Berapa banyak data yang dapat disimpan oleh mysql

MySQL adalah sistem manajemen basis data relasional sumber terbuka (RDBMS) sumber terbuka yang banyak digunakan dan solusi yang sangat baik untuk banyak aplikasi, termasuk aplikasi skala web. Tetapi arsitektur MySQL memiliki keterbatasan dalam hal analitik data besar

Melihat lebih dekat pada kekuatan dan kelemahan MySQL mengungkapkan lima kasus penggunaan di mana RDBMS, meskipun kuat, dapat memanfaatkan banyak fitur Apache Ignite

1. Menyampaikan Data Panas

Dalam aplikasi besar, cache data yang disimpan dalam RAM dapat menjadi sangat besar dan menerima ribuan atau bahkan jutaan permintaan per detik. MySQL tidak memiliki mesin pencari yang berfokus pada memori yang kuat. Karena tidak dirancang untuk konkurensi yang sangat tinggi, pengguna dapat mengalami dampak kinerja dari kemacetan. Keterbatasan lainnya. MySQL dibebani dengan overhead yang relatif tinggi dan tidak dapat memberikan kecepatan yang optimal

Adalah umum untuk menggunakan Memcached atau Redis sebagai solusi eksternal untuk cache dan kebutuhan hot data lainnya, untuk menghilangkan overhead penguraian dan transaksi SQL. Tetapi caching itu sulit karena Anda berisiko membaca data yang tidak terkini. Dimungkinkan juga untuk menggunakan peningkatan skalabilitas internal di MySQL, seperti kumpulan utas, tersedia baik sebagai fitur perusahaan MySQL atau sebagai implementasi sumber terbuka. Namun fitur seperti itu biasanya membantu banyak kueri untuk dijalankan secara bersamaan, tanpa meningkatkan kinerja kueri yang diberikan

Solusi yang lebih baik adalah menggunakan platform komputasi dalam memori Apache® Ignite™ yang menyertakan kisi data dalam memori dan kisi SQL dalam memori yang memungkinkan Anda membuat penyimpanan data MySQL dalam memori untuk mempartisi dan meng-cache data dalam memori . Tidak seperti produk seperti Redis dan Memcached, yang terutama menyimpan nilai kunci dalam memori, platform komputasi dalam memori Apache Ignite memiliki banyak fitur tambahan yang sangat berharga bagi perusahaan yang beralih ke komputasi dalam memori. Misalnya. ANSI-99 SQL, transaksi sesuai ACID terdistribusi, kemampuan komputasi dan streaming tingkat lanjut, dan banyak lagi

2. Berurusan dengan Data yang Sangat Volatile

Jika ribuan pembaruan per detik diterapkan ke satu baris basis data (mis. g. , flash penjualan online untuk tiket konser permintaan tinggi), sangat penting untuk mempertahankan nilai yang tepat setiap detik. MySQL dirancang berdasarkan semantik transaksi penuh dengan dukungan untuk transaksi panjang. Ia bekerja dengan daya tahan log berbasis disk. Oleh karena itu, MySQL tidak cocok untuk digunakan dengan jenis lingkungan data yang sangat fluktuatif ini

Sampai batas tertentu, desain data yang baik dalam MySQL dapat mengatasi masalah ini. Memisahkan penghitung menjadi beberapa baris dapat membantu. Konfigurasi optimal dari instalasi MySQL dapat menghasilkan kinerja hingga 10x lebih baik daripada konfigurasi MySQL stok. Replikasi paralel, masalah historis lainnya, telah ditangani di MySQL 5. 7, atau dengan solusi seperti Percona XtraDB Cluster. Beberapa pengguna bahkan memindahkan data yang sering diperbarui ke Memcached atau Redis, lalu menyinkronkannya secara berkala ke RDBMS

Solusi yang lebih baik adalah menggunakan Apache Ignite untuk mendistribusikan data secara otomatis ke semua node dalam sebuah cluster. Replikasi antara node dan cluster dapat dikonfigurasi dan dilakukan secara otomatis. Apache Ignite dapat dikonfigurasi untuk memberikan tingkat konsistensi yang diperlukan. Setelah data ada di Apache Ignite, Anda dapat memanfaatkan mesin SQL terdistribusi ANSI-99 dan transaksi yang sesuai dengan ACID untuk bekerja dengan data Anda dengan cara yang sama seperti Anda bekerja dengannya di MySQL

3. Hindari Batasan Skalabilitas MySQL

MySQL pada awalnya dirancang sebagai sistem node tunggal dan bukan dengan pusat data modern. Instalasi MySQL terbesar saat ini tidak dapat diskalakan dengan menggunakan MySQL sebagai sistem tunggal dan harus bergantung pada sharding — atau membagi kumpulan data ke beberapa node atau instans. Namun, sebagian besar solusi sharding di MySQL bersifat manual dan membuat kode aplikasi menjadi lebih kompleks. Setiap perolehan kinerja hilang saat kueri harus mengakses data di beberapa pecahan

Alat seperti Vitess (kerangka kerja yang dirilis YouTube untuk sharding MySQL) atau ProxySQL sering digunakan untuk membantu mengimplementasikan sharding. Memcached, Redis, MongoDB, dan Cassandra juga menawarkan solusi front-end

Apache Ignite dibangun dari bawah ke atas sebagai platform komputasi dalam memori terdistribusi dengan performa tinggi dan skalabel. Tidak ada batasan jumlah CPU dan memori yang dapat digunakan oleh node mana pun. Selanjutnya, node secara otomatis memuat seimbang. Data didistribusikan secara otomatis ke semua node dalam sebuah cluster sehingga sharding manual tidak diperlukan

4. Menyediakan Analitik

MySQL tidak dirancang untuk menjalankan kueri yang rumit terhadap volume data yang sangat besar (yang membutuhkan pemrosesan banyak data dalam skala besar). Pengoptimal MySQL sangat terbatas, mengeksekusi satu permintaan sekaligus menggunakan satu utas. Permintaan MySQL yang diberikan tidak dapat menskalakan di antara banyak inti CPU dalam satu sistem atau menjalankan kueri yang didistribusikan di beberapa node

Meskipun MySQL tidak menawarkan solusi komprehensif untuk pemrosesan data skala besar yang kuat, banyak solusi eksternal, seperti Hadoop® dan Apache® Spark™, ​​sering digunakan. Vertica dan ClickHouse juga muncul sebagai solusi analitik yang layak

Di sini juga, Apache Ignite adalah solusi yang lebih baik. Ini mudah diintegrasikan dengan Hadoop dan Spark, menggunakan teknologi dalam memori untuk melengkapi teknologi ini dan mencapai kinerja dan skala yang jauh lebih baik. Grid SQL dalam memori Apache Ignite sangat dioptimalkan dan mudah disetel untuk menjalankan kueri SQL berkinerja tinggi. Kisi SQL dalam memori menyediakan koneksi JDBC/ODBC ke solusi analitik apa pun

Bicaralah dengan GridGain, pakar dunia dalam Apache Ignite dan komputasi dalam memori. Di mana pun Anda berada dalam perjalanan Ignite Anda, kami siap membantu

5. Memberdayakan Pencarian Teks Lengkap dalam Skala Besar

MySQL dapat menangani pencarian teks lengkap dasar. Namun, karena ketidakmampuannya mengelola pemrosesan paralel, penelusuran tidak dapat diskalakan dengan baik saat volume data meningkat

Untuk aplikasi pencarian skala kecil, InnoDB, pertama tersedia dengan MySQL 5. 6, dapat membantu. Namun, ketika pencarian melampaui beberapa gigabyte, solusi pencarian lanjutan seperti Elasticsearch, Apache Solr, Crate. io atau Pencarian Sphinx masuk akal

Atau Anda dapat menggunakan Apache Ignite, yang mendukung kueri berbasis teks berdasarkan pengindeksan Lucene. Pencarian teks didistribusikan ke seluruh cluster untuk pemrosesan paralel terhadap data yang disimpan dalam memori. Ini menghasilkan kinerja tinggi dan pencarian teks lengkap yang sangat skalabel

Dua Tren Utama

Dua tren utama telah bertemu untuk mengubah lanskap pemrosesan data skala besar. Bersama-sama mereka memaksa perubahan besar-besaran di dunia basis data

• Pemrosesan data real-time semakin banyak digunakan oleh semua jenis organisasi perusahaan, mengarahkan mereka ke database dalam memori dan arsitektur terdistribusi
• Harga memori telah turun secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir. 1TB RAM kelas server berharga $4 per GB pada tahun 2022, turun 50% dari $8 per GB hanya 3 tahun yang lalu. 1 GB penyimpanan disk kelas server tetap dalam kisaran 10¢ per GB. Penurunan harga RAM yang cepat relatif terhadap penyimpanan disk membuat pemrosesan dan analitik dalam memori menarik bagi perusahaan untuk beban kerja bernilai tinggi yang semakin banyak.

Platform dalam memori adalah sistem terdistribusi yang paling canggih, efisien, dan dirancang dengan baik. Implementasi terbesar Apache Ignite menyaingi instalasi terbesar Cassandra dan Hadoop. Mereka menyertakan beberapa ribu node dan cluster – sambil memberikan kinerja dan skalabilitas yang tak tertandingi

Semua ini berarti platform komputasi dalam memori dapat memberikan skalabilitas yang Anda perlukan untuk mengatasi keterbatasan MySQL. Pada titik tertentu, di masa depan yang tidak terlalu jauh, kemajuan teknologi memori dapat membawa kita ke dunia penyimpanan dalam memori juga, dengan disk yang hanya berfungsi sebagai cadangan historis.

Bisakah MySQL menyimpan data besar?

Bisakah MySQL menangani 100 juta catatan?

Bisakah MySQL menangani data dalam jumlah besar?

Bisakah MySQL menangani satu miliar baris?