


MySQL oder NoSQL: Welche Datenbank verarbeitet eine Thread-Datenbank mit Milliarden Datensätzen am besten?
MySQL vs. NoSQL für riesige Datensätze: Optimieren Sie Ihre Thread-Datenbank
Beim Umgang mit riesigen Datenbanken, wie der mit 1 Milliarde Bei den von Ihnen beschriebenen Datensätzen ist es für eine optimale Leistung von entscheidender Bedeutung, die richtige Datenverwaltungstechnologie in Betracht zu ziehen. Sowohl MySQL- als auch NoSQL-Datenbanken bieten ihre eigenen Vor- und Nachteile.
Herausforderungen bei großen Datenbankabfragen in MySQL
Die Abfrage, mit der Sie konfrontiert sind und die Threads aus bestimmten Foren abruft mit einer Bedingung für die Anzahl der Antworten kann aufgrund des enormen Datenvolumens langsam sein. Die Aufteilung der Datenbank in mehrere Tabellen basierend auf Foren würde die Leistung kleinerer Foren verbessern, könnte aber Probleme bei Tabellen mit Millionen von Datensätzen möglicherweise nicht ausreichend lösen.
Vorteile von InnoDB-Tabellen mit Clustered-Indizes
Um Ihr MySQL-Tabellendesign zu optimieren, sollten Sie die Verwendung von InnoDB-Tabellen mit Clustered-Indizes in Betracht ziehen. Clustered-Indizes speichern Daten physisch geordnet basierend auf dem Index und verbessern so die Leistung für Abfragen, die nach den indizierten Spalten filtern. Erwägen Sie außerdem die Verwendung eines zusammengesetzten Primärschlüssels, wie in der bereitgestellten Antwort erläutert, um die Datenpartitionierung zwischen Foren effektiv zu handhaben.
Beispielschema mit Clustered-Indizes
Das bereitgestellte Beispiel Schema zeigt, wie eine Tabelle mit einem Clustered-Index für einen zusammengesetzten Primärschlüssel entworfen wird, um sicherzustellen, dass Daten basierend auf Forum und Thread effizient gespeichert und abgerufen werden Bezeichner.
Abfrageleistungsoptimierung
Mit der richtigen Indizierung können Abfragen wie das Abrufen von Threads aus einem bestimmten Forum mit einer Antwortanzahl über einem bestimmten Wert in Millisekunden ausgeführt werden. auch bei einem großen Datensatz.
Alternative Optionen: NoSQL Datenbanken
Wenn MySQL-Optimierungen die Leistungserwartungen nicht erfüllen, ziehen Sie NoSQL-Datenbanken wie Cassandra in Betracht. Cassandra kann durch die Verteilung von Daten auf mehrere Server eine verbesserte Skalierbarkeit und schnellere Lesevorgänge bieten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass NoSQL-Datenbanken möglicherweise nicht immer für alle Datentypen und Anwendungsanforderungen geeignet sind.
Empfehlung
Basierend auf den bereitgestellten Informationen Optimierung Ihres MySQL Das Tabellendesign mit Clustered-Indizes ist die am besten geeignete Lösung. Es bietet eine verbesserte Abfrageleistung ohne die Komplexität und potenziellen Nachteile des Wechsels zu einer NoSQL-Datenbank. Weitere Optimierungen wie Partitionierung und Sharding können in Betracht gezogen werden, wenn in Zukunft weitere Leistungssteigerungen erforderlich sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMySQL oder NoSQL: Welche Datenbank verarbeitet eine Thread-Datenbank mit Milliarden Datensätzen am besten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP -Typ -Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Codequalität und der Lesbarkeit. 1) Tipps zum Skalartyp: Da Php7.0 in den Funktionsparametern wie int, float usw. angegeben werden dürfen. 3) Eingabeaufforderung für Gewerkschaftstyp: Da Php8.0 in Funktionsparametern oder Rückgabetypen angegeben werden dürfen. 4) Nullierstyp Eingabeaufforderung: Ermöglicht die Einbeziehung von Nullwerten und Handlungsfunktionen, die Nullwerte zurückgeben können.

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

Die Verwendung von Vorverarbeitungsanweisungen und PDO in PHP kann SQL -Injektionsangriffe effektiv verhindern. 1) Verwenden Sie PDO, um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen und den Fehlermodus festzulegen. 2) Erstellen Sie Vorverarbeitungsanweisungen über die Vorbereitungsmethode und übergeben Sie Daten mit Platzhaltern und führen Sie Methoden aus. 3) Abfrageergebnisse verarbeiten und die Sicherheit und Leistung des Codes sicherstellen.

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

PHP verwendet MySQLI- und PDO-Erweiterungen, um in Datenbankvorgängen und serverseitiger Logikverarbeitung zu interagieren und die serverseitige Logik durch Funktionen wie Sitzungsverwaltung zu verarbeiten. 1) Verwenden Sie MySQLI oder PDO, um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen und SQL -Abfragen auszuführen. 2) Behandeln Sie HTTP -Anforderungen und Benutzerstatus über Sitzungsverwaltung und andere Funktionen. 3) Verwenden Sie Transaktionen, um die Atomizität von Datenbankvorgängen sicherzustellen. 4) Verhindern Sie die SQL -Injektion, verwenden Sie Ausnahmebehandlung und Schließen von Verbindungen zum Debuggen. 5) Optimieren Sie die Leistung durch Indexierung und Cache, schreiben Sie hochlesbarer Code und führen Sie die Fehlerbehandlung durch.

PHP wird verwendet, um dynamische Websites zu erstellen. Zu den Kernfunktionen gehören: 1. Dynamische Inhalte generieren und Webseiten in Echtzeit generieren, indem Sie eine Verbindung mit der Datenbank herstellen; 2. Verarbeiten Sie Benutzerinteraktions- und Formulareinreichungen, überprüfen Sie Eingaben und reagieren Sie auf Operationen. 3. Verwalten Sie Sitzungen und Benutzerauthentifizierung, um eine personalisierte Erfahrung zu bieten. 4. Optimieren Sie die Leistung und befolgen Sie die Best Practices, um die Effizienz und Sicherheit der Website zu verbessern.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.
