력한 옵션입니다. 연결 풀링은 전용 연결 풀 전체에 데이터베이스 액세스를 분산시켜 경합을 최소화하고 공유 연결 차단을 방지합니다.
스레드가 요청을 기다려야 할까요, 아니면 요청을 보내야 할까요?
연결 풀링을 사용할 때 , 스레드는 연결을 얻기 위해 무기한 대기해서는 안 됩니다. 대신 라운드 로빈 메커니즘을 사용하여 사용 가능한 연결에 대한 요청을 보내야 합니다. 이 접근 방식은 대기 시간을 줄이고 요청이 데이터베이스 대기열에 들어갈 수 있도록 하여 데이터베이스 액세스의 공정한 분배를 보장합니다.
연결 풀링 기술을 활용하여 멀티 스레드 애플리케이션은 데이터베이스 상호 작용 성능을 크게 향상시켜 초당 수천 개의 요청을 처리할 수 있습니다. 응답 시간이 저하되거나 병목 현상이 발생하지 않습니다.
위 내용은 영구 연결 또는 연결 풀링: 다중 스레드 MySQL 애플리케이션에 가장 적합한 것은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

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.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
