MySQL

클래식 케이스 1 많은 소프트웨어 전문가들은 TCP/IP 논리 추론에 대한 심층적인 지식이 부족하여 종종 문제를 신비한 문제로 오인하는 경우가 있습니다. TCP/IP 네트워킹 문헌의 복잡성에 의해 낙담하는 사람도 있고, Wireshark의 혼란스러운 세부 사항에 속아 속일 수도 있습니다. 예를 들어, 성능 문제에 직면한 DBA는 Wireshark의 패킷 캡처 데이터를 잘못 해석하여 TCP 재전송이 원인이라고 잘못 결론을 내릴 수 있습니다. Figure 1. Packet capture screenshot provided by DBA suspecting retransmission problems 재전송이 의심되는 경우, 그 성질을 이해하는 것이 중요합니다. 재전송은 기본적으로 타임아웃 재전송을 포함합니다.…

사용자들은 저수준 동시성 성능의 감소를 더 쉽게 인식하는 경향이 있지만, 고수준 동시성 성능의 향상은 종종 인지하기 더 어렵습니다. 따라서 저수준 동시성 성능을 유지하는 것은 매우 중요하며, 이는 사용자 경험과 업그레이드 의사에 직접적인 영향을 미칩니다 [1]. 광범위한 사용자 피드백에 따르면, MySQL 8.0으로 업그레이드한 후 사용자는 일반적으로 성능 저하를 인식하고 있으며, 특히 배치 삽입 및 조인 작업에서 더욱 두드러집니다. 이러한 하향 추세는 MySQL의 더 높은 버전에서 더욱 명확해졌습니다. 또한 일부 MySQL 애호가와 테스트 담당자들은 업그레이드 후 여러 sysbench 테스트에서 성능 저하를 보고했습니다.…

로컬 컨테이너화된 데이터베이스를 사용하면 유연성이 제공되고 설정이 간단해집니다. 전통적인 데이터베이스 설치의 복잡성 없이 프로덕션 환경을 가깝게 복제할 수 있습니다. 도커는 이 프로세스를 간소화하여 몇 가지 명령으로 격리된 컨테이너에서 데이터베이스를 배포, 관리 및 확장하기 쉽게 만듭니다. 이 안내서에서는 다음을 배울 수 있습니다: 로컬 컨테이너화된 데이터베이스 실행 컨테이너화된 데이터베이스의 셸에 액세스 호스트에서 컨테이너화된 데이터베이스에 연결 볼륨에 데이터베이스 데이터 유지 실험실 정리 준비사항 이 가이드를 따라가려면 도커를 설치해야 합니다. 설치 지침은 도커 웹사이트를 참조하십시오. 컨테이너화된 데이터베이스 설정을 위한 단계별 안내 1. 로컬 컨테이너화된…

현재 시대의 기업은 특정 데이터베이스 서버 플랫폼에 묶여 있지 않습니다. 중간 수준의 工作中的과 고 가용성과 재생성 대처를 처리할 수 있는 많은 데이터베이스 플랫폼이 사용할 수 있습니다. MySQL는 많은 기능과 高性能을 제공하는 이러한 데이터베이스 플랫폼 중 하나입니다. 다른 RDBMS과 마찬가지로 MySQL도 데이터베이스 및 테이블 ruction에 Susceptible하입니다. Microsoft과 CrowdStrike로부터 인스턴트 停電가 발생했던 最近의 停電 현상도 MySQL 데이터베이스 서버에 영향을 주었습니다. 운영체제의 실패로 인해 데이터베이스의 테이블이나 전체 데이터베이스가 corruption되는 것입니다. 이 篇文章에서는 우리가 MySQL 데이터베이스의 테이블을 어떻게 corruption하고 修正할 수 있는지 보여드릴 것입니다.…

MySQL 5.7 현재 상태 MySQL 5.7은 스케일ability(スケール能力) 方面에서 理想的하지 않습니다. 下面的 그림은 特定の 설정下 MySQL 5.7.39의 TPC-C 吞吐量과 並行性之间的关系을 이形libration(表시)합니다. 이에는 트랜잭션 이olate(隔离) 수준을 Read Committed로 설정하고 innodb_spin_wait_delay 매개변수를 조절하여 吞吐量 저하를 軽減하는 것을 包括하고 있습니다. 그림 1: BenchmarkSQL 테스eting 시 MySQL 5.7.39의 스케일ability 문제 그림에서 明显的하게 스케일ability 문제는 MySQL 吞吐率의 증가를 значитель히 제한하는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 100개의 並行性 후에는 吞吐量이 시작되는 하락을 보여줍니다. 이전에 언론된 パフォーマン스 Implosion(爆発) 문제를 해결하기 위해 Percona의 스레드 풀을 사용하였습니다. Percona 스레드 풀을 설정한…

개요 Redis 데이터베이스의 적절한 모니터링을 위해서는 가장 좋은 성능을 유지하고, 잠재적인 밸트leineck을 식별하고, 전체 시스템의 신뢰성을 보장하는 것이 중요합니다. Redis Exporter Service는 Prometheus를 사용하여 Redis 데이터베이스를 모니터링하기 위한 강력한 기능을 가지고 있는 도구입니다. 이 튜토리얼은 Redis Exporter Service의 compete setup and configuration을 指导하여 monitoring solution을 integrate하는 것을 简単하게 도울 것입니다. 이 튜토리얼을 따라하면 Redis 데이터베이스의 performance metrics를 有效地 monitor하기 위한 fully operational monitoring setup을 성립시킵니다. Note: 이 튜토리얼의 설정 시간은 约 25분입니다. Prerequisites 시작하기 전에, 다음과 같은 prerequisites를 갖추어 둬야…

디지털 변형 時代에는 스케일ability과 신뢰성을 제공하는 데이터베이스 솔루션이 기업의 필요입니다. AWS Aurora, MySQL와 PostgreSQL를 지원하는 관계型 데이터베이스로서, 고성능, 신뢰성, 가격 효율성을 seek하는 기업들의 인기 있는 选题이 되었습니다. 이 글에서는 AWS Aurora의 이점을 探究하고, 실제 cases에서 온라인 소셜 미디어 latform에서 어떻게 사용되는지 예를 들어 보여 드리ます. AWS Aurora 比較: 이점 vs. 도전 Key Benefits Description Challenges Description High Performance and Scalability Aurora의 설계는 스토리지와 처리 기능을 분리하여 MySQL보다 cinque 배, PostgreSQL보다 두 배의 帯宽을 제공합니다. 자동 스케일링 기능을 사용하여 فーク 트로ffic…

소개 您的应用程序的各个组件的恢复计划确定后，您应该建立支持该计划的备份系统。本教程将重点介绍将Bacula作为备份解决方案的使用。使用像Bacula这样的完整备份系统的优点是，您可以在单个文件级别完全控制备份和恢复内容，并且可以根据需要自行安排备份和恢复。 像DigitalOcean Droplet Backups（您整个Droplet的快照备份）这样的解决方案易于设置，如果只需要每周备份，可能就足够满足您的需求了。如果您选择DigitalOcean备份，请确保通过遵循创建数据库的热备份部分来设置数据库的热备份。 이 튜토리얼의 이 부분에서는 Bacula를 설정하여 응용 프로그램 설정(이전에 복구 계획에서 정의한 db1, app1, app2, lb1)을 구성하는 서버의 필요한 백업을 매일 백업하는 방법을 설명합니다. 이 튜토리얼은 Bacula를 사용하여 LAMP 스택의 백업을 생성하는 방법을 보여줍니다. 또한, Percona XtraBackup를 사용하여 MySQL 데이터베이스의 핫 백업을 만들고, rsync를 사용하여 원격 데이터 센터의 서버에 백업 사본을 만듭니다. 이 과정에서 설정에 두台의 서버를 추가합니다: backups 및 remotebackups(분리된 데이터 센터에 위치한). 시작해보겠습니다. backups 서버에 Bacula 설치 backups 서버에 Bacula를 설정하려면 다음 튜토리얼을…

오늘날 M2M(Machine to machine) 통신 환경에서는 다양한 IoT 장치의 디지털 데이터를 대시보드를 통한 추가 분석 및 다양한 작업을 수행하기 위한 다양한 이벤트를 트리거하기 위해 여러 RDBMS에 스트리밍하는 데 막대한 요구가 있습니다. 위의 시나리오를 지원하기 위해 Apache Kafka는 다양한 IoT 장치에서 데이터를 수집하고 다양한 유형의 저장소, RDBMS, 클라우드 스토리지 등에 지속될 수 있는 중앙 신경계처럼 작동합니다. 또한 다양한 유형의 데이터 파이프라인을 실행할 수 있습니다. Kafka 토픽에 도착하기 전후에. Kafka JDBC 싱크 커넥터를 사용하면 Kafka 토픽에서 지속적으로 데이터를 스트리밍하여 해당 RDBMS에 저장할…