Keselarasan tinggi dan pengedaran MySql: Cara menangani data besar-besaran

Dengan pembangunan Internet, jumlah data semakin besar dan lebih besar, dan trafik semakin tinggi dan lebih tinggi, yang mengemukakan keperluan yang lebih tinggi untuk kesesuaian yang tinggi dan keupayaan pangkalan data yang diedarkan. Sebagai pangkalan data perhubungan yang biasa digunakan, MySql telah mengumpul pengalaman tertentu dalam cara menangani data besar-besaran Artikel ini akan menerokai konkurensi tinggi MySql dan strategi respons teragih.

1. Strategi tindak balas serentak yang tinggi

1. Kurangkan beban pangkalan data

Apabila konkurensi tinggi, kelajuan permintaan pemprosesan pangkalan data akan menjadi perlahan permintaan tidak diterima Respons akan sentiasa menduduki sumber sambungan, menyebabkan permintaan lain disekat. Kaedah berikut boleh digunakan untuk mengurangkan beban pada pangkalan data:

(1) Gunakan cache untuk mengurangkan bilangan akses pangkalan data. Cache boleh menyimpan beberapa data yang kerap diakses dan mengurangkan tekanan pada pangkalan data.

(2) Optimumkan pernyataan SQL dan kurangkan bilangan pertanyaan. Anda boleh menggunakan pengindeksan, paging, dsb. untuk mengurangkan bilangan pertanyaan dan mengurangkan beban pangkalan data.

2. Sub-database dan sharding

Sub-database dan sharding ialah kaedah untuk mengembangkan kapasiti pemprosesan pangkalan data Ia boleh menyebarkan data kepada berbilang pangkalan data atau berbilang Mengurangkan tekanan pada satu pangkalan data atau jadual.

(1) Pisahkan pangkalan data: Pisahkan data kepada berbilang pangkalan data mengikut perniagaan Setiap pangkalan data mengendalikan perniagaannya sendiri, yang boleh mengurangkan tekanan pada satu pangkalan data dengan berkesan.

(2) Pemisahan jadual: Pisahkan data kepada berbilang jadual mengikut peraturan tertentu, dan setiap jadual memproses sebahagian daripada data, seperti pemisahan mengikut masa, wilayah, dsb., yang boleh menggunakan pangkalan data dengan berkesan sumber dan meningkatkan kecekapan pemprosesan.

3. Pengasingan baca dan tulis

Pengasingan baca dan tulis meningkatkan keupayaan pemprosesan pangkalan data dengan mengasingkan operasi baca dan tulis ke dalam pelayan pangkalan data yang berbeza. Operasi baca boleh dilakukan pada pelayan hamba, mengurangkan beban pada pelayan induk.

2. Strategi tindak balas teragih

1. Ketekalan data

Dalam sistem teragih, data berbilang nod mungkin tidak konsisten, jadi Konsistensi data adalah satu isu yang sangat penting. Dalam MySql, masalah ketekalan data boleh diselesaikan melalui kaedah berikut:

(1) Gunakan transaksi teragih: Transaksi teragih boleh memastikan transaksi pada berbilang nod adalah konsisten dan boleh dilaksanakan melalui protokol XA.

(2) Gunakan algoritma ketekalan yang kuat: Beberapa algoritma ketekalan yang kuat, seperti Paxos dan Raft, boleh memastikan ketekalan data, tetapi mempunyai keperluan yang agak tinggi untuk prestasi dan kebolehskalaan.

2. Pengimbangan Beban

Dalam sistem teragih, beban antara nod mungkin berbeza, jadi pengimbangan beban diperlukan untuk memastikan kestabilan sistem dan prestasi tinggi. Algoritma pengimbangan beban yang biasa digunakan termasuk round robin, rawak dan sambungan paling sedikit.

3. Perkongsian data

Perkongsian data ialah penyelesaian biasa dalam sistem teragih, yang boleh menyebarkan data kepada berbilang nod untuk meningkatkan keupayaan pemprosesan sistem. Dalam MySql, storan data teragih boleh dicapai melalui sharding mendatar dan sharding menegak.

Pecahan mendatar ialah untuk memisahkan data kepada berbilang nod mengikut peraturan tertentu, seperti pemisahan mengikut ID pengguna atau ID pesanan. Sharding menegak adalah untuk membahagikan data kepada berbilang nod mengikut lajur jadual, seperti menyimpan maklumat asas dan maklumat terperinci pesanan dalam nod yang berbeza.

Ringkasnya, MySql ialah pangkalan data perhubungan yang biasa digunakan dan mempunyai strategi pengoptimuman tertentu untuk menangani cabaran serentak dan teragih yang tinggi. Untuk aplikasi yang perlu memproses data besar-besaran, sebagai tambahan kepada MySql, anda juga boleh mempertimbangkan untuk menggunakan beberapa teknologi data besar, seperti Hadoop atau Spark untuk memproses data besar-besaran.

Atas ialah kandungan terperinci Keselarasan tinggi dan pengedaran MySql: Cara menangani data besar-besaran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!