MySQLクラスタリングは、複數(shù)のノードにデータを分散することにより、データベースの堅牢性とスケーラビリティを向上させます。データ複製と斷層トレランスにNDBエンジンを使用して、高可用性を確保します。セットアップには、管理、データ、およびSQLノードの構(gòu)成と、最適な動作に慎重に監(jiān)視とパフォーマンスの調(diào)整が必要です。

MySQL Clusterとしても知られるMySQLクラスタリングは、高可用性、スケーラビリティ、およびフォールトトレランスのために複數(shù)のノードでデータが自動的に複製される分散データベースシステムを作成できるテクノロジーです。本質(zhì)的に、MYSQLデータベースをより堅牢で、サーバーのクラスター全體にデータと処理を拡散することにより、より大きなワークロードを処理できるようにする方法です。

私が最初にMySQLクラスタリングを掘り下げたとき、私はそれがデータベースアーキテクチャにアプローチした方法をどのように変えたかに驚きました。 MySQLクラスタリングの世界に飛び込んで、その複雑さ、利點、いくつかの実際の経験を探りましょう。

MySQLクラスタリングは、データの複製だけではありません。各ノードがプライマリまたはセカンダリデータソースとして機能できるシステムを作成することです。このセットアップにより、1つのノードが失敗した場合、他のノードが操作を続け、アプリケーションに途切れないサービスを提供できるようになります。私は、トラフィックの高いeコマースサイトの最初のクラスターをセットアップしたことを覚えています。それがもたらした心の安らぎは比類のないものでした。

MySQLクラスタリングの重要なコンポーネントの1つは、NDB（ネットワークデータベース）ストレージエンジンです。このエンジンは、分散環(huán)境で動作するように設(shè)計されており、複數(shù)のノードにデータを保存およびアクセスできるようにします。 NDBエンジンは、共有ノーディングアーキテクチャを使用しています。つまり、各ノードには獨自のメモリとディスクリソースがあり、パフォーマンスとスケーラビリティが向上します。私はかつて、単一のサーバーから16ノードのクラスターにスケーリングしたプロジェクトに取り組みましたが、パフォーマンスの向上は信じられないほどでした。

それでは、MySQLクラスタリングが実際にどのように機能するかを見てみましょう。基本的なクラスターを設(shè)定する簡単な例を次に示します。

 - クラスター構(gòu)成ファイル（config.ini）を作成する
[ndbdデフォルト]
noofreplicas = 2
DataMemory = 80m
indexmemory = 18m

[ndb_mgmd]
nodeid = 1
hostname = management-node

[ndbd]
nodeid = 2
hostname = data-node1

[ndbd]
nodeid = 3
hostname = data-node2

[mysqld]
nodeid = 4
hostname = sql-node1

この構(gòu)成は、1つの管理ノード、2つのデータノード、1つのSQLノードを備えたクラスターをセットアップします。 NoOfReplicas=2設(shè)定により、冗長性のために2つのノードでデータが複製されることが保証されます。このセットアップを?qū)g裝したとき、初期構(gòu)成が最も挑戦的な部分であることがわかりましたが、一度稼働してランニングを?qū)g行すると、利點は明らかでした。

ただし、MySQLクラスタリングは課題がないわけではありません。最大のハードルの1つは、セットアップの複雑さを管理することです。ノードが予期せずダウンした時期を思い出し、問題を診斷して修正するのに何時間もかかりました。これを緩和するために、堅牢な監(jiān)視と自動化されたフェールオーバーシステムを?qū)g裝することを?qū)Wびました。 Pythonの単純な監(jiān)視スクリプトの例は次のとおりです。

サブプロセスをインポートします

def check_node_status（node）：
    試す：
        result = subprocess.run（['ndb_mgm'、 '-e'、f'show ']、capture_output = true、text = true）
        result.stdoutおよびresult.stdoutのnode.stdoutと「接続」の場合：
            trueを返します
        それ以外：
            falseを返します
    eとしての例外を除く：
        印刷（f "エラーチェックノードステータス：{e}"）
        falseを返します

nodes = ['data-node1'、 'data-node2']
ノードのノードの場合：
    check_node_status（node）がない場合：
        print（f "node {node}が接続されていません！"）
        ＃ここでフェイルオーバーロジックを?qū)g裝します

このスクリプトは、クラスター內(nèi)の各ノードのステータスをチェックし、展開してアラートをトリガーしたり、ノードがダウンしている場合にフェールオーバー手順を開始したりできます。

考慮すべきもう1つの側(cè)面は、パフォーマンスの最適化です。クラスタリングはスケーラビリティを大幅に向上させることができますが、正しく構(gòu)成されていない場合、レイテンシを?qū)毪工毪长趣猡扦蓼埂?DataMemoryとIndexMemory設(shè)定を調(diào)整すると、大きな影響があることがわかりました。たとえば、高遷移環(huán)境でDataMemory 80mから120mに増やすと、遅延が20％減少しました。これらの設(shè)定を調(diào)整する方法の例は次のとおりです。

 - パフォーマンスを向上させるために、クラスター構(gòu)成を調(diào)整します
[ndbdデフォルト]
noofreplicas = 2
DataMemory = 120m -80mから増加
IndexMemory = 24M- 18Mから増加

MySQLクラスタリングを使用する場合、トレードオフを理解することも重要です。高い可用性とスケーラビリティを提供しますが、管理がより複雑になる可能性があり、より多くのリソースが必要になる場合があります。クラスターのセットアップへの初期投資が高かったプロジェクトを見てきましたが、稼働時間とパフォーマンスという點での長期的な利點はそれだけの価値がありました。

結(jié)論として、MySQLクラスタリングは、堅牢でスケーラブルなデータベースシステムを作成するための強力なツールです。私の旅での私の旅は、最初のセットアップの課題からパフォーマンスの調(diào)整や複雑な環(huán)境の管理まで、學(xué)習(xí)體験に満ちています。 MySQLクラスタリングの実裝を検討している場合は、小規(guī)模なセットアップを徹底的にテストし、クラスターがニーズを満たすように継続的に監(jiān)視および最適化することをお勧めします。

以上がMySQLクラスタリングとは何ですか？の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。