


MySQL vs. MongoDB: Bagaimana untuk membuat keputusan mengenai ketersediaan tinggi?
MySQL vs. MongoDB: Bagaimana untuk membuat keputusan mengenai ketersediaan tinggi?
Pengenalan: Dalam era Internet hari ini, permintaan untuk pangkalan data untuk aplikasi berskala besar semakin meningkat. MySQL dan MongoDB ialah dua sistem pangkalan data yang digunakan secara meluas yang menawarkan penyelesaian berbeza dari segi ketersediaan yang tinggi. Artikel ini akan menganalisis ciri ketersediaan tinggi MySQL dan MongoDB serta memberikan keputusan dan contoh yang sepadan.
1. Ciri ketersediaan tinggi dan keputusan MySQL
MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan dengan penyelesaian ketersediaan tinggi yang matang. Berikut ialah beberapa ciri dan keputusan ketersediaan tinggi yang biasa digunakan:
- Replikasi Master-Slave: Sandaran data yang berlebihan dicapai dengan mereplikasi pangkalan data induk (Master) kepada satu atau lebih pangkalan data hamba (Slave) Asingkan daripada membaca dan menulis. Apabila pangkalan data utama gagal, pangkalan data sekunder boleh mengambil alih permintaan baca dan tulis.
Contoh kod (dengan andaian terdapat 1 pelayan induk dan 2 pelayan hamba):
主服务器配置: [mysqld] server-id=1 log-bin=mysql-bin binlog-format=ROW 从服务器配置: [mysqld] server-id=2 read-only=1 relay-log=mysql-relay-bin log-slave-updates=1
- Replikasi Master-Master: Dengan menetapkan berbilang pelayan pangkalan data sebagai pelayan induk, data boleh ditukar antara satu sama lain Sandaran dan pemisahan baca-tulis. Konsistensi data dikekalkan antara pelayan induk melalui replikasi.
Contoh kod (dengan andaian 2 pelayan induk):
主服务器1配置: [mysqld] server-id=1 log-bin=mysql-bin binlog-format=ROW 主服务器2配置: [mysqld] server-id=2 log-bin=mysql-bin binlog-format=ROW
- MySQL Cluster: Ini ialah skim untuk melaksanakan pengelompokan pangkalan data untuk mengedarkan data dan meminta beban merentas berbilang nod, dengan itu meningkatkan ketersediaan dan prestasi .
Contoh kod (dengan andaian 3 nod):
配置文件my.cnf: [mysqld] ndbcluster ndb-connectstring=node1,node2,node3 启动集群: $ ndbd $ ndb_mgmd $ mysqld
2. Ciri ketersediaan tinggi dan keputusan MongoDB
MongoDB ialah sistem pangkalan data NoSQL yang menyediakan pelbagai ciri ketersediaan tinggi. Berikut ialah beberapa ciri dan keputusan yang biasa digunakan:
- Set Replika: Berbilang tika MongoDB dibentuk menjadi gugusan, dengan satu tika sebagai nod induk (Utama) dan tika yang selebihnya sebagai nod hamba (Sekunder). Nod induk mengendalikan semua operasi tulis, dan nod hamba bertanggungjawab untuk penyegerakan data dan operasi baca. Apabila nod induk gagal, salah satu nod hamba akan dipilih sebagai nod induk baharu.
Contoh kod (dengan mengandaikan 3 nod):
配置文件mongod.conf: replication: replSetName: "rs0" 启动集群: $ mongod --replSet rs0
- Kluster Berpecah: Sebarkan data merentasi berbilang kejadian MongoDB (serpihan) untuk meningkatkan ketersediaan dan prestasi. Setiap serpihan boleh menjadi set replika, yang terdiri daripada berbilang kejadian.
Contoh kod (dengan andaian terdapat 3 serpihan, setiap serpihan terdiri daripada 3 nod):
路由节点配置文件mongos.conf: sharding: clusterRole: "configsvr" 启动路由节点: $ mongos --configdb configReplSet/... 分片节点配置文件mongod.conf: sharding: clusterRole: "shardsvr" 启动分片节点: $ mongod --shardsvr
- Automatic Failover: Apabila nod MongoDB gagal, nod lain akan mengambil alih fungsinya secara automatik, Pastikan ketersediaan perkhidmatan yang tinggi.
Di atas hanyalah beberapa ciri dan keputusan utama mengenai ketersediaan tinggi untuk MySQL dan MongoDB. Dalam aplikasi praktikal, faktor seperti pengesanan kerosakan, pemulihan kerosakan, pemantauan dan sandaran juga perlu dipertimbangkan. Senario aplikasi yang berbeza mungkin memerlukan keputusan dan konfigurasi yang berbeza.
Ringkasan:
Mengenai ketersediaan tinggi, kedua-dua MySQL dan MongoDB menyediakan pelbagai penyelesaian. Memilih pilihan yang sesuai memerlukan pertukaran berdasarkan keperluan aplikasi, ketersediaan dan prestasi yang dijangka, ketekalan data dan banyak lagi. Artikel ini memberikan beberapa contoh kod, dengan harapan dapat membantu pembaca memahami dan menggunakan ciri ketersediaan tinggi MySQL dan MongoDB dengan lebih baik.
Rujukan:
- Dokumentasi rasmi MySQL: https://dev.mysql.com/doc/
- Dokumentasi rasmi MongoDB: https://docs.mongodb.com/
Atas ialah kandungan terperinci MySQL vs. MongoDB: Bagaimana untuk membuat keputusan mengenai ketersediaan tinggi?. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Untuk mengisi nama pengguna dan kata laluan MySQL: 1. Tentukan nama pengguna dan kata laluan; 2. Sambungkan ke pangkalan data; 3. Gunakan nama pengguna dan kata laluan untuk melaksanakan pertanyaan dan arahan.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

Navicat sendiri tidak menyimpan kata laluan pangkalan data, dan hanya boleh mengambil kata laluan yang disulitkan. Penyelesaian: 1. Periksa Pengurus Kata Laluan; 2. Semak fungsi "Ingat Kata Laluan" Navicat; 3. Tetapkan semula kata laluan pangkalan data; 4. Hubungi pentadbir pangkalan data.

Klausa SQLLIMIT: Kawal bilangan baris dalam hasil pertanyaan. Klausa had dalam SQL digunakan untuk mengehadkan bilangan baris yang dikembalikan oleh pertanyaan. Ini sangat berguna apabila memproses set data yang besar, paparan paginat dan data ujian, dan dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan berkesan. Sintaks Asas Sintaks: SelectColumn1, Column2, ... FROMTABLE_NAMELIMITNUMBER_OF_ROWS; Number_of_rows: Tentukan bilangan baris yang dikembalikan. Sintaks dengan Offset: SelectColumn1, Column2, ... Fromtable_namelimitoffset, Number_of_rows; Offset: Langkau

Lihat pangkalan data MySQL dengan arahan berikut: Sambungkan ke pelayan: MySQL -U Pengguna Nama -P Kata Laluan Run Show pangkalan data; Perintah untuk mendapatkan semua pangkalan data yang sedia ada Pilih pangkalan data: Gunakan nama pangkalan data; Lihat Jadual: Tunjukkan Jadual; Lihat Struktur Jadual: Huraikan nama jadual; Lihat data: pilih * dari nama jadual;
