


Pemadaman Lembut lwn. Pengarkiban: Strategi Pemadaman Data manakah yang Terbaik untuk Aplikasi Anda?
Jan 10, 2025 am 06:43 AMSelam mendalam: Pemadaman lembut dan strategi pengarkiban
Mengenai pilihan strategi pemadaman data, pengaturcara mempunyai pandangan bercampur-campur tentang pemadaman lembut (berbanding pemadaman kekal). Pemadaman lembut tidak langsung mengalih keluar rekod daripada pangkalan data, tetapi menandakannya sebagai tidak sah (contohnya, "IsDeleted = benar") supaya ia boleh dipulihkan kemudian.
Kelebihan pemadaman lembut:
- Kekalkan data sejarah: Pemadaman kekal boleh menyebabkan kehilangan data sejarah yang berharga, manakala pemadaman lembut boleh mengelakkan situasi ini.
- Pemulihan ralat: Pemadaman lembut memberikan keselamatan terhadap pemadaman tidak sengaja dan membolehkan anda memulihkan data dengan cepat dan mudah.
- Peningkatan prestasi: Mengalihkan rekod yang dipadamkan ke pangkalan data arkib boleh mengurangkan saiz pangkalan data aktif, sekali gus meningkatkan prestasi.
Kelemahan pemadaman lembut:
- Kerumitan Pertanyaan: Pemadaman lembut memperkenalkan syarat penapis tambahan (contohnya, "IsDeleted = false") dalam setiap pertanyaan jadual, yang meningkatkan kerumitan pertanyaan dan masa pelaksanaan.
- Ralat sukar dikesan: Jika penapis "IsDeleted" diabaikan daripada pertanyaan, rekod yang dipadamkan boleh diambil semula, mengakibatkan data tidak tepat dan sukar dicari.
- Kebolehgunaan terhad: Padam lembut mungkin tidak sesuai untuk jadual dengan kunci utama semula jadi (seperti nombor Keselamatan Sosial), kerana memperkenalkan semula rekod yang dipadamkan akan menjadi sukar dalam kes sedemikian.
Strategi pengarkiban: pilihan lain
Sesetengah orang percaya bahawa memadam rekod secara fizikal dan memindahkannya ke pangkalan data arkib adalah lebih baik daripada pemadaman lembut. Kaedah ini:
- Alih keluar data sejarah daripada pangkalan data aktif: Menyimpan data sejarah dalam pangkalan data arkib mengurangkan saiz dan kerumitan pangkalan data aktif.
- Sediakan ruang berasingan untuk rekod yang dipadam: Ini membenarkan pemulihan terpilih rekod individu dan bukannya keseluruhan jadual.
- Hapuskan kerumitan pertanyaan: Menghapuskan pemadaman lembut memudahkan pertanyaan dan meningkatkan prestasi.
Kesimpulan
Pilihan strategi pemadaman dan pengarkiban lembut bergantung pada keperluan khusus aplikasi. Pemadaman lembut mempunyai kelebihan dalam mengekalkan data sejarah dan pemulihan ralat, tetapi juga boleh meningkatkan kerumitan pertanyaan dan memperkenalkan potensi ketidaktepatan data. Pengarkiban, sebaliknya, menyediakan cara yang bersih dan berstruktur untuk mengendalikan rekod yang dipadam, tetapi mungkin memerlukan sumber dan proses tambahan.
Atas ialah kandungan terperinci Pemadaman Lembut lwn. Pengarkiban: Strategi Pemadaman Data manakah yang Terbaik untuk Aplikasi Anda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

GTID (Pengenal Transaksi Global) menyelesaikan kerumitan replikasi dan failover dalam pangkalan data MySQL dengan memberikan identiti unik kepada setiap transaksi. 1. Ia memudahkan pengurusan replikasi, secara automatik mengendalikan fail log dan lokasi, yang membolehkan pelayan hamba meminta urus niaga berdasarkan GTID yang dilaksanakan terakhir. 2. Pastikan konsistensi di seluruh pelayan, pastikan setiap transaksi digunakan hanya sekali pada setiap pelayan, dan elakkan ketidakkonsistenan data. 3. Meningkatkan kecekapan penyelesaian masalah. GTID termasuk nombor UUID pelayan dan siri, yang mudah untuk mengesan aliran transaksi dan mencari masalah dengan tepat. Ketiga -tiga kelebihan teras ini menjadikan replikasi MySQL lebih mantap dan mudah dikendalikan, meningkatkan kebolehpercayaan sistem dan integriti data.

Failover Perpustakaan Utama MySQL terutamanya termasuk empat langkah. 1. Pengesanan kesalahan: Secara kerap memeriksa proses perpustakaan utama, status sambungan dan pertanyaan mudah untuk menentukan sama ada ia adalah downtime, menyediakan mekanisme semula untuk mengelakkan salah laku, dan boleh menggunakan alat seperti MHA, Orchestrator atau yang disimpan untuk membantu dalam pengesanan; 2. Pilih Perpustakaan Utama Baru: Pilih Perpustakaan Hamba yang paling sesuai untuk menggantikannya mengikut Kemajuan Penyegerakan Data (SecondS_Behind_Master), integriti data binLog, kelewatan rangkaian dan keadaan beban, dan melakukan pampasan data atau campur tangan manual jika perlu; 3. Tukar Topologi: Titik perpustakaan hamba lain ke perpustakaan induk baru, laksanakan semula semula atau aktifkan GTID, kemas kini konfigurasi VIP, DNS atau proksi ke

Langkah-langkah untuk menyambung ke pangkalan data MySQL adalah seperti berikut: 1. Gunakan format perintah asas MySQL-U Username-P-H alamat host untuk menyambung, masukkan nama pengguna dan kata laluan untuk log masuk; 2. Jika anda perlu memasukkan pangkalan data yang ditentukan secara langsung, anda boleh menambah nama pangkalan data selepas arahan, seperti MySQL-Uroot-PmyProject; 3 Jika port bukan lalai 3306, anda perlu menambah parameter -P untuk menentukan nombor port, seperti MySQL-UROOT-P-H192.168.1.100-P3307; Di samping itu, jika anda menghadapi ralat kata laluan, anda boleh memasukkannya semula. Jika sambungan gagal, periksa rangkaian, firewall atau tetapan kebenaran. Jika pelanggan hilang, anda boleh memasang MySQL-Client di Linux melalui Pengurus Pakej. Menguasai arahan ini

ToalteralargeProductionTableWithoutLonglocks, useOnlineddltechniques.1) mengenal pasti Inslowson

InnoDB mengimplementasikan bacaan berulang melalui kunci MVCC dan GAP. MVCC menyedari bacaan yang konsisten melalui snapshots, dan hasil pertanyaan urus niaga tetap tidak berubah selepas pelbagai transaksi; Kunci jurang menghalang urus niaga lain daripada memasukkan data dan mengelakkan bacaan hantu. Sebagai contoh, urus niaga pertanyaan pertama mendapat nilai 100, Transaksi B diubahsuai kepada 200 dan dikemukakan, A masih 100 dalam pertanyaan lagi; Dan apabila melakukan pertanyaan skop, kunci jurang menghalang urus niaga lain daripada memasukkan rekod. Di samping itu, imbasan indeks bukan unik boleh menambah kunci jurang secara lalai, dan kunci utama atau pertanyaan setara indeks unik tidak boleh ditambah, dan kunci jurang boleh dibatalkan dengan mengurangkan tahap pengasingan atau kawalan kunci yang jelas.

Indexesinmysqlimprovequeryspeedbyenablingfasterdataretrieval.1.theyreducedAtascanned, membolehkanmysqltoquicklylocaterelevantrowsinwhereororderbyclauses, terutama sekalimortantforlargeorfrequeriedTables.2.theyspeedupjoinSoSdoSoBes.2

Tahap pengasingan urus niaga mysql adalah berulang, yang menghalang bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh dikembalikan melalui kunci MVCC dan GAP, dan mengelakkan bacaan hantu dalam kebanyakan kes; Tahap utama yang lain termasuk bacaan yang tidak komited (readuncommitted), yang membolehkan bacaan kotor tetapi prestasi terpantas, 1. memastikan integriti data tetapi mengorbankan prestasi;

Urus niaga MySQL mengikuti ciri -ciri asid untuk memastikan kebolehpercayaan dan konsistensi urus niaga pangkalan data. Pertama, atomiki memastikan bahawa urus niaga dilaksanakan sebagai keseluruhan yang tidak dapat dipisahkan, sama ada semua berjaya atau semua gagal untuk kembali. Sebagai contoh, pengeluaran dan deposit mesti diselesaikan atau tidak berlaku pada masa yang sama dalam operasi pemindahan; Kedua, konsistensi memastikan bahawa transaksi peralihan pangkalan data dari satu keadaan yang sah ke yang lain, dan mengekalkan logik data yang betul melalui mekanisme seperti kekangan dan pencetus; Ketiga, pengasingan mengawal penglihatan pelbagai urus niaga apabila pelaksanaan serentak, menghalang bacaan kotor, bacaan yang tidak dapat dikembalikan dan bacaan fantasi. MySQL menyokong ReadunCommitted dan ReadCommi.
