Khả năng mở rộng trong MySQL là gì?

MySQL là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ nguồn mở (RDBMS) được sử dụng rộng rãi và là một giải pháp tuyệt vời cho nhiều ứng dụng, bao gồm các ứng dụng quy mô web. Nhưng kiến ​​trúc MySQL có những hạn chế khi phân tích dữ liệu lớn

Xem xét kỹ hơn các điểm mạnh và điểm yếu của MySQL cho thấy năm trường hợp sử dụng trong đó RDBMS, mặc dù mạnh mẽ, có thể hưởng lợi từ nhiều tính năng của Apache Ignite

1. Cung cấp dữ liệu nóng

Trong các ứng dụng lớn, bộ đệm dữ liệu được lưu trữ trong RAM có thể tăng lên rất lớn và phải chịu hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu yêu cầu mỗi giây. MySQL không có công cụ tìm kiếm tập trung vào bộ nhớ mạnh. Bởi vì nó không được thiết kế cho tính đồng thời rất cao, người dùng có thể gặp phải các tác động về hiệu suất do tắc nghẽn. Những hạn chế khác. MySQL có chi phí hoạt động tương đối cao và không thể cung cấp tốc độ tối ưu

Người ta thường sử dụng Memcached hoặc Redis làm giải pháp bên ngoài cho bộ đệm và các nhu cầu dữ liệu nóng khác, để loại bỏ chi phí phân tích cú pháp SQL và giao dịch. Nhưng bộ nhớ đệm rất khó vì bạn có nguy cơ đọc dữ liệu không phải là hiện tại. Cũng có thể sử dụng các cải tiến khả năng mở rộng nội bộ trong MySQL, chẳng hạn như nhóm luồng, có sẵn dưới dạng tính năng doanh nghiệp của MySQL hoặc dưới dạng triển khai nguồn mở. Nhưng các tính năng như vậy thường giúp nhiều truy vấn chạy đồng thời mà không cải thiện hiệu suất của bất kỳ truy vấn cụ thể nào

Một giải pháp tốt hơn là sử dụng nền tảng điện toán trong bộ nhớ Apache® Ignite™ bao gồm lưới dữ liệu trong bộ nhớ và lưới SQL trong bộ nhớ cho phép bạn tạo kho lưu trữ dữ liệu MySQL trong bộ nhớ để phân vùng và lưu trữ dữ liệu vào bộ nhớ cache trong bộ nhớ . Không giống như các sản phẩm như Redis và Memcached chủ yếu lưu trữ khóa-giá trị trong bộ nhớ, nền tảng điện toán trong bộ nhớ Apache Ignite có nhiều tính năng bổ sung rất có giá trị đối với các công ty chuyển sang điện toán trong bộ nhớ. Ví dụ. ANSI-99 SQL, các giao dịch tuân thủ ACID phân tán, khả năng tính toán và phát trực tuyến nâng cao, v.v.

2. Xử lý dữ liệu có tính biến động cao

Nếu hàng nghìn bản cập nhật mỗi giây được áp dụng cho một hàng cơ sở dữ liệu (e. g. , doanh số bán hàng trực tuyến chớp nhoáng đối với vé xem buổi hòa nhạc có nhu cầu cao), điều quan trọng là phải duy trì các giá trị chính xác mỗi giây. MySQL được thiết kế dựa trên ngữ nghĩa giao dịch đầy đủ với sự hỗ trợ cho các giao dịch dài. Nó hoạt động với độ bền nhật ký dựa trên đĩa. Do đó, MySQL không phù hợp để sử dụng với loại môi trường dữ liệu có tính biến động cao này

Ở một mức độ nào đó, thiết kế dữ liệu tốt trong MySQL có thể giải quyết vấn đề này. Việc chia bộ đếm thành nhiều hàng có thể hữu ích. Cấu hình tối ưu của cài đặt MySQL có thể mang lại hiệu suất tốt hơn gấp 10 lần so với cấu hình MySQL gốc. Sao chép song song, một vấn đề lịch sử khác, đã được giải quyết trong MySQL 5. 7 hoặc bằng các giải pháp như Percona XtraDB Cluster. Một số người dùng thậm chí còn di chuyển dữ liệu được cập nhật thường xuyên sang Memcached hoặc Redis, sau đó đồng bộ hóa định kỳ với RDBMS

Một giải pháp tốt hơn là sử dụng Apache Ignite để tự động phân phối dữ liệu trên tất cả các nút trong một cụm. Sao chép giữa các nút và cụm có thể định cấu hình và diễn ra tự động. Apache Ignite có thể được cấu hình để cung cấp mức độ nhất quán cần thiết. Sau khi dữ liệu có trong Apache Ignite, bạn có thể tận dụng công cụ SQL phân tán ANSI-99 và các giao dịch tuân thủ ACID để làm việc với dữ liệu của bạn giống như cách bạn làm việc với dữ liệu đó trong MySQL

3. Tránh các giới hạn về khả năng mở rộng của MySQL

MySQL ban đầu được thiết kế như một hệ thống một nút chứ không phải dành cho trung tâm dữ liệu hiện đại. Các bản cài đặt MySQL lớn nhất hiện nay không thể thay đổi quy mô bằng cách sử dụng MySQL như một hệ thống duy nhất và phải dựa vào sharding — hoặc chia nhỏ tập dữ liệu trên nhiều nút hoặc phiên bản. Tuy nhiên, hầu hết các giải pháp sharding trong MySQL là thủ công và làm cho mã ứng dụng trở nên phức tạp hơn. Mọi mức tăng hiệu suất đều bị mất khi truy vấn phải truy cập dữ liệu trên nhiều phân đoạn

Các công cụ như Vitess (một framework YouTube phát hành cho MySQL sharding) hoặc ProxySQL thường được sử dụng để giúp triển khai sharding. Memcached, Redis, MongoDB và Cassandra cũng cung cấp các giải pháp giao diện người dùng

Apache Ignite được xây dựng từ đầu như một nền tảng điện toán trong bộ nhớ phân tán có hiệu suất cao và khả năng mở rộng cao. Không có giới hạn về số lượng CPU và bộ nhớ có thể được sử dụng bởi bất kỳ nút nào. Hơn nữa, các nút được tự động cân bằng tải. Dữ liệu được phân phối tự động trên tất cả các nút trong một cụm nên không cần phải phân mảnh thủ công

4. Cung cấp phân tích

MySQL không được thiết kế để chạy các truy vấn phức tạp đối với khối lượng dữ liệu lớn (đòi hỏi phải xử lý rất nhiều dữ liệu trên quy mô lớn). Trình tối ưu hóa MySQL khá hạn chế, thực hiện một truy vấn tại một thời điểm bằng một luồng duy nhất. Một truy vấn MySQL nhất định không thể mở rộng quy mô giữa nhiều lõi CPU trong một hệ thống cũng như không thể thực hiện các truy vấn phân tán trên nhiều nút

Mặc dù MySQL không cung cấp giải pháp toàn diện để xử lý dữ liệu quy mô lớn, mạnh mẽ, nhiều giải pháp bên ngoài, chẳng hạn như Hadoop® và Apache® Spark™, ​​thường được sử dụng. Vertica và ClickHouse cũng nổi lên như những giải pháp phân tích xứng đáng

Ở đây cũng vậy, Apache Ignite là một giải pháp tốt hơn. Nó dễ dàng tích hợp với Hadoop và Spark, sử dụng công nghệ trong bộ nhớ để bổ sung cho các công nghệ này và đạt được hiệu suất và quy mô tốt hơn đáng kể. Lưới SQL trong bộ nhớ Apache Ignite được tối ưu hóa cao và dễ dàng điều chỉnh để thực thi các truy vấn SQL hiệu suất cao. Lưới SQL trong bộ nhớ cung cấp các kết nối JDBC/ODBC cho bất kỳ giải pháp phân tích nào

Trò chuyện với GridGain, chuyên gia hàng đầu thế giới về Apache Ignite và điện toán trong bộ nhớ. Dù bạn đang ở đâu trên hành trình Ignite của mình, chúng tôi luôn sẵn sàng trợ giúp

Liên hệ với chúng tôi

5. Cung cấp năng lượng cho các tìm kiếm toàn văn ở quy mô lớn

MySQL có thể xử lý các tìm kiếm toàn văn cơ bản. Tuy nhiên, do không có khả năng quản lý xử lý song song, các tìm kiếm không mở rộng tốt khi khối lượng dữ liệu tăng lên

Đối với các ứng dụng tìm kiếm quy mô nhỏ, InnoDB, lần đầu tiên có sẵn với MySQL 5. 6, có thể giúp đỡ. Tuy nhiên, khi tìm kiếm vượt quá vài gigabyte, một giải pháp tìm kiếm nâng cao như Elaticsearch, Apache Solr, Crate. io hoặc Sphinx Tìm kiếm có ý nghĩa

Hoặc bạn có thể sử dụng Apache Ignite, hỗ trợ các truy vấn dựa trên văn bản dựa trên lập chỉ mục Lucene. Tìm kiếm văn bản được phân phối trên toàn cụm để xử lý song song với dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ. Điều này dẫn đến hiệu suất cao và tìm kiếm toàn văn có khả năng mở rộng cao

Hai xu hướng chính

Hai xu hướng chính đã hội tụ để thay đổi cục diện xử lý dữ liệu quy mô lớn. Cùng nhau, họ đang buộc phải thay đổi toàn bộ thế giới cơ sở dữ liệu

  • Xử lý dữ liệu thời gian thực ngày càng được triển khai bởi các tổ chức doanh nghiệp thuộc mọi loại hình, dẫn họ đến cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ và kiến ​​trúc phân tán
  • Giá bộ nhớ đã giảm đáng kể trong vài năm qua. 1TB RAM cấp máy chủ có giá 4 USD/GB vào năm 2022, giảm 50% so với 8 USD/GB chỉ 3 năm trước. 1 GB dung lượng lưu trữ đĩa cấp máy chủ vẫn nằm trong phạm vi 10¢ mỗi GB. Giá RAM giảm nhanh so với dung lượng lưu trữ trên đĩa khiến cho việc xử lý và phân tích trong bộ nhớ trở nên hấp dẫn đối với các doanh nghiệp đối với khối lượng công việc có giá trị cao ngày càng tăng

Nền tảng trong bộ nhớ là hệ thống phân tán tinh vi, hiệu quả và có cấu trúc tốt nhất hiện có. Các triển khai lớn nhất của Apache Ignite cạnh tranh với các cài đặt lớn nhất của Cassandra và Hadoop. Chúng bao gồm vài nghìn nút và cụm – đồng thời cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng vô song

Tất cả điều này có nghĩa là các nền tảng điện toán trong bộ nhớ có thể cung cấp khả năng mở rộng mà bạn cần để vượt qua các giới hạn của MySQL. Tại một thời điểm nào đó, trong một tương lai không xa, những tiến bộ trong công nghệ bộ nhớ cũng có thể đưa chúng ta đến một thế giới lưu trữ trong bộ nhớ, với các đĩa chỉ đóng vai trò sao lưu lịch sử

Làm cách nào để mở rộng cơ sở dữ liệu MySQL?

Cách dễ nhất để tăng dung lượng của cơ sở dữ liệu MySQL là nâng cấp phần cứng máy chủ . Thông thường, điều này có nghĩa là thêm CPU và/hoặc RAM, nhưng cũng có thể bao gồm dung lượng I/O của đĩa. Mở rộng quy mô theo chiều dọc có thể được thực hiện bằng cách nâng cấp phần cứng máy chủ hiện có hoặc bằng cách chuyển sang máy chủ mới.

Tại sao MySQL không thể mở rộng?

3. Tránh các giới hạn về khả năng mở rộng của MySQL. MySQL ban đầu được thiết kế dưới dạng hệ thống một nút chứ không phải dành cho trung tâm dữ liệu hiện đại . Các bản cài đặt MySQL lớn nhất hiện nay không thể thay đổi quy mô bằng cách sử dụng MySQL như một hệ thống duy nhất và phải dựa vào sharding — hoặc chia nhỏ tập dữ liệu trên nhiều nút hoặc phiên bản.

Điều gì làm cho một cơ sở dữ liệu có thể mở rộng?

Điều gì tạo nên cơ sở dữ liệu có thể mở rộng? . Trong lĩnh vực ứng dụng hiện đại, hai loại khối lượng công việc đã xuất hiện – đó là khối lượng công việc phân tích và giao dịch. emphasizes the capability of a database to handle growth in the amount of data and users. In the modern applications sphere, two types of workloads have emerged – namely analytical and transactional workloads.

MySQL có tốt cho việc mở rộng quy mô không?

Để đáp ứng hiệu suất bền vững và khả năng mở rộng của lượng người dùng, truy vấn và tải dữ liệu ngày càng tăng, MySQL Enterprise Edition cung cấp Nhóm luồng MySQL. Nhóm luồng cung cấp mô hình xử lý luồng có khả năng mở rộng cao được thiết kế để giảm chi phí quản lý kết nối máy khách và luồng thực thi câu lệnh .