Ke hoʻohana nei ʻo MariaDB i nā kumuwaiwai he nui?

ʻO MariaDB kahi ʻōnaehana hoʻokele waihona waihona open source i loaʻa i ka kaulana i nā makahiki i hala iho nei ma muli o kāna hana kupaianaha a paʻa. Eia nō naʻe, e like me nā ʻōnaehana, he mea nui e noiʻi a hoʻomaopopo i ka hopena i hiki ke loaʻa i nā kumuwaiwai ʻōnaehana. Ma kēia ʻatikala, e ʻimi mākou inā hoʻopau ʻo MariaDB i nā kumuwaiwai he nui a pehea e hoʻemi ʻia ai kēia pilikia ʻenehana. Mai ka nānā ʻana i kāu ʻōnaehana a hiki i ka hoʻoponopono ʻana i nā hoʻonohonoho kikoʻī, e hāʻawi mākou i ka ʻike kūʻokoʻa, ʻenehana i kēia kumuhana e kōkua iā ʻoe e hoʻomaikaʻi i ka hana o kāu ʻōnaehana.

1. Introduction to the concern: Ke hoʻohana nei ʻo MariaDB i nā kumuwaiwai he nui?

ʻO kekahi o nā pilikia maʻamau e pili ana iā MariaDB ʻo kāna koi kiʻekiʻe i nā kumuwaiwai ʻōnaehana. Hiki paha kēia i ka emi ʻana o ka hana holoʻokoʻa o ka ʻōnaehana hana a pili nui i ka hana o nā noi ʻē aʻe. ʻO ka mea pōmaikaʻi, aia kekahi mau ala e hoʻoponopono ai i kēia pilikia a hoʻopaʻa i ka hoʻohana waiwai a MariaDB.

ʻO ka hoʻonā mua e noʻonoʻo ai ʻo ka huli ʻana i ka nīnau. Hoʻopili kēia i ka nānā ʻana i nā nīnau e pili ana i ka ʻikepili a me ka hana ʻana i nā hoʻololi e hoʻomaikaʻi i kā lākou hana. Hiki ke hoʻohana ʻia nā mea hana e like me MariaDB's query planner e kālailai i ka hana nīnau a ʻike i nā wahi pilikia. Mai laila mai, hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻenehana e like me ka index optimization, ka palena hopena, a me ka maʻalahi o nā nīnau paʻakikī.

ʻO kahi ala ʻē aʻe e hōʻemi ai i ka hoʻohana ʻana i ka waiwai ʻo ka hoʻoponopono ʻana i ka hoʻonohonoho MariaDB. Hoʻopili kēia i ka hoʻoponopono ʻana i nā ʻāpana e like me ka nui buffer, ka nui o ka pilina pili, a me ka helu kiʻekiʻe o nā kaʻina hana like. Ma ka hoʻololi ʻana i kēia mau hoʻonohonoho e like me nā pono kikoʻī o kāu ʻōnaehana, hiki ke hoʻonui i ka hoʻohana waiwai a hoʻomaikaʻi i ka hana holoʻokoʻa o MariaDB. E hoʻomanaʻo e hana nā kākoʻo waihona hoʻonohonoho maʻamau e pale aku i ka nalowale o ka ʻikepili i ka hihia o nā hewa.

2. Ka nānā ʻana i nā kumuwaiwai i hoʻohana ʻia e MariaDB i kahi ʻano hana

I loko o kahi ʻenehana hana, pono ia e nānā i nā kumuwaiwai i hoʻohana ʻia e MariaDB e hōʻoia i ka hana maikaʻi loa a pale aku i ka overutilization a i ʻole nā ​​pilikia undercapacity. Aia ma lalo iho kekahi mau mea nui e hoʻomanaʻo i ka wā o kēia loiloi:

1. Monitoreo del rendimiento- He mea koʻikoʻi ka loaʻa ʻana o kahi ʻōnaehana nānā e nānā a nānā i ka hana MariaDB i ka manawa maoli. Hiki i kēia ke hoʻohana i nā mea hana nānā e like me Nagios, Zabbix o Prometheus e hōʻiliʻili a e kālailai i nā ana nui, e like me ka CPU a me ka hoʻohana ʻana i ka hoʻomanaʻo, ka latency database, a me ka helu o nā nīnau i kēlā me kēia kekona. Na kēia mau mea hana e ʻae iā ʻoe e ʻike i nā bottlenecks a i ʻole nā ​​​​mea kūpono ʻole i kāu hoʻonohonoho o kēia manawa.

2. Ajuste de la configuración- He mea koʻikoʻi ka loiloi ʻana a me ka hoʻoponopono ʻana i ka hoʻonohonoho ʻōnaehana ʻo MariaDB e hoʻokō i kāna hana a hoʻololi iā ia i nā pono kikoʻī o kāu wahi hana. Hiki iā ʻoe ke hoʻomaka ma ke aʻo ʻana a me ka hoʻololi ʻana i nā hoʻonohonoho kī ma ka faila hoʻonohonoho my.cnf, e like me innodb_buffer_pool_size, innodb_log_file_size y max_connections, e like me nā ʻōlelo aʻoaʻo hana a MariaDB. Eia hou, e ʻike a hoʻoponopono i nā hoʻonohonoho kikoʻī o kāu hāmeʻa, e like me ka nui o ka Hoʻomanaʻo RAM a he mea nui ka helu o nā cores CPU no ka hoʻonui ʻana i nā kumuwaiwai i loaʻa.

3. Optimización de consultas- Hiki i nā nīnau kūpono ʻole ke hoʻopilikia nui i ka hana a MariaDB i kahi ʻano hana. Manaʻo ʻia e nānā mau a hoʻopaʻa i nā nīnau i hoʻohana nui ʻia i kāu noi, me ka hoʻohana ʻana i nā mea hana e like me optimizer_trace o MariaDB e ʻike i nā bottlenecks. Hiki iā ʻoe ke hoʻohana i nā kuhikuhi kūpono a hoʻohana i nā ʻōlelo like EXPLAIN e nānā i ka hoʻolālā hoʻokō o kēlā me kēia nīnau a hana i nā hoʻomaikaʻi kūpono. E hoʻomanaʻo e hiki i nā hoʻololi liʻiliʻi i nā nīnau ke hoʻololi nui i ka hana ʻōnaehana holoʻokoʻa.

I ka hōʻuluʻulu ʻana, ʻo ka nānā ʻana i nā kumuwaiwai i hoʻohana ʻia e MariaDB i kahi ʻenehana hana pono e hōʻoia i ka hana maikaʻi loa a pale i nā pilikia hiki. ʻO ka nānā mau ʻana, ka hoʻoponopono hoʻonohonoho ʻana, a me ka huli ʻana i nā nīnau he mau ʻanuʻu koʻikoʻi ia e hoʻonui ai i kāu hana ʻikepili. Ma ka hahai ʻana i kēia mau ʻōlelo aʻoaʻo a me ka hoʻohana ʻana i nā mea hana pono, hiki iā ʻoe ke hōʻoia i ka hana ʻana o kāu ʻōnaehana MariaDB me ka pono a hilinaʻi i nā manawa a pau.

3. Ke ʻimi nei i ka hopena o MariaDB i ka hana ʻōnaehana

Una base de datos He mea nui ka maikaʻi e hōʻoia i ka hana maikaʻi loa o kahi ʻōnaehana. ʻO MariaDB kahi punahele punahele punahele i MySQL e hāʻawi ana i nā hoʻomaikaʻi koʻikoʻi e pili ana i ka hana a me ka scalability. Ma kēia ʻāpana, e ʻimi mākou pehea e hiki ai iā MariaDB ke hoʻoikaika i ka hana ʻōnaehana a pehea e loaʻa ai ka maikaʻi o kēia mea hana ikaika.

No ka hoʻomaka, he mea nui e hoʻomaopopo i nā hiʻohiʻona nui o MariaDB e hiki ai iā a hana kiʻekiʻe aʻe hoʻohālikelike ʻia me nā ʻikepili ʻē aʻe. Hoʻopili kēia i ka hoʻohana ʻana i ka mīkini mālama mālama InnoDB, e hāʻawi ana i nā kālepa ACID a me ka hoʻonui ʻana i ka hana ma nā wahi kākau-intensive. Hoʻohui ʻia, hōʻike ʻo MariaDB i kahi huli hulina i hoʻomaikaʻi ʻia e hoʻokō ana i ka loiloi nīnau naʻauao. Nā nīnau SQL, ka hopena o nā manawa pane wikiwiki a me ka haʻahaʻa o ka ukana kikowaena.

Ma waho aʻe o nā hiʻohiʻona kūloko o MariaDB, aia kekahi mau hoʻolālā e hiki ke hoʻokō ʻia e hana i ka hapa nui o kāna hana. ʻO kekahi o kēia mau hoʻolālā ʻo ia ka ʻikepili schema optimization, e pili ana i ka hoʻolālā akahele o nā papa a me nā kuhikuhi. No ka hoʻomaikaʻi hou ʻana i ka hana, ʻoi aku ka maikaʻi o ka hoʻonohonoho ʻana i ka cache query a me ka cache hopena e hōʻemi i nā nīnau ʻikepili pono ʻole. Eia hou, he mea nui e nānā mau a hoʻoponopono i ka hoʻonohonoho kikowaena MariaDB e kūpono i nā pono o ka ʻōnaehana a hōʻoia i ka hana maikaʻi loa.

4. ʻO ka ʻike ʻana i nā mea e kōkua ai i ka hoʻohana waiwai e MariaDB

No ka hoʻomaopopo ʻana i nā kumu e kōkua ai i ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai e MariaDB, pono ia e hana i kahi loiloi hohonu o ka ʻōnaehana a lawe i nā ʻano like ʻole. Aia ma lalo nā ʻanuʻu ʻekolu e hiki ke kōkua iā ʻoe e hana i kēia ʻike ala kūpono:

1. Nānā i ka hana ʻōnaehana: He mea nui e mālama i kahi moʻolelo kikoʻī o nā ʻāpana like ʻole e pili ana i ka hoʻohana waiwai ʻana o MariaDB. Hiki ke hoʻohana ʻia nā mea hana nānā e like me MySQL Enterprise Monitor o Percona Monitoring and Management e kiʻi i nā metric e pili ana i ka CPU, ka hoʻomanaʻo, ka disk a me ka hoʻohana pūnaewele. Hāʻawi kēia mau mea hana iā ʻoe e nānā kiʻi i ke ʻano o ka ʻōnaehana i ka manawa maoli a hāʻawi i nā makaʻala ke hiki i kekahi mau paepae hoʻohana waiwai.

2. E nānā i nā code a me nā nīnau SQL: Hiki ke hoʻopili ʻia ka hana ʻo MariaDB e nā nīnau SQL kūpono ʻole a i ʻole code i hahai ʻole i nā hana maikaʻi loa. Ke hoʻohana nei i nā mea hana like EXPLAIN, hiki iā ʻoe ke kālailai i ka hoʻolālā hoʻokō nīnau a ʻike i nā bottlenecks hiki. Eia hou, pono e nānā i nā hoʻonohonoho a hoʻoponopono i nā ʻāpana MariaDB e like me nā pono o ka ʻōnaehana.

3. Hana i nā ho'āʻo ukana: He mea nui e loiloi i ka ʻano o MariaDB ma lalo o nā hiʻohiʻona ukana like ʻole. Hiki iā ʻoe ke hoʻohana i nā mea hana hoʻāʻo ukana e like me sysbench o HammerDB e hoʻohālike i nā kūlana hana koʻikoʻi a loiloi i ka hana ʻōnaehana. Hiki i kēia ke kōkua i ka ʻike ʻana i nā kumu e hoʻohana ai i ka waiwai ma lalo o nā haʻahaʻa kaumaha a lawe i nā hana hoʻoponopono.

5. Hoʻonui i ka hoʻonohonoho MariaDB e hōʻemi i ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai

ʻO ka hoʻonui ʻana i ka hoʻonohonoho MariaDB he mea koʻikoʻi e hōʻemi i ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai a hoʻomaikaʻi i ka hana ʻikepili. Eia kekahi mau ʻanuʻu nui e hoʻokō ai i kēia:

1. Monitoriza el rendimiento: Ma mua o kou hoʻomaka ʻana i kāu hoʻonohonoho MariaDB, he mea nui e ʻike i kahi o nā bottlenecks ʻōnaehana. E hoʻohana i nā mea hana nānā i ka hana e like me Percona Monitoring and Management (PMM) e ʻike i nā nīnau lohi, nā pilikia, a i ʻole nā ​​pilikia ʻē aʻe e pili ana i ka hana.

2. Ajusta los parámetros de configuración: Nui nā ʻāpana i hiki ke hoʻoponopono ʻia ma ka waihona hoʻonohonoho MariaDB (my.cnf) e hoʻomaikaʻi i kāna hana. ʻO kekahi mau laʻana o kēia mau ʻāpana innodb_buffer_pool_size, query_cache_size y max_connections. Hiki ke hoʻololi nui ka hoʻoponopono ʻana i kēia mau ʻāpana e pili ana i nā kumuwaiwai i loaʻa a me nā pono noi.

6. Nā mea hana a me nā ʻenehana no ka loiloi a mālama ʻana i ka hoʻohana waiwai ʻana o MariaDB

ʻO kekahi o nā mea hana i hoʻohana nui ʻia e nānā a loiloi i ka hoʻohana waiwai ʻana o MariaDB Prometheus. Hiki i kēia mea hana open source iā ʻoe ke hōʻiliʻili a mālama i nā metric me ka pono, e hāʻawi ana i nā ʻikepili like ʻole e pili ana i ka hana a me ka hoʻohana waiwai i ka manawa maoli. No ka hoʻomaka ʻana e hoʻohana iā Prometheus me MariaDB, pono ʻoe e hoʻonohonoho i ka ʻelele Prometheus e hōʻiliʻili i nā metric database, kahi Hiki ke hana ʻia maʻalahi ma ka hahai ʻana i nā kumu aʻo a me nā hiʻohiʻona i loaʻa i ka palapala kūhelu.

ʻO kahi mea hana ʻē aʻe e nānā ai i ka hoʻohana waiwai ʻana o MariaDB Percona Monitoring and Management (PMM). ʻO ka PMM kahi kahua punaewele e hāʻawi i ka nānā piha a me nā hana hoʻokele no nā ʻikepili pili, me MariaDB. Ma waho aʻe o nā metric hana maʻamau, hāʻawi ʻo PMM i nā kiʻi paʻi a me nā dashboard hiki ke hoʻopaʻa ʻia a nānā i nā pilikia pili i ka hoʻohana waiwai. No ka hoʻomaka ʻana e hoʻohana i ka PMM me MariaDB, hiki iā ʻoe ke nīnau i ka palapala mana a hahai i nā pae hoʻonohonoho a me ka hoʻonohonoho.

ʻO ka mea hope loa, ʻo kahi ʻenehana hou e loiloi a mālama i ka hoʻohana waiwai ʻo MariaDB ka optimización de consultas. Ma ka nānā ʻana a me ka hoʻomaikaʻi ʻana i nā nīnau SQL, hiki iā ʻoe ke hōʻemi nui i ka CPU database, hoʻomanaʻo, a me ka hoʻohana disk. Paipai ʻia e hoʻohana i nā mea hana e like me EXPLAIN e nānā i ka hoʻokō ʻana i nā nīnau a ʻike i nā hemahema hiki ke kūpono. Hiki iā ʻoe ke hoʻohana i nā kuhikuhina kūpono a kākau hou i nā nīnau paʻakikī e hoʻomaikaʻi i ka hana. He mea nui e hana i nā hoʻāʻo hoʻouka a nānā i ka hopena o nā optimizations e ana i ko lākou pono.

7. Hoʻopaʻa haʻawina: nā laʻana o nā hiʻohiʻona kahi i koʻikoʻi ai ka hoʻohana waiwai ʻana o MariaDB

Ma kēia ʻāpana, e nānā mākou i nā hihia like ʻole kahi i ʻike ʻia ai ka hoʻohana waiwai nui ma MariaDB a hāʻawi i nā hiʻohiʻona kūpono o ka hoʻoponopono ʻana i kēia mau hiʻohiʻona. E kōkua kēia mau haʻawina hihia iā ʻoe e hoʻomaopopo maikaʻi i ke ʻano o ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka hana a me ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka pono i nā kaiapuni me nā koi waiwai kiʻekiʻe.

Hana 1: Nā nīnau paʻakikī a me ka hoʻokō lohi

ʻO kekahi o nā hiʻohiʻona maʻamau ka maikaʻi ʻole o ka hana MariaDB ma muli o nā nīnau paʻakikī a me ka hoʻokō lohi. No ka hoʻoponopono ʻana i kēia pilikia, ʻōlelo ʻia e hahai i kēia mau hana:

• 1. E noʻonoʻo a hoʻomaikaʻi i ka nīnau: E hoʻohana i nā mea hana profiling e ʻike ai i nā bottlenecks a hoʻopaʻa i ka nīnau ma ke koho ʻana i nā kuhikuhina kūpono.
• 2. Hoʻoponopono i nā hoʻonohonoho kikowaena: Hoʻololi i nā ʻāpana e like me ka nui buffer a i ʻole ka hoʻomanaʻo i hāʻawi ʻia i ka cache e hoʻomaikaʻi i ka hana.
• 3. E noʻonoʻo i nā ʻenehana hoʻokaʻawale: Inā nui loa nā papa, pono paha e noʻonoʻo i ka hoʻokaʻawale ʻana i nā papa e puʻunaue i ka ukana.

Hana 2: Hoʻopili hou i ka ʻikepili a me ka hoʻohana ʻana i ka bandwidth

ʻO kahi hiʻohiʻona ʻē aʻe e ʻike ʻia ai ka hoʻohana ʻana o MariaDB i ka hoʻopiʻi ʻana i ka ʻikepili, ʻoi aku hoʻi i nā wahi i hoʻohele ʻia. No ka hoʻonui ʻana i kēia kūlana, e hahai i kēia mau ʻanuʻu:

• 1. E noʻonoʻo i ka topology replication: E hōʻoia i ka topology replication ka mea kūpono loa i kou kaiapuni a me kou mau pono.
• 2. E hoʻohana i ka hoʻopiʻi ʻana i ka hoʻopili hou ʻana: E hoʻā i ka hoʻopili ʻana i ka ʻikepili i ka replication e hōʻemi i ka hoʻohana ʻana i ka bandwidth.
• 3. Mākaʻikaʻi a hoʻoponopono i nā hoʻonohonoho: E nānā mau i ka hana hoʻopiʻi a hoʻoponopono i nā ʻāpana e like me ka mea e pono ai e hoʻokō i ka hana.

Kūlana 3: ʻO nā hana koʻikoʻi a me ka scalability

ʻO ka mea hope loa, hiki i nā hana koʻikoʻi a me ka scalability ke lilo i mea paʻakikī no ka hoʻohana waiwai o MariaDB. E hahai i kēia mau ʻanuʻu no ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka maikaʻi ma kēia hiʻohiʻona:

• 1. Hoʻonui i ka hoʻolālā waihona: E hōʻoia i ka hoʻolālā maikaʻi ʻana o ka ʻikepili waihona a hoʻohana i nā kuhikuhi kūpono.
• 2. E hoʻokaʻawale i ka ukana: E noʻonoʻo e hoʻohana i ka ʻenehana clustering a i ʻole partitioning e puʻunaue i ka haʻahaʻa hana ma nā kikowaena lehulehu.
• 3. E hoʻonui i ka nui: E hoʻohui i nā node hou aʻe i ka pūʻulu e hoʻonui i ka mana hana a me ka redundancy.

8. Nā hoʻolālā e hoʻohaʻahaʻa i ka hopena o ka hoʻohana waiwai i nā ʻōnaehana me MariaDB

Ke hana pū me nā ʻōnaehana e hoʻohana ana iā MariaDB ma ke ʻano he waihona, pono e noʻonoʻo i nā hoʻolālā e hoʻēmi i ka hopena o ka hoʻohana waiwai. E ʻae kēia mau hoʻolālā iā ʻoe e hoʻomaikaʻi i ka hana ʻōnaehana a pale i nā pilikia hemahema.

ʻO kekahi o nā hana mua e hiki ke lawe ʻia ʻo ka huli ʻana i ka nīnau. Pono e nānā i nā nīnau SQL i hoʻohana ʻia i ka ʻōnaehana a hōʻoia i ka kuhikuhi pololei ʻana. Eia kekahi, ʻōlelo ʻia e pale i ka hoʻohana ʻana i nā nīnau paʻakikī pono ʻole. Hiki ke hoʻokō ʻia kēia ma ka wāwahi ʻana i nā hana paʻakikī i mau nīnau maʻalahi.

ʻO kahi hoʻolālā ʻē aʻe e noʻonoʻo ai ʻo ia ka hoʻonohonoho MariaDB kūpono. He mea nui e hoʻoponopono i nā ʻāpana e like me ka nui buffer a i ʻole ka helu kiʻekiʻe o nā pilina i ʻae ʻia e hoʻonui i ka hoʻohana waiwai. Pēlā nō, hiki ke hoʻohana ʻia ka hoʻohana ʻana i ka cache e hōʻemi i ka loaʻa disk a hoʻomaikaʻi i ka wikiwiki o ka pane ʻana o ka ʻōnaehana. Pono e hoʻohana i nā mea hana e like me phpMyAdmin e maʻalahi i ka hoʻokele a me ka hoʻonohonoho ʻana o ka waihona.

9. Ka loiloi ʻana i nā mea ʻē aʻe i ka MariaDB e hōʻemi i ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai ʻōnaehana

I ka loiloi ʻana i nā mea ʻē aʻe iā MariaDB e hōʻemi i ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai, pono e noʻonoʻo i nā koho kūpono e hiki ke hāʻawi i ka hana maikaʻi loa. ʻO kekahi o nā koho kaulana ʻo PostgreSQL, kahi ʻōnaehana hoʻokele waihona e hāʻawi ana i ka scalability maikaʻi loa a me kahi ākea o nā hiʻohiʻona holomua. Eia kekahi mau ʻanuʻu koʻikoʻi e loiloi i ka PostgreSQL ma ke ʻano he koho ʻē aʻe:

1. Benchmark: Hoʻohālikelike i ka hana a me ka maikaʻi o PostgreSQL me MariaDB e pili ana i ka manawa pane, hoʻohana hoʻomanaʻo, a me ka hoʻohana ʻana i ka CPU. Hana i ka hoʻāʻo nui me ka hoʻohana ʻana i nā pūʻulu ʻikepili i hōʻike i kāu noi a hoʻopaʻa i nā hopena.
2. E noʻonoʻo e pili ana i kāu noi: E hōʻoia i ke kākoʻo ʻana o PostgreSQL i nā mea koʻikoʻi o kāu noi, e like me ka ʻōlelo hoʻolālā, frameworks, a me nā hale waihona puke i hoʻohana ʻia. E nānā i ka loaʻa ʻana o nā mea hoʻokele a me nā mea hoʻololi no kāu kahua kikoʻī.
3. E ʻimi i nā koho koho hoʻokō: E hoʻohana pono i nā hiʻohiʻona PostgreSQL kiʻekiʻe e like me ka loiloi hulina maʻamau, ka hoʻokaʻawale papaʻaina, a me ka hoʻohana pono ʻana i nā kuhikuhi. E nānā i ka palapala kūhelu a aʻo i nā hana maikaʻi loa e hoʻonui i ka hana PostgreSQL i kou kaiapuni.

He mea nui nō hoʻi e noʻonoʻo i nā mea ʻē aʻe i MariaDB, e like me MySQL a me SQLite, a hana i kahi loiloi hoʻohālikelike like e ʻimi ai i ka hopena maikaʻi loa e hōʻemi i ka hoʻohana waiwai. Mai poina e noʻonoʻo i nā mea e like me ka scalability, ka hoʻohālikelike ʻana me kāu ʻōnaehana e kū nei, a me nā pono kikoʻī o kāu noi.

10. ʻO nā hana maikaʻi loa no ka hoʻokele waiwai kūpono i nā kaiapuni me MariaDB

I ka hiki ʻana mai i ka hoʻokele pono ʻana i nā kumuwaiwai i nā kaiapuni me ka hoʻohana ʻana iā MariaDB, pono ia e hahai i kekahi mau hana maikaʻi loa. Ma lalo iho nei ʻekolu ala nui e hōʻoia i ka hoʻohana pono ʻana i nā kumuwaiwai:

• Ajuste de configuración: He kuleana koʻikoʻi ka hoʻonohonoho hoʻonohonoho MariaDB i ka hoʻokele waiwai. He mea koʻikoʻi ka hoʻoponopono ʻana i nā mea hoʻololi hoʻonohonoho e pili ana i nā pono kikoʻī o ke kaiapuni a me nā nīnau i hoʻokō ʻia. ʻO kekahi mau loli nui e noʻonoʻo ai: innodb_buffer_pool_size, key_buffer_size y max_connections.
• Nā kuhikuhi kūpono: He mea koʻikoʻi nā kuhikuhi no ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka hana nīnau ma MariaDB. I ka hana ʻana i nā kuhikuhi, pono e hahai i nā hana maikaʻi loa, e like me ka pale ʻana i ka hoʻohana nui ʻana i nā kuhikuhi i hui pū ʻia, me ka hoʻohana ʻana i nā kolamu me ka koho maikaʻi, a me ka hoʻopaʻa ʻana i ka nui o nā kuhikuhi. Eia hou, pono e hoʻohana i ka mea hana EXPLAIN e nānā i ka hoʻolālā hoʻokō nīnau a hana i nā hoʻololi inā pono.
• Ka nānā mau a me ka hoʻoponopono: No ka mālama ʻana i kahi kaiapuni MariaDB maikaʻi, pono e nānā mau i nā kumuwaiwai i hoʻohana ʻia. Hoʻopili kēia i ka nānā ʻana i ka hana, nā manawa pane, a me ka hoʻomanaʻo a me ka hoʻohana ʻana i ka CPU. Mea hana like Percona Monitoring and Management Hiki iā lākou ke hoʻohana no ka hōʻiliʻili ʻana i ka ʻikepili a me ka nānā ʻana i nā metric koʻikoʻi. Hoʻohui ʻia, makemake ʻia ʻoe e hoʻoponopono i nā hoʻonohonoho a me nā kuhikuhi ma muli o nā koi hou a me nā ʻano hoʻohana.

Ma ka hoʻokō ʻana i kēia mau hana maikaʻi loa, hiki i nā luna waihona waihona ke hoʻopaʻa pono a hoʻokele i nā kumuwaiwai i nā kaiapuni MariaDB. ʻO ka hoʻopaʻa pono ʻana i ka hoʻonohonoho pono ʻana, me ka hoʻohana ʻana i nā indexes maikaʻi, a me ka hana ʻana i ka nānā mau ʻana he mau pou kumu e hoʻokō ai i ka hana maikaʻi loa i kēlā me kēia kaiapuni me MariaDB.

11. Pehea e hoʻonui ai i nā nīnau a me nā kālepa ma MariaDB e hōʻemi i ko lākou hopena i nā kumuwaiwai pūnaewele

ʻO ka hoʻonui ʻana i nā nīnau a me nā kālepa ma MariaDB he mea koʻikoʻi e hōʻemi i kā lākou hopena i nā kumuwaiwai ʻōnaehana. Ma ʻaneʻi e hōʻike mākou iā ʻoe i kekahi mau ʻanuʻu hiki iā ʻoe ke hahai e hoʻokō i kēia:

1. E noʻonoʻo i kāu hoʻolālā waihona: e hōʻoia i ka helu pono ʻana o nā papa, no ka mea hiki ke hoʻomaikaʻi nui i ka hana nīnau.
2. E hoʻohana pono i nā māhele WHERE: Ma ke kānana ʻana i nā hualoaʻa ma mua o ka hoʻihoʻi ʻana i nā moʻolelo āpau ma ka papaʻaina, hiki iā ʻoe ke hōʻemi i ka manawa hoʻokō a me ka hoʻohana waiwai. Eia hou, e noʻonoʻo e hoʻohana i nā kuhikuhi ma nā kolamu i hoʻohana ʻia ma nā māhele WHERE no ka hoʻonui hou ʻana.
3. E kaupalena i ka nui o ka ʻikepili i kiʻi ʻia: Inā makemake ʻoe i kekahi mau kahua mai kahi papaʻaina, e pale i ka lawe ʻana i nā kahua āpau. Hiki i kēia ke hana wikiwiki i ka nīnau a hoʻemi i ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai.

ʻO nā hana ʻē aʻe āu e hana ai, ʻo ia ka hoʻohana ʻana i nā ʻōlelo SQL ʻoi aku ka maikaʻi, e like me JOINs ma kahi o nā subqueries he nui, a me ka hoʻohana ʻana i nā hana kūpono a me nā mea hoʻohana e hana i ka helu ʻana ma mua o ka hana ʻana ma ka ʻaoʻao noi.

E hoʻomanaʻo i ka nānā mau ʻana i ka hana o kāu waihona a me ka ʻike ʻana i nā nīnau a me nā kālepa e hoʻopau i ka nui o nā kumuwaiwai he mea nui ia e hiki ai ke hoʻonui iā lākou. E hoʻohana i nā mea hana like Mea Hoʻopili a me ka EXPLAIN e nānā i ka hoʻolālā hoʻokō nīnau a ʻike i nā bottlenecks.

12. Scalability a me ka noʻonoʻo ʻana i ka hana ma nā wahi hana kiʻekiʻe ma MariaDB

No ka hōʻoia ʻana i ka hana maikaʻi a me ka scalability kūpono i nā wahi hana kiʻekiʻe ma MariaDB, pono e hahai i kekahi mau manaʻo nui. Eia kekahi mau hana koʻikoʻi e hoʻoponopono ai i kēia pilikia.

1. Ka hoʻopololei ʻana i ka hoʻolālā waihona: E nānā i ka hoʻolālā hoʻolālā waihona. E ʻike a wehe i nā papa pono ʻole, nā kolamu hou a i ʻole nā ​​ʻōlelo kuhikuhi kahiko. Eia hou, pono ʻoe e hoʻokumu i nā pilina kūpono ma waena o nā papa a hoʻohana pono i nā kī kumu a me nā kī haole. E hoʻomaikaʻi kēia i ka hana nīnau a hoʻemi i ka ukana ma ke kikowaena.

2. Hoʻonohonoho kikowaena: E hoʻoponopono i ka hoʻonohonoho MariaDB e like me nā pono o ke kaiapuni hana kiʻekiʻe. He mea nui e hoʻonui i ka nui o ka hoʻomanaʻo i hāʻawi ʻia i ke kikowaena, hoʻoponopono i nā hoʻonohonoho buffering, a hoʻonohonoho pono i nā palena pili like. Na kēia mau hoʻonohonoho e ʻae iā ʻoe e hoʻokele pono i ka haʻahaʻa hana a pale i nā pilikia hana.

3. Distribución de carga: No ka mālama ʻana i kahi haʻahaʻa hana kiʻekiʻe, hiki iā ʻoe ke noʻonoʻo i ka hāʻawi ʻana i ka ukana ma nā kikowaena MariaDB he nui ma o ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana e like me ka haku-kauā replication a i ʻole ka hoʻokaʻawale ʻikepili. E kōkua kēia i ka puʻunaue like ʻana i ka ukana a hōʻoia i a hana i hoʻomaikaʻi ʻia i nā kūlana koi nui.

13. Ke aʻo ʻana: Pehea ka neʻe ʻana o MariaDB i kahi kahua ʻē aʻe i hoʻemi nui i ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai

Ma kēia hihia noiʻi, e hōʻike mākou i ke ʻano o ka neʻe ʻana mai MariaDB i kahi kahua ʻē aʻe i hiki ke hōʻemi nui i ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai. Ma o kēia kaʻina hana, ua hoʻokō mākou i ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka hana ʻikepili a me ka maikaʻi, i loaʻa ka hopena maikaʻi i ka ʻoihana o kā mākou hui.

No ka hoʻomaka ʻana i ka neʻe ʻana, ua hana mākou i kahi hoʻolālā piha a me ka loiloi o nā ʻano a me nā koi o kā mākou waihona i kēia manawa ma MariaDB. Hoʻomaopopo mākou i nā wahi me ka hoʻohana waiwai kiʻekiʻe loa a nānā i nā koho i loaʻa ma ka mākeke e ʻimi i kahi kahua ʻoi aku ka maikaʻi. Ma hope o ka noiʻi nui ʻana, koho mākou i kahi kahua i kūpono i kā mākou pono a hoʻomaka i ke kaʻina neʻe.

Ua hoʻokaʻawale ʻia ka neʻe ʻana i kekahi mau pae. ʻO ka mua, hana mākou i kahi kākoʻo piha i kā mākou waihona ma MariaDB. A laila, hoʻokuʻu aku mākou i ka ʻikepili a me nā schema i kahi ʻano kūpono me ka paepae hou. Ua hoʻohana mākou i nā mea hana kūikawā no ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i kēia hana a hōʻoia i ka neʻe ʻana o nā ʻikepili āpau me ka pololei. ʻO ka hope, ua hoʻokomo mākou i ka ʻikepili i loko o ka paepae hou a hana i ka hoʻāʻo nui e hōʻoia i ka pono a me ka paʻa o ka waihona.

14. Nā hopena a me nā manaʻo e hoʻonui i ka hoʻohana ʻana i ka waiwai MariaDB i nā wahi hana

I ka hopena, ʻo ka hoʻonui ʻana i ka hoʻohana waiwai ʻo MariaDB i nā kaiapuni hana he mea nui ia e hōʻoia i ka hana ʻikepili kūpono a paʻa. Ma o kēia kaʻina hana, hiki ke ʻike a hoʻoholo ʻia nā pilikia hana, hoʻomaikaʻi ʻia ka pane ʻana o ka server, a ʻoi aku ka maikaʻi o ka hoʻohana ʻana i nā kumuwaiwai i loaʻa.

Para lograr esto, se recomienda seguir los siguientes pasos:

• E hana i kahi loiloi mua o ka hana ʻikepili, e ʻike ana i nā bottlenecks a me nā wahi e hoʻomaikaʻi ai.
• E hoʻonui i nā nīnau a me ka hoʻolālā waihona me ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana e like me ka hoʻohana ʻana i nā kuhikuhi, ka hoʻokaʻawale papaʻaina, a me ka hoʻonui ʻana i ka nīnau.
• E hoʻonohonoho pono i nā ʻāpana hana MariaDB e like me ka nui buffer, ka nui o nā pilina, a me nā palena hoʻomanaʻo.
• E hoʻokō i nā hana hoʻokolo e hōʻemi i ka ukana ma ke kikowaena a hoʻomaikaʻi i ka wikiwiki o ka nīnau.
• Hana i ka hoʻāʻo ʻana a me ka nānā mau ʻana i ka hana e ʻike a hoʻoholo i nā pilikia e kū mai ana.

Ma ka hahai ʻana i kēia mau ʻōlelo aʻoaʻo, hiki i nā luna hoʻonohonoho waihona a me nā mea hoʻomohala ke koho me ka maikaʻi ʻO ka hoʻohana waiwai ʻo MariaDB i nā wahi hana, no laila e hoʻomaikaʻi ai i ka hana a me ka pono o kāu mau noi a me nā lawelawe.

I ka hopena, maopopo ka hiki iā MariaDB ke hoʻopau i ka nui o nā kumuwaiwai pūnaewele e pili ana i ka hoʻonohonoho a me ka hoʻohana ʻana i hāʻawi ʻia iā ia. ʻO kēia kekahi ma muli o kāna mau hiʻohiʻona kiʻekiʻe a me nā hana e koi ai i ka hana ʻoi aku ka ikaika. Eia naʻe, me ka optimization kūpono a me ka hoʻonohonoho ʻana, hiki ke hōʻemi i kona hopena i ka hana ʻōnaehana.

He mea nui e hoʻomaopopo i ka pono o MariaDB ʻaʻole i hilinaʻi wale i ka ʻikepili ponoʻī, akā i nā mea ʻē aʻe o waho e like me ka mīkini mīkini a me ka hoʻonohonoho. o ka ʻōnaehana hana. No laila, he mea nui e hana i ka nānā ʻana a me nā hoʻoponopono kikoʻī e loaʻa ai ka hana maikaʻi loa.

Eia hou, pono e kūkākūkā a hahai i nā hana maikaʻi loa a me nā ʻōlelo aʻoaʻo i hāʻawi ʻia e ke kaiāulu MariaDB, e hoʻomaikaʻi mau ana a hoʻomaikaʻi i kāna polokalamu e hōʻoiaʻiʻo i ka hana maikaʻi loa.

I ka hōʻuluʻuluʻana,ʻoiai hiki iā MariaDB ke hoʻopau i ka nui o nā kumuwaiwai pūnaewele, me ka hoʻonohonoho kūpono a me ka hoʻoponopono pono, hiki ke hoʻokō i ke koena e pono ai ka loaʻaʻana o ka meaʻoi loa mai kēia mea hana mana hoʻokele waiwai.