정말 큰 (말하자면 1 억 행) 데이터베이스가 정기적으로 손상됩니까? 나는 스케일링에 전혀 익숙하지 않다. 그러나 하나의 데이터베이스가 실제 데이터의 큰 덩어리의 열쇠가되어 "오 그래, 그 쿼리는 20,000,000-25,000,000 블록을 필요로한다"라고 말하는 인덱스가 될 수 있다고 생각했다. 그 블록으로 쿼리를 보내고 나머지는 건너 뜁니다. 이것은 구현할 필요가있는 것이 아니라, 올바른 방향으로 나를 가리키는 자원을 여기에서 요청할 것이라고 생각했습니다. 문안 인사.대형 MySQL 데이터베이스는 어떻게 효율적으로 작동합니까?
물론 가능합니다. 예를 들어 대형 시스템에는 데이터베이스와로드 밸런스가 포함 된 여러 데이터 센터가있는 경우가 많습니다.
당신이 말하는 것처럼 대형 데이터베이스를 분할하는 핵심 개념은 데이터베이스 샤딩입니다. This article을 사용하면 샤딩 (sharding)이 어떻게 데이터베이스를 분할하여보다 쉽게 액세스하고 개별 서버의 부하를 줄일 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
한 번 생각해 보니이 유형의 기술이 약 백만 줄의 데이터베이스에 필요하다고 생각했지만 3NF와 적절한 데이터베이스 구조를 배웠을 때 나는 끔찍하게 구현 된 데이터베이스를 수리했습니다. 이 점을 상기시켜 줘서 고마워! 나는 당신이 얻는 다른 대답을보기 위해 흥미가있을 것이다.
큰 테이블의 가장 큰 문제점은 쿼리로 끌어 올 데이터의 양입니다. 1 백만 개의 행 테이블을 가지고 작업 할 때 LIMIT 절을 잘 사용하는 것이 중요합니다. 모든 것을 선택하려고 시도하지만 서버를 죽이면 정확히 한 번 실수를 저지른 것입니다.
인덱스와 LIMIT 절 사이에서 MySQL 테이블은 전체 데이터 세트에 한 번에 액세스하지 않는 한 매우 큰 데이터 세트가 저장된 경우 매우 유용 할 수 있습니다.
MySQL 5.1에는 설명대로 (기본 수준에서) 테이블을 여러 섹션으로 나눌 수있는 기능이 있습니다 (예 : table partitioning). 그러나 MySQL에는 모든 성능 튜닝 기능이 있으므로 각 설치에 가장 적합한 옵션을 선택하려면 모든 기능을 잘 알고 있어야합니다.
만약 당신이 MySQL에 대해 이야기하고 있다면, 당신은 1 억 개의 행을 가진 테이블을 의미한다고 생각합니다. 데이터베이스는 원하는만큼의 행을 가질 수 있습니다. 그러나 각 테이블에 10 개의 행과 1,000 만 개의 테이블이 있다면, 매우, 매우 performant. –
1 억 개의 행을 처리해야하는 경우 PostgreSQL, MSSQL 또는 Oracle으로 이동할 시간입니다. – backslash17