MySQL 8 для больших данных

Description

Среди организаций, работающих с крупными объемами данных на регулярной основе, реляционная система управления базами данных MySQL стала популярным ре- шением по обработке структурированных больших данных. В книге вы познакомитесь с тем, как администраторы баз данных могут использовать MySQL для обработки миллиардов записей и извлечения данных с производительностью, сравнимой или превосходящей коммерческие решения для СУБД с более высокими затратами. По- казано, как реализовывать успешную стратегию больших данных с помощью таких технологий, как Apache Hadoop, MapReduce и MySQL Applier. Также книга включает в себя практические примеры использования Apache Sqoop для обработки событий в режиме реального времени. Издание будет полезно администраторам баз данных MySQL и специалистам по большим данным, которые хотят интегрировать MySQL и Hadoop с целью реализации высокопроизводительных решений. _GoBack Об авторах О рецензентах Предисловие Введение в большие данные и MySQL 8 Важность больших данных Социальные медиа Политика Наука и исследование Энергетика Обнаружение мошенничества Здравоохранение Бизнес-картирование Жизненный цикл больших данных Объем Разнообразие Скорость Правдивость Фазы жизненного цикла больших данных Структурированные базы данных Основы MySQL MySQL как реляционная система управления базами данных Лицензирование Надежность и масштабируемость Совместимость платформ Выпуски Новые возможности в MySQL 8 Словарь транзакционных данных Роли Автоинкремент InnoDB Поддержка невидимых индексов Усовершенствование нисходящих индексов SET PERSIST Расширенная поддержка ГИС Набор символов по умолчанию Расширенные битовые операции InnoDB Memcached NOWAIT и SKIP LOCKED Преимущества использования MySQL Безопасность Масштабируемость Реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом Высокая производительность Высокая доступность Кросс-платформенные способности Инсталляция MySQL 8 Получение MySQL 8 Инсталляция MySQL 8 Служебные команды MySQL Эволюция MySQL для больших данных Получение данных в MySQL Организация данных в Hadoop Аналитическая обработка данных Результаты анализа Резюме Методы запроса данных в MySQL 8 Обзор SQL Подсистемы и типы хранения баз данных InnoDB MyISAM Memory Archive Blackhole CSV Merge Federated NDB Cluster Инструкция SELECT в MySQL 8 Предложение WHERE Предложение ORDER BY Предложение LIMIT Операции соединения SQL UNION Оптимизация инструкций SELECT Инструкции INSERT, REPLACE и UPDATE в MySQL 8 INSERT UPDATE REPLACE Транзакции в MySQL 8 Агрегирование данных в MySQL 8 Важность агрегатных функций JSON JSON_OBJECTAGG JSON_ARRAYAGG Резюме Индексирование данных для высокопроизводительных запросов Индексирование в MySQL Индексные структуры Создание или удаление индексов Типы индексов СУБД MySQL 8 Определение первичного индекса Уникальные ключи Определение столбцового индекса Полнотекстовая индексация Пространственные индексы Индексирование данных JSON Генерируемые столбцы Определение индексов на JSON Резюме Использование Memcached в MySQL 8 Обзор Memcached Настройка плагина Memcached Инсталляция Верификация Использование плагина Memcached Наладчик производительности Инструмент кеширования Простота в использовании Анализ хранящихся в Memcached данных Конфигурирование репликации Memcached API Memcached для различных технологий Memcached с Java Memcached с PHP Memcached с Ruby Memcached с Python Резюме Разделение больших объемов данных Разделение данных в MySQL 8 Что такое разделение данных? Типы разделения данных Горизонтальное разделение в MySQL 8 Диапазонное разделение Списковое разделение Хеш-разделение Столбцовое разделение Разделение по ключу Разбиение на подразделы Вертикальное разделение Разделение данных на многочисленные таблицы Подрезание разделов в MySQL Подрезание со списковым разделением Подрезание с разделением по ключу Выполнение запросов на разделенных данных Запрос DELETE с параметром PARTITION Запрос UPDATE с параметром PARTITION Запрос INSERT с параметром PARTITION Резюме Репликация для построения высокодоступных решений Высокая доступность Репликация в MySQL Кластер MySQL Облачная служба Oracle MySQL MySQL с кластером Solaris Репликация с помощью MySQL Преимущества репликации в MySQL 8 Методы репликации в MySQL 8 Конфигурация репликации Групповая репликация Предварительные условия для групповой репликации Конфигурирование групповой репликации Конфигурирование пользователя репликации и активация плагина групповой репликации Запуск групповой репликации Резюме Практические рекомендации по работе с MySQL 8 Сравнительные испытания и конфигурации MySQL Использование ресурсов Растяните временные рамки сравнительных испытаний Репликация параметров производственной среды Сопоставимость пропускной способности и задержки Sysbench может сделать больше Мир виртуализации Параллелизм Скрытая рабочая нагрузка Суть вашего запроса Сравнительные испытания Рекомендации в отношении вопросов MySQL Типы данных Not null Индексация Извлекайте все данные Приложение сделает работу Существование данных Ограничивайте себя Анализируйте медленные запросы Стоимость запроса Рекомендации в отношении конфигурации Memcached Распределение ресурсов Архитектура операционной системы Конфигурации по умолчанию Максимальный размер объекта Ограничение очереди незавершенных заданий Поддержка больших страниц Конфиденциальные данные Ограничение открытости Отказоустойчивость Пространства имен Механизм кеширования Общая статистика Memcached Рекомендации в отношении репликации Пропускная способность в групповой репликации Определение размеров инфраструктуры Постоянная пропускная способность Противоречащая рабочая нагрузка Масштабируемость операции записи Резюме Прикладной программный интерфейс NoSQL для интеграции с решениями для больших данных Обзор NoSQL Быстрое изменение с течением времени Масштабирование Меньше управленческой деятельности Лучшее для больших данных NoSQL против SQL Реализация API NoSQL NoSQL со слоем API Memcached NDB API Cluster Резюме Практический пример: часть I. Apache Sqoop для обмена данными между MySQL и платформой Hadoop Практический пример анализа журналов операций Использование MySQL 8 и Hadoop для анализа журналов операций Обзор Apache Sqoop Интеграция Apache Sqoop с MySQL и Hadoop Hadoop Настройка Hadoop в Linux Инсталляция Apache Sqoop Конфигурирование коннектора MySQL Импортирование неструктурированных данных в Hadoop HDFS из MySQL Импорт Sqoop для извлечения данных из MySQL 8 Инкрементный импорт с использованием Sqoop Загрузка структурированных данных в MySQL с помощью Apache Sqoop Экспорт Sqoop для хранения структурированных данных в MySQL 8 Сохраненные задания Sqoop Резюме Практический пример: часть II. Обработка событий в режиме реального времени с помощью MySQL Applier Обзор практического примера MySQL Applier Дамп и импорт SQL Sqoop Репликатор Tungsten Apache Kafka Talend Dell Shareplex Сравнение инструментов Обзор MySQL Applier Инсталляция MySQL Applier Интеграция в режиме реального времени с MySQL Applier Организация и анализ данных в Hadoop Резюме Предметный указатель