Sharding eignet sich für Szenarien, in denen das Datenvolumen extrem gro? ist und horizontal skaliert werden muss, wodurch die Last durch Aufspalten der Datenbank verringert wird. Die Partitionierung eignet sich zur Optimierung von Query-Leistung mit einer Tisch und der Aufteilung physischer Bl?cke gem?? den Regeln. Das Sharding wird nach Benutzer -ID, Region oder Zeit aufgeteilt und erfordert Middleware -Unterstützung. Es ist für Szenarien mit hohem Schreibdruck und akzeptabler Komplexit?t geeignet. Zu den Partitionen geh?ren Reichweite, Liste, Hash und andere Typen, die die Abfrageeffizienz verbessern und für Anwendungen transparent sind, aber den Schreibbetausch nicht l?sen k?nnen. Wenn das Datenvolumen gro? ist und die Ausdehnung für die Sharding erforderlich ist, wird die Aufteilung bevorzugt, wenn die Abfrageeffizienz erheblich abnimmt. Achten Sie auf die Schlüsselauswahl, die Steuerung der Partitionsnummer, die Strategie zur Scherbenerweiterung sowie die überwachung und Wartung bei der Implementierung.

MySQL ist die Kerndatenbank vieler Anwendungen, aber mit zunehmender Daten und Besuche wird die eigenst?ndige Leistung h?ufig zu einem Engpass. Um dieses Problem zu l?sen, sind Sharding und Partitionierung zwei h?ufig verwendete Strategien. Sie schlie?en sich nicht gegenseitig aus, aber sie gelten unterschiedlich. In diesem Artikel wird darüber gesprochen, wie Sie sie verwenden k?nnen, um MySQL zu erweitern.

Was ist Sharding? Für welches Szenario ist geeignet?

Die Essenz des Sharding besteht darin, eine gro?e Datenbank in mehrere kleine Datenbanken aufzuteilen, wobei jede kleine Datenbank nur einen Teil der Daten verarbeitet. Sie k?nnen beispielsweise die Daten nach Benutzer -ID in verschiedene Datenbankinstanzen unterteilt, sodass jede Instanz eine leichtere Last hat.

H?ufige Praktiken:

• Daten nach Benutzer -ID, Region, Zeit und anderen Dimensionen teilen
• Jede Shard wird unabh?ngig voneinander eingesetzt, ohne sich gegenseitig zu st?ren
• Entscheiden Sie beim Abfragen, welches Fragment Sie nach den Regeln überprüfen sollen

Geeignet für Szenarien:

• Das Datenvolumen ist so gro?, dass es nicht an der eigenst?ndigen Maschine festhalten kann
• Hoher Schreibdruck, offensichtlicher Engpass bei der Leistung von Einmaschine
• Kann bestimmte Kosten für Komplexit?tsmanagement akzeptieren

Notiz:

• Nach dem Sharding wird die Verschleizung und die Transaktionsverarbeitung kompliziert
• Sobald die Sharding -Strategie festgelegt ist, sind die Kosten einer sp?teren Anpassung hoch
• Müssen Routing -Logik nach Middleware (wie Vitess, MyCAT) oder Anwendungsschicht unterstützen

Was ist mit der Partitionierung los? Was sind die Vorteile?

Durch die Partitionierung werden Daten nach bestimmten Regeln in derselben Tabelle in mehrere physische Bl?cke unterteilt. Beispielsweise k?nnen Sie nur für jeden Monat ein Datenstück für jeden Monat speichern. Sie k?nnen den erforderlichen Teil nur beim Abfragen scannen.

Die von MySQL unterstützten Partitionstypen umfassen:

• Bereich: Partition nach Reichweite, z. B. nach Zeit oder numerischer Intervall
• Liste: Partition nach angegebener Wertliste
• Hash: Daten gleichm??ig nach dem Hashing -Algorithmus verteilen
• Schlüssel: ?hnlich wie Hash, aber interne Funktionen von MySQL

Vorteile:

• Verbesserung der Abfrageleistung, insbesondere wenn eine Partitionierung und Kumpel vorliegt
• Bequemer für die Datenarchivierung und Reinigung (z. B. direktes L?schen einer Partition)
• Transparent für die Anwendungsschicht, nicht erforderlich, um die Abfragelogik zu ?ndern

Einschr?nkung:

• Die Partition befindet
• Nicht alle Abfragen k?nnen davon profitieren, und der Partitionschlüssel muss gut verwendet werden.
• Zu viele Partitionen beeinflussen die Effizienz und Leistung des Managements

Wie w?hle ich Shard vs Partition?

Es gibt keine Standardantwort auf diese Frage, der Schlüssel h?ngt von Ihren Gesch?ftsanforderungen ab.

Priorisieren Sie die Partitionierung:

• Das Datenvolumen ist nicht besonders gro?, aber die Abfrage -Effizienz ist erheblich reduziert
• Es gibt klare Partitionschlüssel wie Zeit, Region usw.
• Ich hoffe, minimale ?nderungen an der Anwendungsschicht vorzunehmen

Priorit?t zum Sharding:

• Das Datenvolumen ist extrem gro? und die eigenst?ndige Maschine kann nicht festhalten
• Hoher Schreibdruck, muss horizontal ausdehnen
• Kann die Komplexit?t akzeptieren, die durch Sharding mitgebracht wird, wie z. B. Middleware Management und Cross-Chip-Abfragenbeschr?nkungen

Es kann auch in Kombination verwendet werden: Beispielsweise kann die Partitionierung innerhalb eines Shards nicht nur horizontal skalieren, sondern auch die Abfrageeffizienz innerhalb eines einzelnen Shards optimieren.

Einige Vorsichtsma?nahmen bei der Implementierung

1. Die Auswahl von Shard -Schlüssel und Partitionschlüssel ist der Schlüssel

• Wenn Sie sich gut entscheiden, wird die Leistung erheblich verbessert. Wenn Sie schlecht w?hlen, wird die Komplexit?t erh?ht
• Versuchen Sie, die h?ufig verwendeten Felder in der Abfrage als Schlüssel auszuw?hlen

2. Zu viele Partitionen

• Zu viele Partitionen erh?hen das Managementaufwand und beeinflussen auch die Leistung
• Es wird im Allgemeinen empfohlen, es innerhalb weniger Dutzend zu kontrollieren

3. Die Sharding -Strategie sollte das Expansionsproblem berücksichtigen

• Die Anzahl der frühen Scherben ist zu klein, daher ist es problematisch, sp?ter zu expandieren
• Sie k?nnen einige R?umlichkeiten reservieren oder Strategien wie Konsistenzhashing nutzen.

4. Die überwachung und Wartung dürfen nicht fehlen

• Partitionen und Scherben erfordern regelm??ige Wartung, z. B. den Wiederaufbau von Indizes, migrierende Daten usw.
• Es muss einen überwachungsmechanismus geben

Grunds?tzlich ist das. Sharding und Partitionierung sind beide wirksame Mittel, um MySQL zu erweitern. Der Schlüssel besteht darin, die richtige Strategie basierend auf Gesch?ftsmerkmalen zu w?hlen. Es ist nicht so, je komplizierter desto besser, aber desto besser desto besser.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSkalierung von MySQL mit Sharding- und Partitionationstechniken. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!