オラクルがMySQL 8.2を発表し、強化された読み書き分割機能を搭載しました

「オラクルがMySQL 8.2を発表、読み書き分割機能が強化されました」

最近、Oracleは人気のあるリレーショナルデータベース管理システムの進化において重要なマイルストーンとなる、MySQL 8.2の一般提供を発表しました。このリリースで導入された注目の機能の1つは、データベースのパフォーマンスと拡張性を最適化するために設計された、Read/Write Splittingです。

Read/Write Splittingを使用すると、アプリケーションは書き込みトラフィックを読み書き可能なインスタンスに、読み取りトラフィックを読み取り専用インスタンスにシームレスにリダイレクトすることができます。チームは、この機能が読み取りと書き込みを効率的に分散する上での重要性を強調しました。彼らは、レプリカ間での読み取りの分散はアプリケーション内で注意深い管理を必要とし、書き込みは1つの宛先に、読み取りは別の宛先に向ける必要があると説明しました。MySQL 8.2では、MySQL Routerは今や読み取りと書き込みを識別し、InnoDBクラスターの場合は主要なインスタンスに、非同期レプリケーションソースに書き込み、読み込みにはセカンダリインスタンスまたはレプリカに向ける能力を持っています。

この新たな機能により、各クライアントセッションは読み書き可能な宛先と読み取り専用の宛先との両方と通信することができます。ルーターは各クエリを読み取りまたは書き込みとして適切なバックエンドに到達するように効率的に分類します。ただし、読み取りの一貫性レベルに関する疑問も浮かび上がっています。

Read/Write Splittingの読み書きポート(デフォルトは6450)を使用してMySQLに接続すると、読み取りにはレプリカ(セカンダリ)、トランザクションにはレプリケーションソース(プライマリ)に接続されます。この区別により、オペレーションの性質に基づいてデータベースのトラフィックを柔軟に管理することができます。

この機能に関しては、コミュニティは一般的に歓迎していますが、MySQL Group Replicationが提供するタイムラインの整合性に一致するルーターの能力に関しては懸念が出されています。彼らは、レプリカ間で一貫性を追跡することは可能ですが、ポーリングを経由したラウンドトリップやクラスターからルーターへのイベント通知の形での実現が必要とされます。

これらの考慮事項にもかかわらず、チームはこの機能の価値を強調し、アプリケーションの変更を必要とせずにデータベースのパフォーマンスと拡張性を最適化できる点を指摘しています。Read/Write Splittingのシームレスな統合は、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させ、データベースの管理と展開を簡素化します。

今年早くもOracleはMySQLの新しいバージョニングモデルを導入し、イノベーションと長期サポート(LTS)リリースを特徴としています。最新のクォータリイイノベーションリリースであるMySQL 8.2.0にはバグ修正、セキュリティパッチ、新機能が含まれています。これには、セット操作のためのハッシュテーブルの最適化、MySQL Enterprise Firewallの機能強化、スマートカード、セキュリティキー、生体認証リーダーなどのデバイスをサポートする新しいWebAuthn認証方法が含まれています。

OracleのウェブサイトからMySQL 8.2.0をダウンロードすることで、ユーザーはデータベースインフラストラクチャのパフォーマンスと拡張性を向上させるための強力なツールを手に入れることができます。MySQLエコシステムが進化し続ける中、MySQL 8.2でのRead/Write Splittingの導入は分散データベース管理の重要な課題に取り組む画期的な開発です。

この記事はOracleがRead/Write Splittingの機能強化をサポートしたMySQL 8.2を発表が最初に掲載された記事です。MarkTechPostで確認してください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

コンピュータサイエンス

「生物コンピューター」の独自の約束

科学者たちは、従来アクセスできなかった領域の課題に対処するために役立つ技術として、生物学的コンピュータを想像しています

機械学習

「専門家から汎用アシスタントへ:ビジョンと言語のマルチモーダル基盤モデルの進化についての詳細な探究」

コンピュータビジョンコミュニティはさまざまな課題に直面しています。事前トレーニング時代には、多目的な視覚ツールを紹介...

AI研究

スタンフォード大学の研究者が、言語モデルの事前トレーニングのための拡張可能な二次最適化手法であるSophiaを紹介しました

言語モデルのトレーニングには高い初期コストがかかるため、最適化プロセスの非自明な改善は、トレーニングプロセスの完了に...

機械学習

何でもセグメント化、しかしより速く! このAIアプローチはSAMモデルの速度を向上させます

画像内のオブジェクトの検出は、コンピュータビジョンにおける長期の課題です。オブジェクト検出アルゴリズムは、オブジェク...

データサイエンス

ステアラブルニューラルネットワーク(パート1)への優しい紹介

「幾何学的深層学習は、Deep Learningの一分野として、グラフとして表現された3Dまたは2Dジオメトリオブジェクトを処理するた...

AI研究

シンガポール国立大学(NTU)の研究者が提案する「OtterHD-8B」という革新的なマルチモーダルAIモデルは、「Fuyu-8B」から進化したものである

シンガポールのナニヤン工科大学のS-Labの研究者たちは、高解像度の視覚入力を正確に解釈するために特別に設計された画期的な...