


Bagaimana untuk merealisasikan pengoptimuman asas MySQL: pengoptimuman kumpulan sambungan dan pelarasan parameter konfigurasi
Nov 08, 2023 pm 01:50 PMCara merealisasikan pengoptimuman asas MySQL: pengoptimuman kumpulan sambungan dan pelarasan parameter konfigurasi
Pengenalan
MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang biasa digunakan, dan prestasinya secara langsung mempengaruhi kestabilan dan kelajuan tindak balas sistem. Kumpulan sambungan ialah kaedah pengoptimuman penting yang boleh mengurangkan overhed sistem untuk menyambung ke pangkalan data dengan berkesan. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengoptimumkan kumpulan sambungan MySQL dan memberikan contoh kod khusus untuk membantu pembaca merealisasikan pengoptimuman asas MySQL.
1. Fungsi dan prinsip kumpulan sambungan
Kolam sambungan ialah teknologi pengurusan sambungan pangkalan data yang mengurangkan kos mewujudkan dan menutup sambungan dengan menggunakan semula sambungan pangkalan data. Prinsip pelaksanaan kumpulan sambungan terutamanya merangkumi aspek berikut:
- Wujudkan beberapa sambungan pangkalan data terlebih dahulu dan simpannya dalam kumpulan sambungan untuk digunakan.
- Apabila terdapat permintaan untuk menyambung ke pangkalan data, dapatkan sambungan yang tersedia daripada kumpulan sambungan, dan kemudian kembalikan sambungan ke kumpulan sambungan selepas menyelesaikan operasi pangkalan data.
- Selepas sambungan digunakan, kumpulan sambungan boleh menguruskan sambungan, seperti menyemak sama ada sambungan itu sah, pengesanan tamat masa, dsb.
Faedah pengumpulan sambungan ialah:
- mengurangkan overhed untuk kerap mewujudkan dan menutup sambungan pangkalan data, dan meningkatkan prestasi sistem dan kelajuan tindak balas.
- Mengawal kekerapan akses sistem kepada sambungan pangkalan data untuk mengelakkan pembaziran sumber dan kemerosotan prestasi yang disebabkan oleh terlalu banyak sambungan pangkalan data.
- Menyediakan penggunaan semula sambungan dan pengurusan untuk memastikan kebolehpercayaan sambungan pangkalan data.
2. Pengoptimuman kolam sambungan dan pelarasan parameter konfigurasi
- Saiz kolam sambungan
Saiz kolam sambungan perlu dilaraskan mengikut beban sistem dan saiz pangkalan data. Jika sistem mempunyai jumlah akses serentak yang besar, anda boleh meningkatkan saiz kolam sambungan dengan sewajarnya untuk memastikan sambungan pangkalan data yang mencukupi dan cekap. Biasanya, prinsip tetapan saiz kolam sambungan ialah: bilangan maksimum sambungan serentak yang dibenarkan + bilangan sambungan terpelihara.
Sampel kod (Java):
// 設(shè)置連接池大小為100 dataSource.setMaxTotal(100);
- Bilangan maksimum sambungan melahu
Sambungan dalam kolam sambungan boleh dikembalikan ke kolam sambungan untuk permintaan lain jika ia tidak digunakan untuk masa yang lama. Walau bagaimanapun, jika bilangan sambungan dalam kumpulan sambungan terlalu besar, sumber sistem mungkin terbuang. Oleh itu, anda boleh menetapkan bilangan maksimum sambungan melahu Apabila bilangan sambungan dalam kumpulan sambungan melebihi bilangan maksimum sambungan melahu, lebihan sambungan akan dikeluarkan.
Sampel kod (Java):
// 設(shè)置最大空閑連接數(shù)為50 dataSource.setMaxIdle(50);
- Bilangan maksimum sambungan
Bilangan maksimum sambungan dalam kolam sambungan merujuk kepada bilangan maksimum sambungan yang wujud serentak dalam kolam sambungan. Jika sistem mempunyai jumlah akses serentak yang besar, bilangan maksimum sambungan boleh ditingkatkan dengan sewajarnya untuk memastikan kestabilan sistem dan ketersediaan yang tinggi. Walau bagaimanapun, terlalu banyak sambungan juga boleh menyebabkan pembaziran sumber sistem, jadi pelarasan perlu dibuat berdasarkan keadaan sebenar.
Sampel kod (Java):
// 設(shè)置最大連接數(shù)為200 dataSource.setMaxTotal(200);
- Tempoh tamat masa sambungan
Tempoh tamat masa sambungan merujuk kepada selang masa daripada mendapatkan sambungan daripada kolam sambungan hingga menggunakan sambungan. Jika sambungan tidak digunakan untuk tempoh masa tertentu, ia boleh dilepaskan untuk mengelakkan daripada menduduki sumber sambungan untuk masa yang lama. Tetapan tamat masa sambungan hendaklah diselaraskan mengikut beban sistem dan prestasi pangkalan data.
Sampel kod (Java):
// 設(shè)置連接超時(shí)時(shí)間為10秒 dataSource.setMaxWaitMillis(10000);
- Sahkan ketersediaan sambungan
Kolam sambungan boleh mengesan ketersediaan sambungan melalui tugas berjadual atau mekanisme degupan jantung untuk memastikan sambungan dalam kumpulan sambungan adalah sah. Jika sambungan tidak tersedia, anda boleh menyambung semula atau mencipta semula sambungan.
Sampel kod (Java):
// 配置連接池的驗(yàn)證查詢語(yǔ)句 dataSource.setValidationQuery("SELECT 1"); // 設(shè)置檢測(cè)連接可用性的時(shí)間間隔為30秒 dataSource.setTestWhileIdle(true); dataSource.setTestOnBorrow(true); dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(30000);
3. Ringkasan
Untuk mengoptimumkan prestasi asas MySQL, pengoptimuman kumpulan sambungan dan pelarasan parameter konfigurasi adalah pautan penting. Artikel ini memperkenalkan peranan dan prinsip pengumpulan sambungan, dan memberikan contoh kod khusus untuk membantu pembaca merealisasikan pengoptimuman asas MySQL. Dengan menetapkan parameter yang munasabah seperti saiz kolam sambungan, bilangan maksimum sambungan melahu, bilangan maksimum sambungan, tamat masa sambungan, dan pengesahan ketersediaan sambungan, prestasi dan kelajuan tindak balas sistem boleh dipertingkatkan dan kestabilan dan kebolehpercayaan sistem dapat dipastikan.
Rujukan:
- "MySQL secara ringkas: pembangunan pangkalan data, pengoptimuman, pengurusan dan penyelenggaraan"
- "Orang dalam teknologi MySQL: Enjin storan InnoDB"
- "Pengoptimuman dan pengembangan prestasi MySQL: dari prinsip kepada amalan"
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk merealisasikan pengoptimuman asas MySQL: pengoptimuman kumpulan sambungan dan pelarasan parameter konfigurasi. 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)

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Terdapat tiga cara utama untuk menetapkan pembolehubah persekitaran dalam PHP: 1. Konfigurasi global melalui php.ini; 2. Melalui pelayan web (seperti setenv Apache atau fastcgi_param of nginx); 3. Gunakan fungsi Putenv () dalam skrip PHP. Antaranya, php.ini sesuai untuk konfigurasi global dan jarang mengubah konfigurasi, konfigurasi pelayan web sesuai untuk senario yang perlu diasingkan, dan putenv () sesuai untuk pembolehubah sementara. Dasar kegigihan termasuk fail konfigurasi (seperti php.ini atau konfigurasi pelayan web), fail .Env dimuatkan dengan perpustakaan dotenv, dan suntikan dinamik pembolehubah dalam proses CI/CD. Maklumat sensitif pengurusan keselamatan harus dielakkan dengan keras, dan disyorkan untuk digunakan.

Mengapa saya memerlukan penyulitan SSL/TLS MySQL Connection? Kerana sambungan yang tidak disulitkan boleh menyebabkan data sensitif dipintas, membolehkan SSL/TLS dapat menghalang serangan manusia-dalam-pertengahan dan memenuhi keperluan pematuhan; 2. Bagaimana untuk mengkonfigurasi SSL/TLS untuk MySQL? Anda perlu menjana sijil dan kunci peribadi, mengubah suai fail konfigurasi untuk menentukan laluan SSL-CA, SSL-CERT dan SSL dan memulakan semula perkhidmatan; 3. Bagaimana untuk memaksa SSL apabila pelanggan menghubungkan? Dilaksanakan dengan menyatakan keperluan atau keperluan yang diperlukan semasa membuat pengguna; 4. Butiran yang mudah diabaikan dalam konfigurasi SSL termasuk kebenaran laluan sijil, isu tamat sijil, dan keperluan konfigurasi pelanggan.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.

Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES

PHP memainkan peranan penyambung dan pusat otak dalam perkhidmatan pelanggan pintar, yang bertanggungjawab untuk menyambungkan input depan, penyimpanan pangkalan data dan perkhidmatan AI luaran; 2. Apabila melaksanakannya, adalah perlu untuk membina seni bina berbilang lapisan: front-end menerima mesej pengguna, preprocesses dan permintaan PHP back-end permintaan, pertama sepadan dengan asas pengetahuan tempatan, dan terlepas, panggil perkhidmatan AI luaran seperti OpenAI atau Dialogflow untuk mendapatkan balasan pintar; 3. Pengurusan Sesi ditulis kepada MySQL dan pangkalan data lain oleh PHP untuk memastikan kesinambungan konteks; 4. Perkhidmatan AI bersepadu perlu menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan HTTP, selamat menyimpan Apikeys, dan melakukan kerja yang baik untuk pemprosesan ralat dan analisis tindak balas; 5. Reka bentuk pangkalan data mesti termasuk sesi, mesej, pangkalan pengetahuan, dan jadual pengguna, dengan munasabah membina indeks, memastikan keselamatan dan prestasi, dan menyokong memori robot

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat

1. PHP terutamanya menjalankan pengumpulan data, komunikasi API, pemprosesan peraturan perniagaan, pengoptimuman cache dan paparan cadangan dalam sistem cadangan kandungan AI, dan bukan secara langsung melaksanakan latihan model kompleks; 2. Sistem ini mengumpul tingkah laku pengguna dan data kandungan melalui PHP, memanggil perkhidmatan AI back-end (seperti model Python) untuk mendapatkan hasil cadangan, dan menggunakan Redis Cache untuk meningkatkan prestasi; 3. Algoritma cadangan asas seperti penapisan kolaboratif atau persamaan kandungan boleh melaksanakan logik ringan dalam PHP, tetapi pengkomputeran besar-besaran masih bergantung kepada perkhidmatan AI profesional; 4. Pengoptimuman perlu memberi perhatian kepada masa nyata, permulaan sejuk, kepelbagaian dan maklum balas yang ditutup gelung, dan cabaran termasuk prestasi konkurensi tinggi, kestabilan kemas kini model, pematuhan data dan tafsiran cadangan. PHP perlu bekerjasama untuk membina maklumat yang stabil, pangkalan data dan front-end.
