


MySQL ou Cassandra pour une base de données d'un milliard de lignes : quand devriez-vous migrer vers NoSQL ?
MySQL vs NoSQL : choisir la bonne base de données pour votre grand ensemble de données
Dans ce scénario, vous êtes confronté à un dilemme entre l'amélioration les performances d'une grande base de données MySQL ou la migration vers Cassandra. Face à une base de données d'un milliard de lignes et à une exécution lente des requêtes malgré l'indexation, il est compréhensible d'envisager des options alternatives.
Comprendre les techniques d'optimisation de MySQL
Avant de se lancer dans NoSQL, il est crucial pour tirer parti des techniques d'optimisation inhérentes à MySQL. L'approche recommandée consiste à approfondir la nature des tables indexées, en particulier les index clusterisés, comme expliqué dans les ressources fournies (liens dans la réponse originale).
Exemple de schéma : clustering dans MySQL
Pour illustrer l'impact potentiel du clustering, repensons l'exemple de schéma :
- Convertissez le threads la clé primaire de la table d'une clé unique à incrémentation automatique à une clé cluster composite combinant les colonnes forum_id et thread_id.
- Cette disposition d'index cluster optimise la récupération des données en stockant physiquement les lignes dans l'ordre de la clé composite.
- Introduction d'un déclencheur qui maintient un compteur next_thread_id dans la table des forums pour garantir des thread_ids uniques pour chacun forum.
Avantages de l'index clusterisé
Ce schéma présente plusieurs avantages :
- Requêtes plus rapides sur les colonnes forum_id et thread_id, car ils correspondent à l'ordre des clés primaires.
- Performances améliorées pour les requêtes impliquant answer_count, en raison de son inclusion dans la clé primaire et des optimisations résultant de l'index clusterisé.
Comparaison des performances
Les exemples de requêtes fournis dans la réponse originale présentent le amélioration significative des temps d'exécution des requêtes grâce au schéma MySQL optimisé. Par exemple, une requête qui couvre 15 millions de lignes dans le grand forum 65 est exécutée en seulement 0,02 seconde.
Conclusion
En tirant parti des capacités d'indexation en cluster de MySQL, il est possible pour améliorer considérablement les performances des requêtes dans les grandes bases de données. Bien que les solutions NoSQL comme Cassandra offrent des avantages spécifiques dans certains scénarios, pour cet ensemble de données et ces modèles de requêtes particuliers, l'optimisation de MySQL peut permettre d'obtenir les gains de performances souhaités. D'autres optimisations telles que le partitionnement, le partitionnement et les mises à niveau matérielles peuvent être envisagées pour faire évoluer la solution encore plus loin.
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Dans PHP, Password_Hash et Password_verify Les fonctions doivent être utilisées pour implémenter le hachage de mot de passe sécurisé, et MD5 ou SHA1 ne doit pas être utilisé. 1) Password_hash génère un hachage contenant des valeurs de sel pour améliorer la sécurité. 2) Password_verify Vérifiez le mot de passe et assurez-vous la sécurité en comparant les valeurs de hachage. 3) MD5 et SHA1 sont vulnérables et manquent de valeurs de sel, et ne conviennent pas à la sécurité de mot de passe moderne.

Le type PHP invite à améliorer la qualité et la lisibilité du code. 1) Conseils de type scalaire: Depuis PHP7.0, les types de données de base sont autorisés à être spécifiés dans les paramètres de fonction, tels que INT, Float, etc. 2) Invite de type de retour: Assurez la cohérence du type de valeur de retour de fonction. 3) Invite de type d'union: Depuis PHP8.0, plusieurs types peuvent être spécifiés dans les paramètres de fonction ou les valeurs de retour. 4) Invite de type nullable: permet d'inclure des valeurs nulles et de gérer les fonctions qui peuvent renvoyer les valeurs nulles.

PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

PHP reste important dans le processus de modernisation car il prend en charge un grand nombre de sites Web et d'applications et d'adapter les besoins de développement via des cadres. 1.Php7 améliore les performances et introduit de nouvelles fonctionnalités. 2. Des cadres modernes tels que Laravel, Symfony et Codeigniter simplifient le développement et améliorent la qualité du code. 3. L'optimisation des performances et les meilleures pratiques améliorent encore l'efficacité de l'application.

Les principaux avantages du PHP comprennent la facilité d'apprentissage, un soutien solide sur le développement Web, les bibliothèques et les cadres riches, les performances élevées et l'évolutivité, la compatibilité multiplateforme et la rentabilité. 1) Facile à apprendre et à utiliser, adapté aux débutants; 2) une bonne intégration avec les serveurs Web et prend en charge plusieurs bases de données; 3) ont des cadres puissants tels que Laravel; 4) Des performances élevées peuvent être obtenues grâce à l'optimisation; 5) prendre en charge plusieurs systèmes d'exploitation; 6) Open source pour réduire les coûts de développement.

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