MySQL 개발을 통한 서브 데이터베이스, 서브 테이블, 수평 확장 구현 프로젝트 경험 공유

MySQL 개발을 통해 하위 데이터베이스, 하위 테이블, 수평적 확장을 구현한 프로젝트 경험 공유

소개:
빅데이터 시대의 도래와 함께 데이터 양의 폭발적인 증가로 인해 기존의 독립형 데이터베이스는 불가능하게 되었습니다. 비즈니스 요구 사항을 충족합니다. 데이터 저장 및 쿼리의 성능 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 샤딩, 샤딩 테이블 및 수평 확장이 요즘 매우 인기 있는 기술이 되었습니다. 이 기사에서는 MySQL 개발을 통해 하위 데이터베이스, 하위 테이블 및 수평 확장을 구현한 몇 가지 프로젝트 경험을 공유하여 이러한 과제에 직면한 개발자에게 영감을 줄 수 있기를 바랍니다.

1. 배경 소개
저희 팀은 전자상거래 플랫폼의 기술 부서입니다. 플랫폼 사용자 수가 계속 증가함에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상이 점차 발생하고 있습니다. 논의와 연구 끝에 우리는 이 문제를 해결하기 위해 하위 데이터베이스, 하위 테이블 및 수평 확장 솔루션을 사용하기로 결정했습니다.

2. 데이터베이스 및 테이블 분할 방식

1. 데이터베이스 분할
   우리의 주요 목표는 원래 단일 데이터베이스와 단일 테이블을 여러 데이터베이스와 여러 테이블로 분할하여 데이터베이스의 동시 처리 기능을 향상시키는 것입니다. 사용자 정보, 제품 정보, 주문 정보 등을 업무 특성에 따라 서로 다른 데이터베이스에 배치하여 데이터베이스의 수평적 분할을 실현합니다.
2. 테이블 분할
   각 데이터베이스에서는 큰 테이블을 여러 개의 작은 테이블로 수평으로 분할합니다. 우리는 사용자 ID, 제품 ID, 주문 ID 등과 같은 고유 식별자를 기반으로 데이터를 여러 테이블로 나눕니다. 이를 통해 여러 테이블에 데이터를 균등하게 배포하고 단일 테이블의 과도한 데이터 볼륨 문제를 방지할 수 있습니다.

3. 수평적 확장 전략
데이터베이스의 처리 용량을 더욱 향상시키기 위해 다음과 같은 수평적 확장 전략을 채택했습니다.

1. 데이터베이스 읽기 및 쓰기 분리
   대부분의 읽기 작업을 읽기 작업으로 오프로드합니다. - 데이터베이스만 사용하므로 메인 데이터베이스의 부담이 줄어듭니다. MySQL의 마스터-슬레이브 복제를 구성하면 마스터 데이터베이스의 데이터가 여러 읽기 전용 데이터베이스에 실시간으로 복사되어 읽기-쓰기 분리가 이루어집니다.
2. 데이터 샤딩
   우리는 데이터를 여러 서버에 수평으로 분할하는 샤딩 전략을 채택합니다. 간단히 말해서, 각 샤드 서버는 데이터의 일부를 처리하는 역할을 담당합니다. 이런 방식으로 각 샤드 서버는 자신이 담당하는 데이터만 처리하면 되므로 전체 시스템의 처리 성능이 크게 향상됩니다.

4. 프로젝트 구현 과정
서브 데이터베이스, 서브 테이블, 수평 확장을 구현하는 과정에서 몇 가지 어려움과 어려움에 직면했습니다. 다음은 우리의 경험 공유입니다.

1. 프로젝트 계획
   프로젝트가 시작되기 전에 우리는 상세한 프로젝트 계획 및 구현 계획을 개발해야 합니다. 여기에는 데이터베이스 분할 계획, 테이블 샤딩 전략, 수평 확장 계획 등이 포함됩니다. 합리적인 계획을 세우면 문제를 미리 감지하고 이후의 조정 및 수정을 줄일 수 있습니다.
2. 데이터 마이그레이션
   데이터 마이그레이션은 전체 프로젝트에서 매우 중요한 부분입니다. 우리는 점진적인 마이그레이션 방법을 채택했습니다. 먼저 일부 데이터를 새로운 데이터베이스와 테이블로 마이그레이션한 다음, 모든 데이터가 성공적으로 마이그레이션된 후 새로운 데이터베이스 구성을 사용하도록 시스템을 전환했습니다. 이는 시스템의 원활한 전환을 보장하고 사용자 영향을 최소화합니다.
3. 코드 변환
   데이터베이스 구조의 변경으로 인해 원본 코드를 그에 맞게 변환해야 합니다. 우리는 ORM 프레임워크를 사용하여 데이터베이스 읽기 및 쓰기를 처리하고 해당 매핑 구성 및 SQL 문을 수정하여 데이터베이스 구조 변경으로부터 데이터 액세스 계층을 분리합니다.
4. 데이터 일관성 문제
   서브 데이터베이스, 서브 테이블 환경에서는 데이터 일관성이 중요한 이슈입니다. 우리는 애플리케이션 계층에 분산 트랜잭션 프레임워크를 도입하여 이 문제를 해결합니다. 이를 통해 여러 데이터베이스 간의 데이터 작업이 일관되게 이루어지고 데이터 혼란 및 데이터 손실 위험이 방지됩니다.

5. 요약 및 전망
​​MySQL 개발을 통해 서브 데이터베이스, 서브 테이블, 수평 확장을 구현한 프로젝트 경험을 공유하면서 이것이 데이터베이스의 처리 능력과 성능을 크게 향상시킬 수 있는 매우 효과적인 솔루션이라는 것을 알았습니다. . 그러나 구현 과정에서 몇 가지 기술적 문제와 어려움에 직면하기도 했으며, 이를 위해서는 신중한 계획과 신중한 실행이 필요했습니다. 앞으로도 우리는 이 솔루션을 지속적으로 최적화하고 시스템의 확장성과 성능을 더욱 향상시킬 것입니다.

저희는 이번 프로젝트를 통해 많은 소중한 경험과 교훈을 얻었으며, 이러한 경험이 비슷한 문제를 겪고 있는 다른 개발자에게도 도움이 될 것이라고 믿습니다. 하위 데이터베이스, 하위 테이블, 수평적 확장은 지속적인 탐구와 개선의 과정입니다. 우리는 학습 태도를 유지하고 새로운 기술과 도전에 끊임없이 적응해야 합니다. 앞으로는 빅데이터 처리를 더 잘할 수 있을 거라 믿습니다!

위 내용은 MySQL 개발을 통한 서브 데이터베이스, 서브 테이블, 수평 확장 구현 프로젝트 경험 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!