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Bases de données Open Source. Pierre Cr é pieux 13/03/2008. Plan. Généralités sur les bases de données relationnelles A quoi serrent elles ? Pourquoi un modèle relationnel ? L'Open Source Qu'est ce que c'est ? Pourquoi utiliser une base de données Open Source - PowerPoint PPT Presentation
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Bases de donnéesOpen Source
Pierre Crépieux13/03/2008
2 Groupe France Télécom
Plan
Généralités sur les bases de données relationnellesA quoi serrent elles ?Pourquoi un modèle relationnel ?
L'Open SourceQu'est ce que c'est ?Pourquoi utiliser une base de données Open Source
Les bases de données Open sourcePostgreSQL
MySQL…
Conclusion
3 Groupe France Télécom
MySQL
4 Groupe France Télécom
MySQLIl est intéressant de voir comment les histoires de PostgreSQL et MySQL se croisent
• Celle de MySQL commence a Helsinki en 1979!– Michael Widenius (société TcX) développe une base de données "maison"
appelée UNIREG • En 1983, Michael fait la connaissance de David Axmark avec qui il créera MySQL AB.• En 1994, TcX décide d'utiliser SQL (devenu un standard) pour ces appli web. • C'est à ce moment que Michael s'intéresse à mSQL.• mSQL a été développé par David Hughes qui travaille alors sur le projet Minerva.• Au tout début, mSQL est juste un traducteur SQL vers POSTQUEL.• Postgres s'est avéré par la suite trop lourd et complexe pour les besoins de Minerva, David décide
alors d'écrire son propre moteur de stockage.• Michael contact David pour lui proposer d'intégré des fonctionnalités d'UNIREG (B+ ISAM handler)
a mSQL.• En 1995, MySQL AB est fondée.• 2005, Oracle rachète Innobase• 2008, SUN rachète MySQL.
Licence GPL, et commerciale
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6 Groupe France Télécom
Fonctionnalités• Base de données relationnelle.
• Base de données garantissant les propriétés ACID (en fonction du moteur de stockage)
• Permet de définir des procédures stockées ainsi que des triggers.
• Tablespaces
• Replication, Cluster
• Nombreuses API
• Possibilité de définir ces propres fonction (UDF)
• Multi-plateformes
7 Groupe France Télécom
Terminologie (Ronald Bradford, MySQL conf 2007)
Database (files) --> Database Server Instance
Database Instance (memory) --> Database Server Instance
Schema User --> DatabaseUser --> User
Table Space --> Table Space
--> Storage Engine
8 Groupe France Télécom
ProcessusLe serveur consiste principalement en 1 unique processus:
– mysqld• Il s'agit du serveur "multi-utilisateur". • Toute application cliente doit se connecter au mysqld qui va créer un
nouveau thread pour gérer cette connexion.• Il gère également d'autres thread comme la réplication par exemple.
– accompagné de script de démarrage:• mysqld_safe (peut être remplacé par mysqlmanager), • mysql.server et • mysqld_multi (peut être remplacé par mysqlmanager).
Il est en charge de l'accès aux données hébergées sur le serveur
• Plusieurs processus mysqld peuvent fonctionner simultanément sur une même machine (il suffit qu'il ait des zone de stockage et des ports de communication différents).
9 Groupe France Télécom
Outilsmysqladmin
– client d'administration
mysql– client en ligne de commande
mysqldump – sauvegarde de bases
mysqlimport – importe des fichiers de données
10 Groupe France Télécom
Mise en oeuvre
/etc/init.d/mysqld start$ mysqladmin -u root password NEWPASSWORD $ mysqladmin create NEWDBNAME
$ mysql --user=myuser tp mysql> create table test(……) ENGINE=INNODB
$ mysqldump –user=myuser tp
11 Groupe France Télécom
Architecture
12 Groupe France Télécom
Architecture cluster
13 Groupe France Télécom
Storage engine
MyISAM Inno NDB
Transaction - X X
Clé étrangère - X -
Verrous Table Ligne Ligne
Isolation des transaction
- les 4 Read commited
14 Groupe France Télécom
Expériences
15 Groupe France Télécom
Backup
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IsolationLe standard SQL définit 4 niveaux d'isolation dépendant de 3 phénomènes à éviter entre transactions concurrentes:• dirty read:
– Une transaction peut lire des données écrites par une transaction concurrente "non commitée".
• nonrepeatable read – Une transaction relit une donnée qu'elle a lu et constate que cette dernière a été modifiée par une autre transaction qui a "commité" entretemps.
• phantom read– Une transaction ré-execute une requête renvoyant un ensemble de tuples et constate que l'ensemble est différent du précédent.– Il diffère du précédent car les données qui avaient déjà été lu n'ont pas changée, par contre il y en a plus (ou moins)
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