MySQL
-
Логическое рассуждение в сетевых проблемах
Классический случай 1 Многим специалистам по программному обеспечению не хватает глубоких знаний логики TCP/IP, что часто приводит к неправильной идентификации проблем как загадочных. Некоторые отпугиваются сложностью литературы по сетям TCP/IP, в то время как другие вводятся в заблуждение запутанными деталями в Wireshark. Например, администратор баз данных, столкнувшийся с проблемами производительности, может неправильно истолковать данные захвата пакетов в Wireshark, ошибочно заключив, что причиной являются повторные передачи TCP. Figure 1. Packet capture screenshot provided by DBA suspecting retransmission problems Поскольку подозревается повторная…
-
Глубокий анализ деградации производительности MySQL 8.0
Пользователи, как правило, легче замечают снижение производительности при низкойConcurrency, в то время как улучшения в производительности при высокойConcurrency часто труднее воспринимаются. Поэтому поддержание производительности при низкойConcurrency имеет решающее значение, так как это напрямую влияет на пользовательский опыт и готовность к обновлению [1]. Согласно обширным отзывам пользователей, после обновления до MySQL 8.0 пользователи в целом заметили снижение производительности, особенно в операциях пакетной вставки и соединения. Эта тенденция к снижению стала более очевидной в более высоких версиях MySQL. Кроме того, некоторые энтузиасты…
-
Как запустить базу данных MySQL в контейнере Docker
Использование локальной контейнеризованной базы данных предоставляет гибкость и упрощает настройку. Оно позволяет точно воспроизводить производственные среды без сложностей традиционных установок баз данных. Docker упрощает этот процесс, делая deploy, управление и масштабирование баз данных в изолированных контейнерах с помощью нескольких команд. В этом руководстве вы узнаете, как: Запускать локальную контейнеризованную базу данных Доступ к консоли контейнеризованной базы данных Подключаться к контейнеризованной базе данных с вашего хоста Сохранять данные базы данных в volume Очищать лабораторию Предварительные условия Чтобы следовать этому руководству, у…
-
Как исправить поврежденные таблицы MySQL баз данных шаг за шагом
В современном мире компании не полагаются исключительно на определенную платформу базы данных. Существует множество платформ баз данных, которые адекватны для обработки средних нагрузок и требований к высокой доступности и восстановлению после катастроф. MySQL является одной из этих платформ баз данных, которая предоставляет множество функций и высокую производительность. Как и у других RDBMS, у MySQL также есть тенденция к порче базы данных и таблиц. Последняя неплановая остановка, вызванная Microsoft и CrowdStrike, также повлияла на сервера баз данных MySQL. Вследствие сбоев операционной…
-
Как может быть улучшена сcalability of MySQL для BenchmarkSQL TPC-C Testing?
Текущее состояние MySQL 5.7 MySQL 5.7 не идеальна с точки зрения масштабируемости. Следующая диаграмма иллюстрирует взаимосвязь между пропускной способностью TPC-C и конкуррентностью в MySQL 5.7.39 с конкретной конфигурацией. Это включает установку уровня изоляции транзакции на “Read Committed” и настройку параметра innodb_spin_wait_delay для снижения деградации пропускной способности. Рисунок 1: Проблемы масштабируемости в MySQL 5.7.39 во время тестирования BenchmarkSQL Из диаграммы ясно, что проблемы масштабируемости значительно ограничивают увеличение пропускной способности MySQL. Например, после 100 уровня конкуррентности пропускная способность начинает снижаться. Чтобы решить…
-
Monitoring Redis Droplets Using Redis Exporter Service
Введение Эффективное мониторинг баз данных Redis является незаменимым для поддержания оптимальной производительности, выявления потенциальных узких мест и обеспечения надежности системы в целом. Служба Redis Exporter – это надежное средство, предназначенное для мониторинга баз данных Redis с использованием Prometheus. В этом руководстве вы узнаете, как полностью установить и настроить службу Redis Exporter, чтобы безупречно организовать решение для мониторинга. Следуя этому руководству, выerezervите полностью работающую установку для эффективного мониторинга метрик производительности вашей базы данных Redis. Примечание: Ориентировочное время на установку для этого…
-
Выращивание силы AWS Aurora для масштабируемых и надежных баз данных
В эпоху цифровой трансформации бизнес-структуры нужны базы данных, обеспечивающие масштабность и надежность. AWS Aurora, реляционная база данных, поддерживающая MySQL и PostgreSQL, стала популярным выбором для компаний, ищущих высокую производительность, долговечность и эффективность расходов. В этой статье мы более подробно рассмотрим преимущества AWS Aurora и представим реальный пример его использования в онлайн-сервисе социальных средств. Сравнение AWS Aurora: преимущества против проблем Key Benefits Description Challenges Description High Performance and Scalability Дизайн Aurora разделяет функции хранения и вычисления, обеспечивая полосу пропуска, в пять…
-
Создание для производства: Web-приложения — резервное копирование
ИнTRодукЦИЯ После разработки плана восстановления всех компонентов вашего приложения вы должны установить систему бэкаps, которую требует его поддержание. Этот портал будет фокусироваться на использовании Bacula как решения для бэксов. Преимуществами использования полнофункциональной системы бэксов, как Bacula, являются возможность контроля над индивидуальными файлами и возможность расписать бэкс и восстановление по своему времени. Различные программы, как DigitalOcean Droplet Backups (snapshot backups of your entire Droplet), can be set up quickly and may be sufficient for your needs if you only need weekly…
-
Передача данных в реляционную базу данных (RDBMS) через коннектор Kafka JDBC Sink без использования Schema Registry
В современном ландшафте M2M (Machine to machine) связи существует огромная потребность в потоковой передаче цифровых данных от гетерогенных устройств IoT в различные RDBMS для дальнейшего анализа через панель мониторинга, вызывая различные события для выполнения многочисленных действий. Для поддержки вышеуказанных сценариев Apache Kafka действует как центральная нервная система, где данные могут быть поглощены из различных устройств IoT и сохранены в различные типы репозитория, RDBMS, облачное хранилище и т. д. Кроме того, можно выполнять различные типы конвейеров данных до или после прибытия…