


MySQL et PostgreSQL?: comparaison des performances et conseils d'optimisation
Jul 13, 2023 pm 03:33 PMMySQL et PostgreSQL?: comparaison des performances et conseils d'optimisation
Lors du développement d'applications Web, la base de données est un composant indispensable. Lors du choix d'un système de gestion de base de données, MySQL et PostgreSQL sont deux choix courants. Ce sont tous deux des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) open source, mais il existe certaines différences en termes de performances et d'optimisation. Cet article comparera les performances de MySQL et PostgreSQL et fournira quelques conseils d'optimisation.
- Comparaison des performances
Lors de la comparaison des performances de deux systèmes de gestion de bases de données, plusieurs aspects doivent être pris en compte?:
1.1 Performances des requêtes complexes
MySQL et PostgreSQL ont des performances différentes lors de l'exécution de différents types de requêtes. MySQL est généralement plus rapide lors du traitement de requêtes simples, tandis que PostgreSQL présente un avantage lors du traitement de grands ensembles de données avec plusieurs jointures et une logique de requête plus complexe. Par exemple, PostgreSQL fonctionne généralement mieux lorsqu'il s'agit de traiter un grand nombre de tables liées et de requêtes statistiques complexes.
Exemple de code?:
MySQL?:
SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id WHERE table1.column1 = 'value1' AND table2.column2 = 'value2';
PostgreSQL?:
SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id WHERE table1.column1 = 'value1' AND table2.column2 = 'value2';
1.2 Capacité de traitement simultané
La capacité de traitement simultané est l'un des indicateurs importants pour mesurer les performances du système de base de données. MySQL utilise un mécanisme de verrouillage pour gérer les requêtes simultanées, tandis que PostgreSQL utilise le contr?le de concurrence multiversion (MVCC). MVCC offre de meilleures performances lors de la gestion des lectures et écritures simultanées, mais entra?ne une certaine perte de performances lors du traitement des écritures simultanées.
Exemple de code?:
MySQL?:
UPDATE table1 SET column1 = 'new_value' WHERE id = 'id_value';
PostgreSQL?:
UPDATE table1 SET column1 = 'new_value' WHERE id = 'id_value';
1.3 Performances de l'index
Lorsque la quantité de données est importante, les performances de l'index sont très importantes pour les requêtes de base de données. MySQL et PostgreSQL prennent en charge les index B-tree, mais PostgreSQL prend également en charge des types d'index plus avancés tels que les index de texte intégral et les index géospatiaux. Par conséquent, PostgreSQL offre généralement de meilleures performances lors du traitement de requêtes complexes.
Exemple de code?:
MySQL?:
CREATE INDEX index_name ON table (column);
PostgreSQL?:
CREATE INDEX index_name ON table USING GIN (column);
- Conseils d'optimisation
Que vous utilisiez MySQL ou PostgreSQL, vous pouvez adopter certaines techniques d'optimisation pour améliorer les performances de la base de données.
2.1 Concevoir correctement la structure de la base de données
Une conception correcte de la structure de la base de données est la base de l'optimisation des performances de la base de données. Cela inclut l'utilisation des types de données appropriés, la création de relations et d'index appropriés et la normalisation du schéma de base de données. Lors de la conception d'une base de données, tenez compte de la croissance du volume de données et des besoins des applications, et évitez la redondance et la complexité inutile.
2.2 Optimiser les instructions de requête
L'utilisation d'instructions de requête appropriées peut améliorer les performances de la base de données. Par exemple, l'utilisation d'index et d'instructions JOIN appropriées peut optimiser la vitesse des requêtes. De plus, évitez d'utiliser SELECT * et sélectionnez uniquement les colonnes requises pour réduire la quantité de données interrogées.
Exemple de code?:
MySQL?:
SELECT column1, column2 FROM table WHERE condition;
PostgreSQL?:
SELECT column1, column2 FROM table WHERE condition;
2.3 Mise en cache des résultats des requêtes
L'utilisation du cache peut réduire la charge sur la base de données et améliorer la vitesse de réponse. Vous pouvez utiliser des systèmes de mise en cache de mémoire tels que Memcached ou Redis pour mettre en cache les résultats de requêtes fréquentes et réduire le nombre d'accès à la base de données.
Exemple de code?:
Python utilise Redis pour mettre en cache les résultats des requêtes MySQL?:
import redis import mysql.connector # 連接MySQL數(shù)據(jù)庫 connection = mysql.connector.connect(host='localhost', database='database_name', user='user_name', password='password') cursor = connection.cursor() # 查詢數(shù)據(jù) cursor.execute("SELECT column1, column2 FROM table WHERE condition") result = cursor.fetchall() # 連接Redis redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379) # 將查詢結(jié)果存入Redis緩存并設(shè)置過期時間 redis_client.set("key", result, ex=3600) # 使用緩存查詢數(shù)據(jù) cached_result = redis_client.get("key")
2.4 Surveillance et réglage des performances de la base de données
Une surveillance régulière des performances et du réglage de la base de données est la clé du fonctionnement efficace de la base de données. Vous pouvez utiliser des outils tels que Explain, Percona Toolkit, etc. pour analyser les plans d'exécution des requêtes et optimiser les requêtes. De plus, les performances de la base de données peuvent également être améliorées en ajustant les paramètres de la base de données, en optimisant la configuration matérielle, en utilisant des pools de connexions et des sauvegardes régulières.
Résumé?:
MySQL et PostgreSQL sont deux systèmes de gestion de bases de données relationnelles open source couramment utilisés. Bien qu'ils soient différents en termes de performances et d'optimisation, en concevant correctement la structure de la base de données, en optimisant les instructions de requête, en mettant en cache les résultats des requêtes et en effectuant une surveillance et un réglage des performances de la base de données ainsi que d'autres techniques d'optimisation, nous pouvons améliorer les performances et la réactivité de la base de données et garantir que le fonctionnement efficace de l'application.
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1. Le premier choix pour la combinaison Laravel Mysql Vue / React dans la communauté de questions et réponses de développement PHP est le premier choix pour la combinaison Laravel Mysql Vue / React, en raison de sa maturité dans l'écosystème et de l'efficacité de développement élevée; 2. Les performances élevées nécessitent une dépendance à la cache (redis), une optimisation de la base de données, des files d'attente CDN et asynchrones; 3. La sécurité doit être effectuée avec le filtrage d'entrée, la protection CSRF, les HTTP, le cryptage de mot de passe et le contr?le d'autorisation; 4. Publicité facultative, abonnement aux membres, récompenses, commissions, paiement des connaissances et autres modèles, le noyau est de faire correspondre le ton communautaire et les besoins des utilisateurs.

Il existe trois fa?ons principales de définir des variables d'environnement dans PHP: 1. Configuration globale via Php.ini; 2. Passé via un serveur Web (tel que setenv d'Apache ou Fastcgi_param de Nginx); 3. Utilisez la fonction PUTENV () dans les scripts PHP. Parmi eux, PHP.ini convient aux configurations globales et modifiées, la configuration du serveur Web convient aux scénarios qui doivent être isolés et PUTENV () convient aux variables temporaires. Les stratégies de persistance incluent des fichiers de configuration (tels que PHP.ini ou la configuration du serveur Web), les fichiers .env sont chargés de bibliothèque Dotenv et l'injection dynamique de variables dans les processus CI / CD. Les informations sensibles à la gestion de la sécurité doivent être évitées à code dur et il est recommandé de l'utiliser.

Pourquoi ai-je besoin de la connexion MySQL de cryptage SSL / TLS? étant donné que les connexions non cryptées peuvent provoquer l'interception des données sensibles, l'activation de SSL / TLS peut empêcher les attaques de l'homme au milieu et répondre aux exigences de conformité; 2. Comment configurer SSL / TLS pour MySQL? Vous devez générer un certificat et une clé privée, modifier le fichier de configuration pour spécifier les chemins SSL-CA, SSL-CERT et SSL-Key et redémarrer le service; 3. Comment forcer SSL lorsque le client se connecte? Implémenté en spécifiant les exigences ou requirex509 lors de la création d'un utilisateur; 4. Les détails qui sont facilement négligés dans la configuration SSL incluent les autorisations de chemin de certificat, les problèmes d'expiration des certificats et les exigences de configuration du client.

Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Lorsque vous choisissez un cadre PHP approprié, vous devez considérer de manière approfondie en fonction des besoins du projet: Laravel convient au développement rapide et fournit des moteurs de modèle éloquente et de lame, qui sont pratiques pour le fonctionnement de la base de données et le rendu de formulaire dynamique; Symfony est plus flexible et adapté aux systèmes complexes; Codeigniter est léger et adapté à des applications simples avec des exigences de performance élevées. 2. Pour assurer la précision des modèles d'IA, nous devons commencer avec une formation de données de haute qualité, une sélection raisonnable des indicateurs d'évaluation (tels que la précision, le rappel, la valeur F1), l'évaluation régulière des performances et le réglage du modèle, et assurer la qualité du code grace aux tests unitaires et aux tests d'intégration, tout en surveillant continuellement les données d'entrée pour empêcher la dérive des données. 3. De nombreuses mesures sont nécessaires pour protéger la confidentialité des utilisateurs: crypter et stocker des données sensibles (comme AES

PHP joue le r?le du connecteur et du Brain Center dans le service client intelligent, responsable de la connexion des entrées frontales, du stockage de la base de données et des services d'IA externes; 2. Lors de la mise en ?uvre, il est nécessaire de créer une architecture multicouche: le front-end re?oit des messages utilisateur, les demandes de prétraitements et de routes de PHP, correspondent d'abord à la base de connaissances locale et manque, appelez des services AI externes tels que Openai ou DialogFlow pour obtenir une réponse intelligente; 3. La gestion de session est écrite à MySQL et à d'autres bases de données par PHP pour assurer la continuité du contexte; 4. Les services d'IA intégrés doivent utiliser Guzzle pour envoyer des demandes HTTP, stocker en toute sécurité les apikeys et faire un bon travail de gestion des erreurs et d'analyse de réponse; 5. La conception de la base de données doit inclure des sessions, des messages, des bases de connaissances et des tables d'utilisateurs, de créer raisonnablement des index, d'assurer la sécurité et les performances et de prendre en charge la mémoire du robot

Pour permettre aux conteneurs PHP de prendre en charge la construction automatique, le noyau réside dans la configuration du processus d'intégration continue (CI). 1. Utilisez Dockerfile pour définir l'environnement PHP, y compris l'image de base, l'installation d'extension, la gestion de la dépendance et les paramètres d'autorisation; 2. Configurez des outils CI / CD tels que GitLabci et définissez les étapes de construction, de test et de déploiement via le fichier .gitlab-ci.yml pour réaliser une construction, un test et un déploiement automatique; 3. Intégrer des cadres de test tels que PHPUnit pour s'assurer que les tests sont automatiquement exécutés après les modifications du code; 4. Utiliser des stratégies de déploiement automatisées telles que Kubernetes pour définir la configuration de déploiement via le fichier de déploiement.yaml; 5. Optimiser Dockerfile et adopter une construction en plusieurs étapes

1. PHP entreprend principalement la collecte de données, la communication API, le traitement des règles d'entreprise, l'optimisation du cache et l'affichage de recommandation dans le système de recommandation de contenu d'IA, plut?t que d'effectuer directement une formation de modèle complexe; 2. Le système recueille le comportement des utilisateurs et les données de contenu via PHP, appelle les services d'IA back-end (tels que les modèles Python) pour obtenir des résultats de recommandation et utilise Redis Cache pour améliorer les performances; 3. Les algorithmes de recommandation de base tels que le filtrage collaboratif ou la similitude de contenu peuvent implémenter une logique légère en PHP, mais l'informatique à grande échelle dépend toujours des services d'IA professionnels; 4. L'optimisation doit prêter attention au démarrage en temps réel, au démarrage à froid, à la diversité et à la boucle fermée, et les défis comprennent des performances de concurrence élevées, la stabilité de la mise à jour du modèle, la conformité des données et l'interprétabilité des recommandations. PHP doit travailler ensemble pour créer des informations stables, une base de données et un frontal.
