在我正在工作的初创公司,我们正在考虑为我们的数据库扩展解决方案.事情变得有些令人困惑(至少对我来说)与MySQL,它有MySQL集群,复制和MySQL集群复制(来自版本5.1.6),这是MySQL集群的异步版本.MySQL手册解释了其群集常见问题解答中的一些差异,但很难确定何时使用其中一个.
我很感激那些熟悉这些解决方案之间的差异以及优缺点的人的建议,以及何时建议使用每个解决方案.
mysql replication scaling cluster-computing database-cluster
我正在使用一个遇到可伸缩性问题的数据库模式.模式中的一个表已经增长到大约1000万行,我正在探索分片和分区选项,以允许此模式扩展到更大的数据集(例如,10亿到1000亿行).我们的应用程序还必须可部署到多个数据库产品上,包括但不限于Oracle,MS SQL Server和MySQL.
这是一个大问题,我想了解可用的选项.有哪些资源(书籍,白皮书,网站)用于数据库分片和分区策略?
我有一个用例,我希望在多个服务器上复制单个数据库(出于 HA 和可扩展性目的),
运行 3 节点副本而不是 3 节点集群会有什么缺点吗?
我们正在使用公共数据集对BigQuery进行基准测试。我们使用了同一张表并按天对其进行了分区,但是尚不清楚我们会获得很多好处。有什么好的平衡点?
SELECT sum(score)
FROM `fh-bigquery.stackoverflow_archive.201906_posts_questions`
WHERE creation_date > "2019-01-01"
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
耗时1秒,处理270.7MB。
相同,但具有分区:
SELECT sum(score)
FROM `temp.questions_partitioned`
WHERE creation_date > "2019-01-01"
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
耗时2秒,处理14.3 MB。
因此,我们发现在处理的MB中有好处,但查询速度较慢。
决定何时进行分区的好策略是什么?
(从我今天收到的电子邮件中)
我有一个MySQL集群设置,有2个数据节点和1个管理节点.我们现在在进行插入时会在数据节点上出错.
ERROR 1114(HY000):表'用户'已满
请任何帮助,这是一个配置问题,如果是这样的节点?每个节点都是Ubuntu 9服务器.
今天我在java开发人员的采访中听到这个.我必须列出MyISAM相对于InnoDB的一些优点以及为什么它仍然被广泛使用.他们正在等待我的回答作为这个问题的标题.
我从他们自己的答案中了解到:MyISAM没有外键,DB可以轻松集群(例如每个服务器一个表).但是为什么我们不能简单地创建没有外键的InnoDB表?这个解释听起来很奇怪..
几天前我在贝尔格莱德参加了一些IT会议.关于议程是一个关于MySql的主题,以及MySql中的聚类,来自MySql的人说他们拥有群集裂脑问题的最佳解决方案,有没有人知道这个,这是真的还是仅仅是营销手段?
我一直在阅读Galera集群的文档:http://galeracluster.com/documentation-webpages/genindex.html
我一直看到建议(或者,在某些地方,明确的限制)最小集群是3个节点.
我的问题是,在一个节点发生故障后,最小集群会发生什么.
我们有一个基本的2节点Cassandra集群。两个节点都以最低配置运行3.9版以启用集群。一个节点发送错误的生成,导致另一个节点显示警告
WARN [GossipStage:1] Gossiper.java:1146 - received an invalid gossip generation for peer /10.3.185.234; local time = 1479469393, received generation = 1872927836
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
导致问题的节点1具有以下输出:
nodetool gossipinfo
/10.3.185.234
generation: 1872927836
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
1872927836年是一个遥远的日期(格林尼治标准时间2029年5月8日星期二09:43:56)。节点2正合法丢弃该数据包。我可以以某种方式修复node-1以发送正确的世代吗?
database-cluster ×10
mysql ×5
database ×2
cassandra ×1
couchdb ×1
galera ×1
innodb ×1
mariadb ×1
myisam ×1
replication ×1
scalability ×1
scaling ×1
sharding ×1
split ×1
sql ×1