


Pengoptimuman MySQL berdasarkan enjin TokuDB: meningkatkan prestasi penulisan dan pemampatan
Pengoptimuman MySQL berdasarkan enjin TokuDB: meningkatkan prestasi penulisan dan pemampatan
Pengenalan:
MySQL, sebagai sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang biasa digunakan, menghadapi tekanan dan tekanan penulisan yang semakin meningkat dalam konteks era data besar. Untuk menghadapi cabaran ini, enjin TokuDB wujud. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan enjin TokuDB untuk meningkatkan prestasi penulisan MySQL dan prestasi mampatan.
1. Apakah itu enjin TokuDB?
Enjin TokuDB ialah enjin storan untuk data besar yang mengendalikan beban tulis yang tinggi dan memampatkan data. Ia menggunakan pelbagai teknologi untuk meningkatkan prestasi penulisan dan nisbah mampatan, termasuk indeks Fractal Tree, pokok LSM (Log-Structured Merge Tree), tulisan berbilang benang, mampatan diskret dan caching tempat panas.
2. Bagaimana hendak memasang enjin TokuDB?
Sebelum memasang MySQL, kami perlu memuat turun pemalam TokuDB dan menyusunnya ke dalam MySQL. Berikut ialah langkah pemasangan:
- Muat turun pemalam TokuDB:
git klon https://github.com/Tokutek/tokudb-engine.git - Masukkan direktori muat turun:
cd tokudb-engine - Tukar ke Cawangan versi yang diingini (contohnya, 5.7):
git checkout branch-5.7 - Laksanakan arahan kompilasi:
./configure --prefix=MySQL installation path
make
sudo make install
Selepas pemasangan selesai , dalam fail mySQL my.cnf Tambah konfigurasi berikut:
[mysqld] default-storage-engine = TokuDB tokudb_cache_size = 4G
Dalam konfigurasi di atas, kami menetapkan enjin storan lalai kepada TokuDB dan menentukan saiz cache TokuDB menjadi 4G.
3. Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi penulisan?
Enjin TokuDB mempunyai kelebihan yang ketara dalam penulisan Berikut ialah beberapa strategi pengoptimuman dan kod sampel:
Gunakan tulisan berbilang benang:
Enjin TokuDB menyokong tulisan berbilang benang, yang boleh didayakan dengan menetapkan parameter berikut Ciri-ciri masuk:tokudb_loader_threads = 8
Salin selepas log masukContoh ini akan membolehkan 8 utas tulis, anda boleh melaraskannya mengikut persekitaran khusus anda.
Sisipan kelompok:
Enjin TokuDB mempunyai prestasi yang lebih tinggi untuk sisipan kelompok. Berikut ialah contoh kod untuk sisipan kelompok:INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2), (value3, value4), ...
Salin selepas log masukPenciptaan indeks tertunda:
Enjin TokuDB membenarkan penciptaan indeks selepas data dimasukkan, yang boleh mempercepatkan operasi tulis. Berikut ialah contoh kod untuk penciptaan indeks tertunda:ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column1) WITH ONLINE=1;
Salin selepas log masuk
4. Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi mampatan?
Enjin TokuDB menggunakan mampatan diskret untuk mengurangkan ruang yang diduduki oleh data Berikut adalah beberapa strategi pengoptimuman dan kod sampel:
Tetapan tahap mampatan:
Enjin TokuDB menyediakan berbilang tahap mampatan untuk dipilih, yang boleh ditetapkan melalui yang berikut. parameter :tokudb_compress_algorithm = quicklz tokudb_compress_algorithm = zlib tokudb_compress_algorithm = snappy
Salin selepas log masukquicklz ialah algoritma dengan kelajuan mampatan pantas tetapi nisbah mampatan rendah, zlib ialah algoritma kompromi, dan snappy ialah algoritma dengan kelajuan mampatan perlahan sedikit tetapi nisbah mampatan lebih tinggi.
Konfigurasi mampatan diskret:
Mampatan diskret enjin TokuDB boleh dioptimumkan dengan konfigurasi berikut:tokudb_compress_leveldb_block_size = 64K tokudb_fanout = 32
Salin selepas log masukContoh ini mengkonfigurasi saiz blok 64KB dan nombor garpu 32 hala, yang anda boleh laraskan mengikut situasi berbeza.
Kesimpulan:
Enjin TokuDB ialah enjin storan berkuasa yang boleh meningkatkan prestasi penulisan dan prestasi mampatan MySQL dengan berkesan. Dengan mengkonfigurasi dan menggunakan strategi pengoptimuman enjin TokuDB dengan betul, kami dapat mengatasi cabaran pangkalan data dengan lebih baik dalam era data besar. Saya harap artikel ini akan membantu anda memahami dan menggunakan enjin TokuDB.Rujukan:
- https://github.com/Tokutek/tokudb-engine
Atas ialah kandungan terperinci Pengoptimuman MySQL berdasarkan enjin TokuDB: meningkatkan prestasi penulisan dan pemampatan. 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



Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi tulis dan prestasi konkurensi sambungan MySQL dalam program Java? Apabila membangunkan program Java, kita selalunya perlu menggunakan pangkalan data Sebagai sistem pengurusan pangkalan data biasa, prestasi penulisan sambungan MySQL dan prestasi konkurensi adalah tumpuan yang perlu kita perhatikan. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengoptimumkan prestasi penulisan dan prestasi konkurensi sambungan MySQL dalam program Java untuk meningkatkan kecekapan program. Gunakan kumpulan sambungan untuk mengurus sambungan: Kumpulan sambungan boleh mengurus penciptaan, pemusnahan dan penggunaan semula sambungan pangkalan data untuk mengelakkan kerap

Cara meningkatkan prestasi dengan mengoptimumkan fungsi AVG dalam MySQL MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan popular yang mengandungi banyak fungsi dan fungsi yang berkuasa. Fungsi AVG digunakan secara meluas dalam mengira purata, tetapi kerana fungsi ini perlu merentasi keseluruhan set data, ia akan menyebabkan masalah prestasi dalam kes data berskala besar. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara mengoptimumkan fungsi AVG melalui MySQL untuk meningkatkan prestasi. 1. Menggunakan indeks Indeks adalah bahagian terpenting dalam pengoptimuman MySQL.

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi penulisan sambungan MySQL dalam program Python? MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang biasa digunakan, dan Python ialah bahasa pengaturcaraan yang sangat berkuasa dalam analisis dan pemprosesan data. Apabila kami menggunakan Python untuk menulis program untuk berinteraksi dengan pangkalan data MySQL, kami sering menghadapi masalah untuk mengoptimumkan prestasi penulisan sambungan MySQL. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah untuk mengoptimumkan prestasi penulisan sambungan MySQL untuk membantu kami mengendalikan MySQL dengan lebih cekap dalam program Python.

Bagaimana untuk menguji prestasi penulisan sambungan MySQL dari baris arahan? Apabila membangunkan atau mengoptimumkan aplikasi pangkalan data, adalah sangat penting untuk memahami prestasi penulisan sambungan pangkalan data. Kaedah baris arahan adalah salah satu kaedah yang paling mudah dan paling langsung. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah dan langkah bagaimana untuk menguji prestasi penulisan sambungan MySQL dalam baris arahan. Sebelum memulakan ujian, anda perlu memastikan bahawa pangkalan data MySQL telah dipasang, dan nama pengguna dan kata laluan yang betul serta pangkalan data yang sepadan telah dikonfigurasikan. Juga, pastikan ada yang tersedia

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang digunakan secara meluas dalam bidang e-dagang. Dalam aplikasi e-dagang, adalah penting untuk mengoptimumkan dan menjamin MySQL. Artikel ini akan menganalisis pengalaman projek pengoptimuman dan keselamatan MySQL dalam aplikasi e-dagang. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data pengoptimuman prestasi: Dalam aplikasi e-dagang, reka bentuk pangkalan data adalah kuncinya. Reka bentuk struktur jadual dan reka bentuk indeks yang munasabah boleh meningkatkan prestasi pertanyaan pangkalan data. Pada masa yang sama, menggunakan teknologi pemisahan dan pembahagian jadual boleh mengurangkan jumlah data dalam satu jadual dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.

Meningkatkan prestasi tulis enjin storan MySQL: meneroka kelebihan enjin Falcon dan enjin XtraDB Ringkasan: Dalam era data besar, sistem pengurusan pangkalan data berprestasi tinggi adalah kunci. Sebagai salah satu pangkalan data sumber terbuka yang paling popular, enjin storan MySQL memainkan peranan penting dalam menyediakan keupayaan membaca dan menulis yang cekap. Artikel ini akan menumpukan pada enjin Falcon dan enjin XtraDB, meneroka kelebihan mereka dalam meningkatkan prestasi penulisan MySQL, dan menyediakan contoh kod yang berkaitan. Pengenalan: Memandangkan jumlah data terus berkembang, M

Pengoptimuman MySQL berdasarkan enjin TokuDB: meningkatkan prestasi penulisan dan pemampatan Pengenalan: Sebagai sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang biasa digunakan, MySQL menghadapi peningkatan tekanan penulisan dan keperluan penyimpanan dalam konteks era data besar. Untuk menghadapi cabaran ini, enjin TokuDB wujud. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan enjin TokuDB untuk meningkatkan prestasi penulisan dan prestasi mampatan MySQL. 1. Apakah enjin TokuDB? Enjin TokuDB ialah enjin berorientasikan data besar yang direka untuk mengendalikan penulisan tinggi

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang digunakan secara meluas yang biasa digunakan untuk pembangunan aplikasi web dan penyimpanan data. Dalam aplikasi praktikal, pengoptimuman asas MySQL adalah amat penting, antaranya pengoptimuman lanjutan pernyataan SQL adalah kunci untuk meningkatkan prestasi pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa petua dan amalan terbaik untuk melaksanakan pengoptimuman asas MySQL, serta contoh kod khusus. Tentukan syarat pertanyaan Apabila menulis pernyataan SQL, anda mesti terlebih dahulu mentakrifkan syarat pertanyaan dan elakkan menggunakan pertanyaan kad bebas tanpa had, iaitu, elakkan menggunakan "%" untuk membuka pertanyaan.
