创建一个实现Disqus评论模版的MySQL模型_MySQL
在很长一段时间内,PostgreSQL都被认为是MySQL的替代品。但是,在那段时间里,根本没有办法使他达到MySQL所能达到的水平。最近几年里,这些问题都无法解决,并且产生了许多有趣的工具来弥补PG。我们在Disqus中使用了两个Slony和pgbouncer。Slony让我们可以复制数据(有时候也可以分区),而pgbouncer为我们解决了保持链接和连接池的问题。
另外,让我们看看他们的语言:我这个星期很高兴能够学会如何在PGSQL8.4中使用递归查询,他们实在太强大了。这就是我这篇文章所真正想要和大家讨论的东西。MySQL让我们可以工作,并且工作的很好,但你只能在引擎的结构内完成。虽然在PG中依然如此,但你有了更多的选择。因此,我想讲讲树的线索化的问题。
大家都知道Disqus不仅仅是最大的Django网站(我们每个月有近100万的访问量),同时,他也是他也是一个最大的网上评论系统。我们为上千个网站提供了许多功能,最基本的就是评论作为树状结构的线索化。
PostgreSQL提供了许多个关于线索化的解决方案。最常用的(也是最高效的)方法就是改良版的前序遍历。简单的说,他增加了一个左序,一个右序,他们会在你添加评论时被更新。我们还有另一个标准的方法(Reddit使用的很欢乐),那就是“取出所有的东西,然后在内存中完成操作”。实际上,不仅仅只有Reddit这样做。
继续看看PGSQL为我们提供的东西,我们还可以找到两个选项(最低在8.4版本)。其中一个是使用PG的内建模块称为ltree。他允许你将一个节点的完整路径(所有父结点)存储下来,同时允许你通过标准的sql语句查询他们。当你需要按照“最早发布”排序的时候,它会非常有用,因为这样以来,就变为了简单的按照“ltree——column”排序。然而,和大部分时候一样,Disqus的情况没有这么简单。
我们的第二个解决方案就是递归查询。他花了我很长一段时间来理解他是怎么工作的,但是当我理解后,我被他的能力深深的吸引了。Postgre提供了许多MySQL所没有的特性,比如over()修饰符。他们真的表现的非常好。
让我们继续深入我们的问题,这会是一个大问题。现在,Disqus和Reddit处理多线程的方法一样,都是和网上其他的解决方案一样,非常的简陋。我说的是简陋不是说代码写的不好,而是他的优化没有做到他应该做到的。直到某些人(就是你,Obama同学)开始使用这个程序,并且所有人都想回复他的话,我们才发现出问题了。我们再一次想到了Django(即使他们越来越大)并且通过业务逻辑将他们分组。
自从8.4开始,我们就可以使用递归查询来解决这个问题(在许多情况下我们已经自己开始这么做了,虽然会有点复杂)这个相当的简单。
因此,让我们一个基本的例子。我们有一个的评论模型,它看起来有点像这样:
create table comments ( id SERIAL PRIMARY KEY, message VARCHAR, author VARCHAR, parent_id INTEGER REFERENCES comments(id) ); insert into comments (message, author, parent_id) values ('This thread is really cool!', 'David', NULL), ('Ya David, we love it!', 'Jason', 1), ('I agree David!', 'Daniel', 1), ('gift Jason', 'Anton', 2), ('Very interesting post!', 'thedz', NULL), ('You sir, are wrong', 'Chris', 5), ('Agreed', 'G', 5), ('Fo sho, Yall', 'Mac', 5);
我们现在所做的,是建立一个基本的评价模型。我们的消息,笔者父评论(这是可选的)。现在,让我们来学习如何使用递归查询可以轻松地重新订购本datd中,由id升序排序。
WITH RECURSIVE cte (id, message, author, path, parent_id, depth) AS ( SELECT id, message, author, array[id] AS path, parent_id, 1 AS depth FROM comments WHERE parent_id IS NULL UNION ALL SELECT comments.id, comments.message, comments.author, cte.path || comments.id, comments.parent_id, cte.depth + 1 AS depth FROM comments JOIN cte ON comments.parent_id = cte.id ) SELECT id, message, author, path, depth FROM cte ORDER BY path;
很甜蜜吧?哦,等等,有困惑?所以我一直在寻找的查询更复杂的是一大堆惊人的bug.
pgexperts为我们指向正确的道路。
现在,我不会钻到太多,因为有更好的教程,在此模式中处理递归查询,但我们完成了我们的结果。
我们要处理一个巨大信息集,并且有些评论有将近几千个回复。如果99%的评论都只有100个回复,那么将他们放入内存中并不是什么问题,但当他们开始增加时,我们最终会浪费很多时间。PGSQL中的递归查询可以让我们很简单的把这项工作交给数据库(有时候他们处理的比我们快的多),并且给我们节省了很多花费在网络传播和web处理的时间和资源。
有一个例子可以让你更直观的理解他是多么的高效,我们曾经见过仅在大型数据库的SQL处理时间这一项上(返回25个结果,而不是1000个)就将近节省了500%的时间。这甚至没有包括我们在程序级上的花费。是的,没错,这些SQL语句仅在数据库层上就比其他数据库快5倍
总而言之,作为一个MySQL的拥护者,我对Disqus使用PostgreSQL所达到的性能,规模,以及灵活性表示十分震惊。我十分期待去发现通过这个平台我们还能做什么,去寻找还在等待我们的挑战。

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MySQL 시작이 실패하는 데는 여러 가지 이유가 있으며 오류 로그를 확인하여 진단 할 수 있습니다. 일반적인 원인에는 포트 충돌 (포트 점유 체크 및 구성 수정), 권한 문제 (서비스 실행 사용자 권한 실행), 구성 파일 오류 (파라미터 설정 확인), 데이터 디렉토리 손상 (데이터 복원 또는 테이블 공간 재건), IBDATA 테이블 공간 문제 (IBDATA1 파일 확인), 플러그로드 (확인 오류 로그)가 포함됩니다. 문제를 해결할 때 오류 로그를 기반으로 문제를 분석하고 문제의 근본 원인을 찾고 문제를 방지하고 해결하기 위해 정기적으로 데이터를 백업하는 습관을 개발해야합니다.

기본 키는 데이터베이스의 각 행을 고유하게 식별하는 키 속성이기 때문에 MySQL 기본 키는 비어있을 수 없습니다. 기본 키가 비어 있으면 레코드를 고유하게 식별 할 수 없으므로 데이터 혼동으로 이어질 수 있습니다. 자체 점수 정수 열 또는 UUID를 기본 키로 사용하는 경우 효율성 및 우주 점유와 같은 요소를 고려하고 적절한 솔루션을 선택해야합니다.

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.

MySQL은 JSON 데이터를 반환 할 수 있습니다. json_extract 함수는 필드 값을 추출합니다. 복잡한 쿼리의 경우 where 절을 사용하여 JSON 데이터를 필터링하지만 성능 영향에주의하십시오. JSON에 대한 MySQL의 지원은 지속적으로 증가하고 있으며 최신 버전 및 기능에주의를 기울이는 것이 좋습니다.

MySQL은 Android에서 직접 실행할 수는 없지만 다음 방법을 사용하여 간접적으로 구현할 수 있습니다. Android 시스템에 구축 된 Lightweight Database SQLite를 사용하여 별도의 서버가 필요하지 않으며 모바일 장치 애플리케이션에 매우 적합한 작은 리소스 사용량이 있습니다. MySQL 서버에 원격으로 연결하고 데이터 읽기 및 쓰기를 위해 네트워크를 통해 원격 서버의 MySQL 데이터베이스에 연결하지만 강력한 네트워크 종속성, 보안 문제 및 서버 비용과 같은 단점이 있습니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

생산 환경의 경우 성능, 신뢰성, 보안 및 확장 성을 포함한 이유로 서버는 일반적으로 MySQL을 실행해야합니다. 서버에는 일반적으로보다 강력한 하드웨어, 중복 구성 및 엄격한 보안 조치가 있습니다. 소규모 저하 애플리케이션의 경우 MySQL이 로컬 컴퓨터에서 실행할 수 있지만 자원 소비, 보안 위험 및 유지 보수 비용은 신중하게 고려되어야합니다. 신뢰성과 보안을 높이려면 MySQL을 클라우드 또는 기타 서버에 배포해야합니다. 적절한 서버 구성을 선택하려면 응용 프로그램 부하 및 데이터 볼륨을 기반으로 평가가 필요합니다.
