


Mengintegrasikan Redis, MySQL, Kafka, Logstash, Elasticsearch, TiDB dan CloudCanal
Begini cara teknologi ini boleh berfungsi bersama:
Seni Bina Paip Data:
- MySQL: Sumber utama data berstruktur.
- TiDB: Pangkalan data SQL teragih serasi dengan MySQL, digunakan untuk kebolehskalaan dan ketersediaan tinggi.
- Kafka: Sistem pemesejan untuk penstriman data masa nyata.
- Logstash: Alat saluran paip pemprosesan data yang menyerap data daripada pelbagai sumber dan menghantarnya ke pelbagai destinasi.
- Redis: Caching lapisan untuk akses pantas kepada data yang kerap diakses.
- Elasticsearch: Enjin carian dan analitik untuk menanyakan volum data yang besar.
- CloudCanal: Alat penyepaduan data yang digunakan untuk menyegerakkan data daripada pelbagai sumber seperti MySQL ke TiDB, Kafka, Redis dan Elasticsearch.
Butiran Aliran Kerja:
1. Pengingesan Data:
- Aplikasi menyimpan data dalam MySQL.
- CloudCanal digunakan untuk menyegerakkan data daripada MySQL ke TiDB dan Kafka.
2. Penstriman dan Pemprosesan Data:
Kafka:
- Kafka mengambil data daripada MySQL melalui CloudCanal dan menyiarkannya ke pelbagai topik.
- Topik mengandungi aliran peristiwa data yang boleh diproses oleh pelbagai pengguna.
Logstash:
- Logstash bertindak sebagai pengguna Kafka, memproses data daripada Kafka dan menghantarnya ke pelbagai output seperti Elasticsearch dan Redis.
3. Penyimpanan dan Pengambilan Data:
TiDB:
- TiDB berfungsi sebagai penyelesaian pangkalan data berskala dan sangat tersedia yang boleh mengendalikan jumlah data yang besar.
- TiDB adalah serasi dengan MySQL, menjadikan penyepaduan dan penghijrahan daripada MySQL secara mudah.
Semula:
- Redis digunakan sebagai lapisan caching untuk data yang kerap diakses daripada MySQL atau acara diproses daripada Kafka.
- Aplikasi boleh menanyakan Redis terlebih dahulu sebelum menanyakan MySQL untuk mempercepatkan pengambilan data.
Elasticsearch:
- Logstash boleh menelan data daripada Kafka dan menghantarnya ke Elasticsearch.
- Elasticsearch mengindeks data untuk carian dan analitis pantas.
- Aplikasi boleh menanyakan Elasticsearch untuk keupayaan carian lanjutan dan analitik masa nyata.
Contoh Aliran Data:
Entri Data dalam MySQL:
- Seorang pengguna memasukkan rekod baharu ke dalam pangkalan data MySQL.
- CloudCanal memantau perubahan dalam MySQL dan menghantar acara ke topik TiDB dan Kafka.
Pemprosesan Masa Nyata:
- Kafka menyiarkan acara kepada topik.
- Logstash bertindak sebagai pengguna Kafka, memproses acara dan menghantar data yang dihuraikan ke Elasticsearch untuk pengindeksan.
- Serentak, Redis dikemas kini untuk cache data baharu.
Akses Data:
- Aplikasi menyemak cache Redis untuk data.
- Jika data tiada dalam cache, ia menanyakan MySQL atau TiDB.
- Untuk pertanyaan dan analitis yang kompleks, aplikasi meminta Elasticsearch.
Ini hanya untuk nota saya. CTTO
Atas ialah kandungan terperinci Mengintegrasikan Redis, MySQL, Kafka, Logstash, Elasticsearch, TiDB dan CloudCanal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.
