


Dalam era data besar, pangkalan data manakah yang boleh kita pelajari untuk menghadapi cabaran dengan lebih baik? MySQL atau Oracle?
Dalam era data besar, pangkalan data manakah yang boleh anda pelajari untuk menghadapi cabaran dengan lebih baik? MySQL atau Oracle?
Pengenalan:
Dengan kemunculan era data besar, kepentingan pangkalan data telah menjadi semakin menonjol. Pangkalan data bukan sahaja alat untuk menyimpan dan mengurus data, tetapi juga komponen teras yang menentukan kecekapan pemprosesan data dan keupayaan aplikasi perniagaan. Di antara banyak pangkalan data, MySQL dan Oracle adalah antara pemimpin yang telah menarik banyak perhatian. Artikel ini akan membandingkan kedua-duanya daripada pelbagai dimensi untuk membantu pembaca memilih pangkalan data yang sesuai dengan keperluan mereka.
1. Prestasi dan kestabilan:
MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan ringan yang berkelajuan tinggi dan mudah dikembangkan. Kelebihannya ditunjukkan terutamanya dalam sokongannya untuk konkurensi yang tinggi dan prestasinya dalam pertanyaan mudah dan penjejakan transaksi. Sebaliknya, Oracle ialah pangkalan data yang besar, kompleks dan berkuasa yang sesuai untuk memproses set data yang besar dan senario perniagaan yang kompleks.
Oleh kerana Oracle mempunyai fungsi yang lebih kaya dan seni bina yang kompleks, kestabilannya agak tinggi dan ia boleh memberikan konsistensi dan kebolehpercayaan data yang lebih kukuh. MySQL, sebaliknya, lebih menumpukan pada prestasi dan kemudahan penggunaan, dan sesuai untuk perusahaan kecil dan sederhana serta senario aplikasi mudah.
Contoh kod 1: MySQL
SELECT * FROM students WHERE age > 20;
Contoh kod 2: Oracle
SELECT * FROM students WHERE age > 20;
2. Kebolehskalaan dan fleksibiliti:
Dalam era data besar, kebolehskalaan merupakan pertimbangan yang amat penting untuk pangkalan data. MySQL mempunyai kebolehskalaan yang baik dan secara fleksibel boleh mengatasi pengembangan skala data melalui sub-pangkalan data, sub-jadual, dsb., dan ciri sumber terbukanya menjadikan ekosistemnya agak makmur. Sebaliknya, Oracle agak terhad dalam skalabiliti dan perlu bergantung pada peralatan perkakasan yang mahal dan konfigurasi lanjutan untuk memenuhi keperluan perusahaan besar.
Contoh kod 3: MySQL
SELECT * FROM students WHERE age > 20 ORDER BY score DESC LIMIT 10;
Contoh kod 4: Oracle
SELECT * FROM students WHERE age > 20 ORDER BY score DESC FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;
3 Keselamatan data:
Dalam era data besar, keselamatan data adalah isu yang tidak boleh diabaikan. Oracle mempunyai keperluan yang sangat tinggi dan fungsi yang kaya dalam keselamatan data, menyokong kawalan capaian keselamatan peringkat baris, penyulitan data telus dan mekanisme keselamatan lain. Sebaliknya, keselamatan data MySQL agak lemah, dan data hanya boleh dilindungi melalui akaun pengguna asas dan pengurusan kebenaran.
Contoh kod 5: MySQL
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON students TO 'user1'@'localhost';
Contoh kod 6: Oracle
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON students TO user1;
Kesimpulan:
Ringkasnya, MySQL dan Oracle mempunyai kelebihan tersendiri sebagai tindak balas kepada cabaran era data besar. Jika senario perniagaan anda ialah perusahaan kecil dan sederhana, jumlah pemprosesan data tidak besar, dan ia mempunyai keperluan yang tinggi untuk prestasi dan kemudahan penggunaan, maka MySQL lebih sesuai jika senario perniagaan anda berskala besar dan mempunyai lebih banyak keperluan untuk keselamatan dan kebolehpercayaan data Jika anda mempunyai keperluan yang tinggi dan perlu menangani senario perniagaan yang sangat kompleks, maka Oracle ialah pilihan yang lebih baik. Apabila memilih pangkalan data, anda harus membuat pertukaran dan keputusan berdasarkan keperluan sebenar anda.
Rujukan:
- Dokumentasi rasmi MySQL: https://dev.mysql.com/doc/
- Dokumentasi rasmi Oracle: https://docs.oracle.com/
Atas ialah kandungan terperinci Dalam era data besar, pangkalan data manakah yang boleh kita pelajari untuk menghadapi cabaran dengan lebih baik? MySQL atau Oracle?. 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



Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

Pemetaan polimorfik hibernate boleh memetakan kelas yang diwarisi ke pangkalan data dan menyediakan jenis pemetaan berikut: subkelas bercantum: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, termasuk semua lajur kelas induk. table-per-class: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, yang mengandungi hanya lajur khusus subkelas. union-subclass: serupa dengan joined-subclass, tetapi jadual kelas induk menggabungkan semua lajur subclass.

Cara menggunakan MySQLi untuk mewujudkan sambungan pangkalan data dalam PHP: Sertakan sambungan MySQLi (require_once) Cipta fungsi sambungan (functionconnect_to_db) Fungsi sambungan panggilan ($conn=connect_to_db()) Laksanakan pertanyaan ($result=$conn->query()) Tutup sambungan ( $conn->close())

HTML tidak boleh membaca pangkalan data secara langsung, tetapi ia boleh dicapai melalui JavaScript dan AJAX. Langkah-langkah termasuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan, memproses respons dan mengemas kini halaman. Artikel ini menyediakan contoh praktikal menggunakan JavaScript, AJAX dan PHP untuk membaca data daripada pangkalan data MySQL, menunjukkan cara untuk memaparkan hasil pertanyaan secara dinamik dalam halaman HTML. Contoh ini menggunakan XMLHttpRequest untuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan dan memproses respons, dengan itu mengisi data ke dalam elemen halaman dan merealisasikan fungsi HTML membaca pangkalan data.

Untuk mengendalikan ralat sambungan pangkalan data dalam PHP, anda boleh menggunakan langkah berikut: Gunakan mysqli_connect_errno() untuk mendapatkan kod ralat. Gunakan mysqli_connect_error() untuk mendapatkan mesej ralat. Dengan menangkap dan mengelog mesej ralat ini, isu sambungan pangkalan data boleh dikenal pasti dan diselesaikan dengan mudah, memastikan kelancaran aplikasi anda.

Menggunakan fungsi panggil balik pangkalan data di Golang boleh mencapai: melaksanakan kod tersuai selepas operasi pangkalan data yang ditentukan selesai. Tambah tingkah laku tersuai melalui fungsi berasingan tanpa menulis kod tambahan. Fungsi panggil balik tersedia untuk operasi memasukkan, mengemas kini, memadam dan pertanyaan. Anda mesti menggunakan fungsi sql.Exec, sql.QueryRow atau sql.Query untuk menggunakan fungsi panggil balik.

Melalui pakej pangkalan data/sql perpustakaan standard Go, anda boleh menyambung ke pangkalan data jauh seperti MySQL, PostgreSQL atau SQLite: buat rentetan sambungan yang mengandungi maklumat sambungan pangkalan data. Gunakan fungsi sql.Open() untuk membuka sambungan pangkalan data. Lakukan operasi pangkalan data seperti pertanyaan SQL dan operasi sisipan. Gunakan tangguh untuk menutup sambungan pangkalan data untuk mengeluarkan sumber.
