其實mysql培訓源代碼的問題并不復(fù)雜，但是又很多的朋友都不太了解數(shù)據(jù)庫源代碼，因此呢，今天小編就來為大家分享mysql培訓源代碼的一些知識，希望可以幫助到大家，下面我們一起來看看這個問題的分析吧！
php如何連接并調(diào)用mysql數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)
建立好數(shù)據(jù)庫后，
<?php
$con=mysql_connect("數(shù)據(jù)庫地址","用戶名","密碼");
if(!$con){die('鏈接錯誤:'.mysql_error());}
mysql_select_db("要使用的Table",$con);
mysql_query("INSERTINTO表名(字段1,字段2,字段N)VALUES('字段1數(shù)據(jù)','字段2數(shù)據(jù)','字段3數(shù)據(jù)')");
mysql_close($con);
?>
一般情況下很少單獨的這樣使用，都是做成類。
你可以下載一個speedphp框架來參考一下。閱讀這個框架的源碼，對初學者來說相當?shù)挠袔椭?/p>
手打不謝
用純C，寫一個類mysql存儲引擎，難度有多大
要看你實現(xiàn)的是mysql的哪個存儲引擎，一般的存儲引擎難度不是很大，而帶有事務(wù)的存儲引擎會比較麻煩一點，會涉及到鎖的粒度問題。
介紹mysql是一個關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，一般在項目早期或者中小型的服務(wù)端用的比較多，而且是開源免費使用的。
純C語言，寫任何軟件，都需要開發(fā)者有很強的造輪子的功底，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法非常精通才可以，以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的組合關(guān)系非常熟練，不會因為多層指針而被繞暈。
目前mysql服務(wù)端主要使用的是C語言開發(fā)，分為四層：連接層、服務(wù)層、引擎層和存儲層。而引擎層是可以由第三方實現(xiàn)的，像國內(nèi)的阿里就在引擎層做了匹配業(yè)務(wù)的實現(xiàn)。
存儲引擎是數(shù)據(jù)庫底層軟件組織，通過使用數(shù)據(jù)引擎進行創(chuàng)建、查詢、更新和刪除數(shù)據(jù)。
不同的存儲引擎提供不同的存儲機制、索引技巧、鎖定級別等功能，使用不同的存儲引擎，還可以獲得特定的功能。
現(xiàn)在許多不同的數(shù)據(jù)庫都支持多種不同的數(shù)據(jù)引擎。
了解mysql的引擎層查看mysql的存儲引擎，使用命令：showengines。
查看mysql默認使用的存儲引擎，使用命令：showvariableslike'%storage_engine%'。
我們比較常見的mysql的存儲引擎有MyISAM和InnoDB，一個是非事務(wù)型的代表，一個是事務(wù)型的代表，不過現(xiàn)在的InnoDB的性能已經(jīng)非常接近MyISAM了，大家可以直接默認都使用InnoDB。
存儲引擎開發(fā)準備工作知己知彼，方能百戰(zhàn)不殆。
學好C語言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，數(shù)組、棧、隊列、鏈表、二叉樹、紅黑樹、B+樹、Hash算法、基本排序算法等等，熟練掌握并融匯貫通。熟練掌握一些基本的三方C語言庫，如openssl、regex等還需要學會使用工具，CMake、Gcc、Git等付出與回報我們做的任何事情，都需要事先了解付出和收獲比，如果你浪費了一生的時間，做了一個無人問津的產(chǎn)品出來，在遲暮之年回首往事，定然會痛徹心扉。
但是凡事有弊都有利，通過實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的存儲引擎，可以學會很多C語言開發(fā)的技巧，專研了各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，這對未來成為大牛級別的人物，是非常棒的一個事情。
案例分析如果你準備進入大廠，如企鵝、阿里、字節(jié)跳動、網(wǎng)易和百度等公司，那么學習怎么寫存儲引擎是非常值得的。
如果你對上面所述的知識，都已經(jīng)學的很好了，那么至少是P8級別的。
總結(jié)寫一個存儲引擎的難度，總體是比較大的，但卻是一個非常好的挑戰(zhàn)，無論最后成功或者失敗，你都是最大的贏家。
如果你對技術(shù)也有追求，對現(xiàn)實迷茫，請關(guān)注我，暗黑程序員。
python如何爬取大眾點評評論信息如何保存到mysql數(shù)據(jù)庫中
這個非常簡單，大眾點評的數(shù)據(jù)是靜態(tài)加載的，直接嵌套在網(wǎng)頁源碼中，所以直接爬取就行，下面我簡單介紹一下實現(xiàn)過程，實驗環(huán)境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內(nèi)容如下：
1.這里隨便打開一個商戶的評論頁面，假設(shè)爬取的信息主要包括用戶昵稱、商戶等級以及評論內(nèi)容這3個字段（其他字段也可以），如下：
2.接著右鍵檢查元素，就可以看到對應(yīng)的網(wǎng)頁標簽信息，包括屬性、文本等，里面就有我們需要爬取的內(nèi)容，如下：
3.然后就是針對上面的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)編寫對應(yīng)代碼解析網(wǎng)頁內(nèi)容，這里主要用到requests+BeautifulSoup組合，其中requests用于請求頁面，BaautifulSoup用于解析頁面，提取內(nèi)容，測試代碼如下，非常簡單：
點擊運行這個程序，效果如下，已經(jīng)成功爬取到評論內(nèi)容：
4.最后就是保存數(shù)據(jù)到mysql數(shù)據(jù)庫中，主要用到pymysql這個模塊，用于插入數(shù)據(jù)到mysql數(shù)據(jù)庫中，安裝的話，直接輸入命令“pipinstallpymysql”就行，安裝完成后，新建一個dzdp數(shù)據(jù)表，包含有user，rank，content這3個字段，接著就可以直接編寫代碼插入數(shù)據(jù)了，測試代碼如下：
點擊運行這個程序，打開mysql數(shù)據(jù)庫，已經(jīng)成功插入數(shù)據(jù)，截圖如下：
至此，我們就完成了利用Python爬取大眾點評評論信息并保存到mysql數(shù)據(jù)庫中。總的來說，整個過程非常簡單，因為是靜態(tài)加載的數(shù)據(jù)，所以直接解析網(wǎng)頁就行，如果是動態(tài)的，就需要抓包分析了，只要你熟悉一下上面的代碼，很快就能掌握的，當然，你也可以使用scrapy爬蟲框架爬取，都可以，網(wǎng)上也有相關(guān)教程和資料，非常豐富，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。
如何用redis/memcache做Mysql緩存層
Redis的作者SalvatoreSanfilippo曾經(jīng)對這兩種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)進行過比較：
1、Redis支持服務(wù)器端的數(shù)據(jù)操作：Redis相比Memcached來說，擁有更多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和并支持更豐富的數(shù)據(jù)操作，通常在Memcached里，你需要將數(shù)據(jù)拿到客戶端來進行類似的修改再set回去。這大大增加了網(wǎng)絡(luò)IO的次數(shù)和數(shù)據(jù)體積。在Redis中，這些復(fù)雜的操作通常和一般的GET/SET一樣高效。所以，如果需要緩存能夠支持更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和操作，那么Redis會是不錯的選擇。
2、內(nèi)存使用效率對比：使用簡單的key-value存儲的話，Memcached的內(nèi)存利用率更高，而如果Redis采用hash結(jié)構(gòu)來做key-value存儲，由于其組合式的壓縮，其內(nèi)存利用率會高于Memcached。
3、性能對比：由于Redis只使用單核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一個核上Redis在存儲小數(shù)據(jù)時比Memcached性能更高。而在100k以上的數(shù)據(jù)中，Memcached性能要高于Redis，雖然Redis最近也在存儲大數(shù)據(jù)的性能上進行優(yōu)化，但是比起Memcached，還是稍有遜色。
具體為什么會出現(xiàn)上面的結(jié)論，以下為收集到的資料：
1、數(shù)據(jù)類型支持不同
與Memcached僅支持簡單的key-value結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)記錄不同，Redis支持的數(shù)據(jù)類型要豐富得多。最為常用的數(shù)據(jù)類型主要由五種：String、Hash、List、Set和SortedSet。Redis內(nèi)部使用一個redisObject對象來表示所有的key和value。redisObject最主要的信息如圖所示：
type代表一個value對象具體是何種數(shù)據(jù)類型，encoding是不同數(shù)據(jù)類型在redis內(nèi)部的存儲方式，比如：type=string代表value存儲的是一個普通字符串，那么對應(yīng)的encoding可以是raw或者是int，如果是int則代表實際redis內(nèi)部是按數(shù)值型類存儲和表示這個字符串的，當然前提是這個字符串本身可以用數(shù)值表示，比如:”123″“456”這樣的字符串。只有打開了Redis的虛擬內(nèi)存功能，vm字段字段才會真正的分配內(nèi)存，該功能默認是關(guān)閉狀態(tài)的。
1）String
常用命令：set/get/decr/incr/mget等；應(yīng)用場景：String是最常用的一種數(shù)據(jù)類型，普通的key/value存儲都可以歸為此類；實現(xiàn)方式：String在redis內(nèi)部存儲默認就是一個字符串，被redisObject所引用，當遇到incr、decr等操作時會轉(zhuǎn)成數(shù)值型進行計算，此時redisObject的encoding字段為int。2）Hash常用命令：hget/hset/hgetall等應(yīng)用場景：我們要存儲一個用戶信息對象數(shù)據(jù)，其中包括用戶ID、用戶姓名、年齡和生日，通過用戶ID我們希望獲取該用戶的姓名或者年齡或者生日；實現(xiàn)方式：Redis的Hash實際是內(nèi)部存儲的Value為一個HashMap，并提供了直接存取這個Map成員的接口。如圖所示，Key是用戶ID,value是一個Map。這個Map的key是成員的屬性名，value是屬性值。這樣對數(shù)據(jù)的修改和存取都可以直接通過其內(nèi)部Map的Key(Redis里稱內(nèi)部Map的key為field),也就是通過key(用戶ID)+field(屬性標簽)就可以操作對應(yīng)屬性數(shù)據(jù)。當前HashMap的實現(xiàn)有兩種方式：當HashMap的成員比較少時Redis為了節(jié)省內(nèi)存會采用類似一維數(shù)組的方式來緊湊存儲，而不會采用真正的HashMap結(jié)構(gòu)，這時對應(yīng)的value的redisObject的encoding為zipmap，當成員數(shù)量增大時會自動轉(zhuǎn)成真正的HashMap,此時encoding為ht。3）List常用命令：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等；應(yīng)用場景：Redislist的應(yīng)用場景非常多，也是Redis最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，比如twitter的關(guān)注列表，粉絲列表等都可以用Redis的list結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)；實現(xiàn)方式：Redislist的實現(xiàn)為一個雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的內(nèi)存開銷，Redis內(nèi)部的很多實現(xiàn)，包括發(fā)送緩沖隊列等也都是用的這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。4）Set常用命令：sadd/spop/smembers/sunion等；應(yīng)用場景：Redisset對外提供的功能與list類似是一個列表的功能，特殊之處在于set是可以自動排重的，當你需要存儲一個列表數(shù)據(jù)，又不希望出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)時，set是一個很好的選擇，并且set提供了判斷某個成員是否在一個set集合內(nèi)的重要接口，這個也是list所不能提供的；實現(xiàn)方式：set的內(nèi)部實現(xiàn)是一個value永遠為null的HashMap，實際就是通過計算hash的方式來快速排重的，這也是set能提供判斷一個成員是否在集合內(nèi)的原因。5）SortedSet常用命令：zadd/zrange/zrem/zcard等；應(yīng)用場景：Redissortedset的使用場景與set類似，區(qū)別是set不是自動有序的，而sortedset可以通過用戶額外提供一個優(yōu)先級(score)的參數(shù)來為成員排序，并且是插入有序的，即自動排序。當你需要一個有序的并且不重復(fù)的集合列表，那么可以選擇sortedset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如twitter的publictimeline可以以發(fā)表時間作為score來存儲，這樣獲取時就是自動按時間排好序的。實現(xiàn)方式：Redissortedset的內(nèi)部使用HashMap和跳躍表(SkipList)來保證數(shù)據(jù)的存儲和有序，HashMap里放的是成員到score的映射，而跳躍表里存放的是所有的成員，排序依據(jù)是HashMap里存的score,使用跳躍表的結(jié)構(gòu)可以獲得比較高的查找效率，并且在實現(xiàn)上比較簡單。2、內(nèi)存管理機制不同在Redis中，并不是所有的數(shù)據(jù)都一直存儲在內(nèi)存中的。這是和Memcached相比一個最大的區(qū)別。當物理內(nèi)存用完時，Redis可以將一些很久沒用到的value交換到磁盤。Redis只會緩存所有的key的信息，如果Redis發(fā)現(xiàn)內(nèi)存的使用量超過了某一個閥值，將觸發(fā)swap的操作，Redis根據(jù)“swappability=age*log(size_in_memory)”計算出哪些key對應(yīng)的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應(yīng)的value持久化到磁盤中，同時在內(nèi)存中清除。這種特性使得Redis可以保持超過其機器本身內(nèi)存大小的數(shù)據(jù)。當然，機器本身的內(nèi)存必須要能夠保持所有的key，畢竟這些數(shù)據(jù)是不會進行swap操作的。同時由于Redis將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)swap到磁盤中的時候，提供服務(wù)的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內(nèi)存，所以如果更新需要swap的數(shù)據(jù)，Redis將阻塞這個操作，直到子線程完成swap操作后才可以進行修改。當從Redis中讀取數(shù)據(jù)的時候，如果讀取的key對應(yīng)的value不在內(nèi)存中，那么Redis就需要從swap文件中加載相應(yīng)數(shù)據(jù)，然后再返回給請求方。這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認的情況下，Redis會出現(xiàn)阻塞，即完成所有的swap文件加載后才會相應(yīng)。這種策略在客戶端的數(shù)量較小，進行批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應(yīng)用在一個大型的網(wǎng)站應(yīng)用程序中，這顯然是無法滿足大并發(fā)的情況的。所以Redis運行我們設(shè)置I/O線程池的大小，對需要從swap文件中加載相應(yīng)數(shù)據(jù)的讀取請求進行并發(fā)操作，減少阻塞的時間。對于像Redis和Memcached這種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來說，內(nèi)存管理的效率高低是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)C語言中的malloc/free函數(shù)是最常用的分配和釋放內(nèi)存的方法，但是這種方法存在著很大的缺陷：首先，對于開發(fā)人員來說不匹配的malloc和free容易造成內(nèi)存泄露；其次頻繁調(diào)用會造成大量內(nèi)存碎片無法回收重新利用，降低內(nèi)存利用率；最后作為系統(tǒng)調(diào)用，其系統(tǒng)開銷遠遠大于一般函數(shù)調(diào)用。所以，為了提高內(nèi)存的管理效率，高效的內(nèi)存管理方案都不會直接使用malloc/free調(diào)用。Redis和Memcached均使用了自身設(shè)計的內(nèi)存管理機制，但是實現(xiàn)方法存在很大的差異，下面將會對兩者的內(nèi)存管理機制分別進行介紹。Memcached默認使用SlabAllocation機制管理內(nèi)存，其主要思想是按照預(yù)先規(guī)定的大小，將分配的內(nèi)存分割成特定長度的塊以存儲相應(yīng)長度的key-value數(shù)據(jù)記錄，以完全解決內(nèi)存碎片問題。SlabAllocation機制只為存儲外部數(shù)據(jù)而設(shè)計，也就是說所有的key-value數(shù)據(jù)都存儲在SlabAllocation系統(tǒng)里，而Memcached的其它內(nèi)存請求則通過普通的malloc/free來申請，因為這些請求的數(shù)量和頻率決定了它們不會對整個系統(tǒng)的性能造成影響SlabAllocation的原理相當簡單。如圖所示，它首先從操作系統(tǒng)申請一大塊內(nèi)存，并將其分割成各種尺寸的塊Chunk，并把尺寸相同的塊分成組SlabClass。其中，Chunk就是用來存儲key-value數(shù)據(jù)的最小單位。每個SlabClass的大小，可以在Memcached啟動的時候通過制定GrowthFactor來控制。假定圖中GrowthFactor的取值為1.25，如果第一組Chunk的大小為88個字節(jié)，第二組Chunk的大小就為112個字節(jié)，依此類推。當Memcached接收到客戶端發(fā)送過來的數(shù)據(jù)時首先會根據(jù)收到數(shù)據(jù)的大小選擇一個最合適的SlabClass，然后通過查詢Memcached保存著的該SlabClass內(nèi)空閑Chunk的列表就可以找到一個可用于存儲數(shù)據(jù)的Chunk。當一條數(shù)據(jù)庫過期或者丟棄時，該記錄所占用的Chunk就可以回收，重新添加到空閑列表中。從以上過程我們可以看出Memcached的內(nèi)存管理制效率高，而且不會造成內(nèi)存碎片，但是它最大的缺點就是會導致空間浪費。因為每個Chunk都分配了特定長度的內(nèi)存空間，所以變長數(shù)據(jù)無法充分利用這些空間。如圖所示，將100個字節(jié)的數(shù)據(jù)緩存到128個字節(jié)的Chunk中，剩余的28個字節(jié)就浪費掉了。Redis的內(nèi)存管理主要通過源碼中zmalloc.h和zmalloc.c兩個文件來實現(xiàn)的。Redis為了方便內(nèi)存的管理，在分配一塊內(nèi)存之后，會將這塊內(nèi)存的大小存入內(nèi)存塊的頭部。如圖所示，real_ptr是redis調(diào)用malloc后返回的指針。redis將內(nèi)存塊的大小size存入頭部，size所占據(jù)的內(nèi)存大小是已知的，為size_t類型的長度，然后返回ret_ptr。當需要釋放內(nèi)存的時候，ret_ptr被傳給內(nèi)存管理程序。通過ret_ptr，程序可以很容易的算出real_ptr的值，然后將real_ptr傳給free釋放內(nèi)存。Redis通過定義一個數(shù)組來記錄所有的內(nèi)存分配情況，這個數(shù)組的長度為ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT。數(shù)組的每一個元素代表當前程序所分配的內(nèi)存塊的個數(shù)，且內(nèi)存塊的大小為該元素的下標。在源碼中，這個數(shù)組為zmalloc_allocations。zmalloc_allocations[16]代表已經(jīng)分配的長度為16bytes的內(nèi)存塊的個數(shù)。zmalloc.c中有一個靜態(tài)變量used_memory用來記錄當前分配的內(nèi)存總大小。所以，總的來看，Redis采用的是包裝的mallc/free，相較于Memcached的內(nèi)存管理方法來說，要簡單很多。3、數(shù)據(jù)持久化支持Redis雖然是基于內(nèi)存的存儲系統(tǒng)，但是它本身是支持內(nèi)存數(shù)據(jù)的持久化的，而且提供兩種主要的持久化策略：RDB快照和AOF日志。而memcached是不支持數(shù)據(jù)持久化操作的。1）RDB快照Redis支持將當前數(shù)據(jù)的快照存成一個數(shù)據(jù)文件的持久化機制，即RDB快照。但是一個持續(xù)寫入的數(shù)據(jù)庫如何生成快照呢？Redis借助了fork命令的copyonwrite機制。在生成快照時，將當前進程fork出一個子進程，然后在子進程中循環(huán)所有的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)寫成為RDB文件。我們可以通過Redis的save指令來配置RDB快照生成的時機，比如配置10分鐘就生成快照，也可以配置有1000次寫入就生成快照，也可以多個規(guī)則一起實施。這些規(guī)則的定義就在Redis的配置文件中，你也可以通過Redis的CONFIGSET命令在Redis運行時設(shè)置規(guī)則，不需要重啟Redis。Redis的RDB文件不會壞掉，因為其寫操作是在一個新進程中進行的，當生成一個新的RDB文件時，Redis生成的子進程會先將數(shù)據(jù)寫到一個臨時文件中，然后通過原子性rename系統(tǒng)調(diào)用將臨時文件重命名為RDB文件，這樣在任何時候出現(xiàn)故障，Redis的RDB文件都總是可用的。同時，Redis的RDB文件也是Redis主從同步內(nèi)部實現(xiàn)中的一環(huán)。RDB有他的不足，就是一旦數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)問題，那么我們的RDB文件中保存的數(shù)據(jù)并不是全新的，從上次RDB文件生成到Redis停機這段時間的數(shù)據(jù)全部丟掉了。在某些業(yè)務(wù)下，這是可以忍受的。2）AOF日志AOF日志的全稱是appendonlyfile，它是一個追加寫入的日志文件。與一般數(shù)據(jù)庫的binlog不同的是，AOF文件是可識別的純文本，它的內(nèi)容就是一個個的Redis標準命令。只有那些會導致數(shù)據(jù)發(fā)生修改的命令才會追加到AOF文件。每一條修改數(shù)據(jù)的命令都生成一條日志，AOF文件會越來越大，所以Redis又提供了一個功能，叫做AOFrewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件，新的AOF文件中一條記錄的操作只會有一次，而不像一份老文件那樣，可能記錄了對同一個值的多次操作。其生成過程和RDB類似，也是fork一個進程，直接遍歷數(shù)據(jù)，寫入新的AOF臨時文件。在寫入新文件的過程中，所有的寫操作日志還是會寫到原來老的AOF文件中，同時還會記錄在內(nèi)存緩沖區(qū)中。當重完操作完成后，會將所有緩沖區(qū)中的日志一次性寫入到臨時文件中。然后調(diào)用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。AOF是一個寫文件操作，其目的是將操作日志寫到磁盤上，所以它也同樣會遇到我們上面說的寫操作的流程。在Redis中對AOF調(diào)用write寫入后，通過appendfsync選項來控制調(diào)用fsync將其寫到磁盤上的時間，下面appendfsync的三個設(shè)置項，安全強度逐漸變強。appendfsyncno當設(shè)置appendfsync為no的時候，Redis不會主動調(diào)用fsync去將AOF日志內(nèi)容同步到磁盤，所以這一切就完全依賴于操作系統(tǒng)的調(diào)試了。對大多數(shù)Linux操作系統(tǒng)，是每30秒進行一次fsync，將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)寫到磁盤上。appendfsynceverysec當設(shè)置appendfsync為everysec的時候，Redis會默認每隔一秒進行一次fsync調(diào)用，將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)寫到磁盤。但是當這一次的fsync調(diào)用時長超過1秒時。Redis會采取延遲fsync的策略，再等一秒鐘。也就是在兩秒后再進行fsync，這一次的fsync就不管會執(zhí)行多長時間都會進行。這時候由于在fsync時文件描述符會被阻塞，所以當前的寫操作就會阻塞。所以結(jié)論就是，在絕大多數(shù)情況下，Redis會每隔一秒進行一次fsync。在最壞的情況下，兩秒鐘會進行一次fsync操作。這一操作在大多數(shù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中被稱為groupcommit，就是組合多次寫操作的數(shù)據(jù)，一次性將日志寫到磁盤。appednfsyncalways當設(shè)置appendfsync為always時，每一次寫操作都會調(diào)用一次fsync，這時數(shù)據(jù)是最安全的，當然，由于每次都會執(zhí)行fsync，所以其性能也會受到影響。對于一般性的業(yè)務(wù)需求，建議使用RDB的方式進行持久化，原因是RDB的開銷并相比AOF日志要低很多，對于那些無法忍數(shù)據(jù)丟失的應(yīng)用，建議使用AOF日志。4、集群管理的不同Memcached是全內(nèi)存的數(shù)據(jù)緩沖系統(tǒng)，Redis雖然支持數(shù)據(jù)的持久化，但是全內(nèi)存畢竟才是其高性能的本質(zhì)。作為基于內(nèi)存的存儲系統(tǒng)來說，機器物理內(nèi)存的大小就是系統(tǒng)能夠容納的最大數(shù)據(jù)量。如果需要處理的數(shù)據(jù)量超過了單臺機器的物理內(nèi)存大小，就需要構(gòu)建分布式集群來擴展存儲能力。Memcached本身并不支持分布式，因此只能在客戶端通過像一致性哈希這樣的分布式算法來實現(xiàn)Memcached的分布式存儲。下圖給出了Memcached的分布式存儲實現(xiàn)架構(gòu)。當客戶端向Memcached集群發(fā)送數(shù)據(jù)之前，首先會通過內(nèi)置的分布式算法計算出該條數(shù)據(jù)的目標節(jié)點，然后數(shù)據(jù)會直接發(fā)送到該節(jié)點上存儲。但客戶端查詢數(shù)據(jù)時，同樣要計算出查詢數(shù)據(jù)所在的節(jié)點，然后直接向該節(jié)點發(fā)送查詢請求以獲取數(shù)據(jù)。相較于Memcached只能采用客戶端實現(xiàn)分布式存儲，Redis更偏向于在服務(wù)器端構(gòu)建分布式存儲。最新版本的Redis已經(jīng)支持了分布式存儲功能。RedisCluster是一個實現(xiàn)了分布式且允許單點故障的Redis高級版本，它沒有中心節(jié)點，具有線性可伸縮的功能。下圖給出RedisCluster的分布式存儲架構(gòu)，其中節(jié)點與節(jié)點之間通過二進制協(xié)議進行通信，節(jié)點與客戶端之間通過ascii協(xié)議進行通信。在數(shù)據(jù)的放置策略上，RedisCluster將整個key的數(shù)值域分成4096個哈希槽，每個節(jié)點上可以存儲一個或多個哈希槽，也就是說當前RedisCluster支持的最大節(jié)點數(shù)就是4096。RedisCluster使用的分布式算法也很簡單：crc16(key)%HASH_SLOTS_NUMBER。為了保證單點故障下的數(shù)據(jù)可用性，RedisCluster引入了Master節(jié)點和Slave節(jié)點。在RedisCluster中，每個Master節(jié)點都會有對應(yīng)的兩個用于冗余的Slave節(jié)點。這樣在整個集群中，任意兩個節(jié)點的宕機都不會導致數(shù)據(jù)的不可用。當Master節(jié)點退出后，集群會自動選擇一個Slave節(jié)點成為新的Master節(jié)點。mysql是開源軟件嗎
mysql原本是開源的，也就是一個開放源碼的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，但是mysql的license現(xiàn)在分為免費的社區(qū)版與收費的標準版、企業(yè)版等。
MySQL是一種開放源代碼的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)，MySQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)使用最常用的數(shù)據(jù)庫管理語言--結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)進行數(shù)據(jù)庫管理。由于MySQL是開放源代碼的，因此任何人都可以在GeneralPublicLicense的許可下下載并根據(jù)個性化的需要對其進行修改。
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