MySQL 및 PostgreSQL의 파티셔닝 및 샤딩 기술 이해

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풀어 주다: 2023-07-14 21:41:17
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MySQL 및 PostgreSQL의 파티셔닝 및 샤딩 기술 이해

요약:
MySQL 및 PostgreSQL은 두 가지 일반적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. 둘 다 데이터 저장 및 쿼리 효율성을 최적화하기 위한 파티셔닝 및 샤딩 기술을 제공합니다. 이 기사에서는 MySQL 및 PostgreSQL의 파티셔닝 및 샤딩에 대한 기본 개념을 소개하고 이러한 기술을 사용하는 방법을 설명하는 몇 가지 샘플 코드를 보여줍니다.

1. MySQL의 파티셔닝 기술

  1. 파티셔닝의 개념
    MySQL의 파티셔닝 기술은 테이블을 여러 개의 독립된 파티션으로 나누어 각 파티션이 독립적으로 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있어 쿼리 효율성이 향상되고 더 나은 성능을 제공합니다. 일반적으로 파티셔닝은 테이블의 특정 열(예: 날짜, 지역 등)을 기반으로 수행되거나 범위, 목록, 해시 등을 통해 파티셔닝 규칙을 정의할 수 있습니다.
  2. 파티셔닝을 위한 예제 코드
    다음은 MySQL의 파티셔닝 기술을 사용하는 예제 코드입니다:

날짜와 매출을 포함하는 테이블 생성:
CREATE TABLE sales (

id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
date DATE,
amount DECIMAL(10,2),
PRIMARY KEY (id)
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) ENGINE=InnoDB;

날짜별 파티션으로 테이블 배치 range:
ALTER TABLE sales
PARTITION BY RANGE (YEAR(date))
(

PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2011),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2012),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2013),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
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);

위 코드를 사용하면 sales 테이블을 날짜 범위에 따라 파티셔닝하고 각 파티션의 데이터는 Store가 될 수 있습니다. 독립적으로 쿼리할 수 있습니다.

2. PostgreSQL 파티셔닝 기술

  1. 파티셔닝의 개념
    PostgreSQL의 파티셔닝 기술은 테이블을 여러 하위 테이블로 분할하고, 각 하위 테이블에는 데이터의 일부가 포함되어 있어 쿼리 효율성이 향상되고 저장 공간 사용량이 줄어듭니다. 범위, 목록, 해시 등을 사용하여 파티셔닝 규칙을 정의할 수 있으며, 각 하위 테이블은 데이터를 독립적으로 저장하고 쿼리할 수 있습니다.
  2. 파티셔닝을 위한 예제 코드
    다음은 PostgreSQL의 파티셔닝 기술을 사용하는 예제 코드입니다:

날짜와 매출을 포함하는 테이블 생성:
CREATE TABLE sales (

id SERIAL,
date DATE,
amount DECIMAL(10,2),
PRIMARY KEY (id)
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);

상위 테이블 생성 및 파티션 규칙 정의:
CREATE TABLE sales_partition (

date_range TSRANGE,
CHECK (date_range IS NOT NULL)
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) PARTITION BY RANGE (date_range);

두 개의 하위 테이블을 생성합니다:
CREATE TABLE sales_jan2018 PARTITION OF sales_partition

FOR VALUES FROM ('2018-01-01', '2018-02-01');
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CREATE TABLE sales_feb2018 PARTITION OF sales_partition

FOR VALUES FROM ('2018-02-01', '2018-03-01');
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상위 테이블 sales_partition 생성 두 개의 하위 테이블 sales_jan2018 및 sales_feb2018이 생성됩니다. 각 하위 테이블에는 지정된 날짜 범위 내의 데이터가 포함됩니다.

결론:
MySQL과 PostgreSQL은 모두 데이터 저장 및 쿼리 효율성을 최적화하는 데 도움이 되는 파티셔닝 및 샤딩 기술을 제공합니다. 이러한 기술을 사용하면 대량의 데이터를 처리할 때 더 나은 성능과 확장성을 얻을 수 있습니다. 그러나 구체적인 비즈니스 요구와 시나리오에 따라 적절한 파티셔닝 및 샤딩 전략을 선택하고, 파티셔닝/샤딩 구조를 합리적으로 설계 및 관리하는 것이 필요합니다.

위 내용은 MySQL 및 PostgreSQL의 파티셔닝 및 샤딩 기술 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

원천:php.cn
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