集群之MYsql主从服务之引伸出Mysql互为主从(环形结构)外加简单实_MySQL
Mysql集群
备注:
本人资历很浅,说的不对话,万望各位前辈不要计较,
另关于环形的问题,我在后面的评论给予回复,
其实环形,解决多地域问题比较好的选择
关于配置步骤我重新整理了一下(主从AND环形)的配置步骤
在我博客中,有兴趣的朋友可以看一下,
http://my.oschina.net/u/1246814/blog/267518
多谢大家的指导.
比如 我有主的1台mysql服务器,俩从服务服务器 外加一个负载均衡器(如果把负载均衡器非常简单的来说话其实就DNS的转发,非常简单来说,其实 IP的轮换嘛)
我读数据的也就(查询)数据 也就(Select)语句时候,我只是在 仨台从服务器中读取数据
主服务器负责(增,删,改)这个一系列操作
顺便唠叨一下, 为啥 Select 我们建仨服务器或者多个呢?
因为距统计,大概B/S架构70%以上的操作都是以查为主(说白了就是展示嘛)
我们执行了DML语句那么负载均衡器,
就会把请求转发到主mysql服务器上,
这里有个问题?
我们已经向主服务器插入数据,或者删除数据,或者更新了数据,
那么是不是意味从服务里数据也应该发生变化呢
是的,从服务器肯定要发生变化的,不然就出现问题,
比如说,我删除了一个用户,
我查询一下被删除的用户, 丫的发现这个用户压根就没被删除,这不是搞笑了嘛,
那么就有了主从配置一说
主从原理:mysql中有一种日志叫做bin日志(二进制日志),
这个日志会记录下所有对MYSQL进行修改的SQL语句。当向主服务器执行SQL语句时,这条SQL语句会被传递到从服务器上再执行一遍。
说白了,就是Bin日志记录下Dml语句,直接到从服务器执行执行一遍相同的Dml操作,这个方式是以二进制,所有效率很好
至于什么时候用主从
1. 备份(如果数据库出现问题,马上再顶上)
2.优化(分流 读写分离)
Look看图
如果是Dml语句其实也可以直接访问主数据库,不必经过负载均衡器,那么这块从
话说回来哈, 负载均衡其实说白了吧,就是dns轮换,IP轮换嘛
如果可以话,其实我们自己也可以相对简单实现的,但这要分情况哈,
我提一个思路, 以MVC为例子 我粗狂简单的举一下列子,
1.在父类Model中对用户请求的sql语句进行分类。
1.1dml语句(update,insert,delelte)
1.2select语句
1.3dcl语句(数据控制语句)
1.4dtl语句(数据事务语句 )
1.5ddl语句(数据定义语句 )
2.我就以常用的dml 与select 语句为列子并拿3个台mysql服务器1台主mysql 2台从Mysql 与Linux系统为例子
对用户请求数据库的Sql指令进行进行统一分类,管理
主服务器IP: 192.168.0.1
从服务器IP: 192.168.0.2
从服务器IP: 192.168.0.2
3. 对用sql指令分析
如果是dml直接连接 192.168.0.1这台服务器
如果是select语句 怎么办呢?
1.我们首先要确定一个件事情要判断两台从服务器的负载大小
我们肯定要把请求发到负载比较小的服务器上是吧
那么我用socket用连接分别连接两台服务器,搞个类似远程控制客服端,
并利用top指令,对两台服务器的CPU内存等一些负载数据进行获取,
然后通过一些计算与比较最后把查询请求连接其中一个从服务器上。
然后就over
回归正题
关于Mysql环形结构也就mysql服务器互相为主从关系
虽然根据有关平台统计,B/S架构的平台70%以上都是都Select为主
那么如果我这个平台,就是(增,删,该)非常多,非常频繁怎么办呢?
如果是主从配置,那么我处理dml语句的就一台服务器,这不够嘛,这样主从服务器的缺点就暴露出来了
那么mysql的环形结构配置就能解决这样类似问题
原理也是利用bin日志来做
现在3个mysql服务器
我们随便向其中任何一台服务服务器执行dml语句,
那么Bin日志记录下Dml语句,
直接到其他服务器执行执行一遍相同的Dml语句操作
look图
完结

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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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.
