在一台机器上,怎么安装多个mysql数据库,怎样开启多个mysql服务,。在线等,

在一台机器上,怎么安装多个mysql数据库,怎样开启多个mysql服务,。在线等,,第1张

这种架构一般用在以下三类场景

1 备份多台 Server 的数据到一台如果按照数据切分方向来讲,那就是垂直切分。比如图 2,业务 A、B、C、D 是之前拆分好的业务,现在需要把这些拆分好的业务汇总起来备份,那这种需求也很适用于多源复制架构。实现方法我大概描述下:业务 A、B、C、D 分别位于 4 台 Server,每台 Server 分别有一个数据库来隔离前端的业务数据,那这样,在从库就能把四台业务的数据全部汇总起来,而不需要做额外的 *** 作。那没有多源复制之前,要实现这类需求,只能在汇总机器上搭建多个 MySQL 实例,那这样势必会涉及到跨库关联的问题,不但性能急剧下降,管理多个实例也没有单台来的容易。

2 用来聚合前端多个 Server 的分片数据。

同样,按照数据切分方向来讲,属于水平切分。比如图 3,按照年份拆分好的数据,要做一个汇总数据展现,那这种架构也非常合适。实现方法稍微复杂些:比如所有 Server 共享同一数据库和表,一般为了开发极端透明,前端配置有分库分表的中间件,比如爱可生的 DBLE。

3 汇总并合并多个 Server 的数据

第三类和第一种场景类似。不一样的是不仅仅是数据需要汇总到目标端,还得合并这些数据,这就比第一种来的相对复杂些。比如图 4,那这样的需求,是不是也适合多源复制呢?答案是 YES。那具体怎么做呢?

1、数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。 

2、最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬盘16G。OK ,看下面这条sql语句:select id,title from collect limit 1000,10; 很快;基本上001秒就OK,再看下面的select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页。

3、8-9秒完成。

4、看下面一条语句:select id from collect order by id limit 90000,10; 很快,004秒就OK。因为用了id主键做索引当然快。

MySQL 322 限制的表大小为4GB。由于在MySQL 323 中使用了MyISAM 存储引擎,最大表尺寸增加到了65536TB(2567 – 1字节)。由于允许的表尺寸更大,MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由 *** 作系统对文件大小的限制决定的,而不是由MySQL内部限制决定的。

InnoDB 存储引擎将InnoDB 表保存在一个表空间内,该表空间可由数个文件创建。这样,表的大小就能超过单独文件的最大容量。表空间可包括原始磁盘分区,从而使得很大的表成为可能。表空间的最大容量为64TB。

扩展资料

MySQL数据库中,数据量越来越大的优化方案:

单表优化可以从这几个角度出发:

1、表分区

MySQL在51之后才有的,可以看做是水平拆分,分区表需要在建表的需要加上分区参数,用户需要在建表的时候加上分区参数;分区表底层由多个物理子表组成,但是对于代码来说,分区表是透明的。

SQL中的条件中最好能带上分区条件的列,这样可以定位到少量的分区上,否则就会扫描全部分区。

2、增加缓存

主要的思想就是减少对数据库的访问,缓存可以在整个架构中的很多地方;比如:数据库本身有就缓存,客户端缓存,数据库访问层对SQL语句的缓存,应用程序内的缓存,第三方缓存(如Redis等)。

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