MySQL'in erken LAMP sitelerinden bugünün yüksek hacimli üretimine nasıl büyüdüğü: temel tasarım tercihleri, InnoDB, replikasyon, sharding ve pratik ölçeklendirme kalıpları.
MySQL, erken webin tercih ettiği veritabanı oldu çünkü sitelerin o zamanki ihtiyaçlarıyla örtüşüyordu: yapılandırılmış veriyi hızla saklamak ve almak, mütevazı donanım üzerinde çalışmak ve küçük ekipler için işletmesi kolay olmak.
Erişilebilir bir yapısı vardı. Hızlıca kurabiliyor, yaygın programlama dillerinden bağlanabiliyor ve özel bir veritabanı yöneticisi işe almadan bir siteyi çalışır hâle getirebiliyordunuz. Bu "yeterince iyi performans" ile düşük operasyonel maliyetin birleşimi, startup'lar, hobi projeleri ve büyüyen işletmeler için varsayılan bir seçim olmasını sağladı.
İnsanlar MySQL'in “ölçeklendiğini” söylediğinde genellikle şu şeylerin karışımını kastediyorlar:
Erken web şirketleri sadece hıza değil; öngörülebilir performans ve çalışma süresine kısa vadeli maliyetleri kontrol altında tutarken ihtiyaç duyuyorlardı.
MySQL'in ölçek hikâyesi aslında pratik tavizler ve tekrarlanabilir kalıplar hikâyesidir:
Bu makale, ekiplerin MySQL'i gerçek web trafiği altında performanslı tutmak için kullandıkları kalıpların bir turudur—tam bir MySQL kılavuzu değil. Amaç, veritabanının web'in ihtiyaçlarına nasıl uyduğunu ve neden aynı fikirlerin bugün de büyük üretim sistemlerinde görüldüğünü açıklamaktır.
MySQL'in çıkış anı, paylaşmalı barındırma ve küçük ekiplerin hızlıca web uygulamaları inşa etmesiyle sıkı sıkıya bağlıydı. Sadece MySQL "yeterince iyi" olduğu için değil—aynı zamanda erken webün nasıl dağıtıldığını, yönetildiğini ve ödendiğini de yansıtıyordu.
LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python), çoğu kişinin karşılayabileceği varsayılan sunucuyla örtüştüğü için işe yarıyordu: web sunucusu ve veritabanının yan yana koştuğu tek bir Linux kutusu.
Barındırma sağlayıcıları bu kurulumu şablonlayabiliyor, kurulumları otomatikleştirebiliyor ve ucuzca sunabiliyordu. Geliştiriciler aynı temel ortamı neredeyse her yerde varsayabildikleri için yerel geliştirmeden üretime geçerken sürprizler azalıyordu.
MySQL kurulumu, başlatması ve bağlanması açısından basitti. Tanıdık SQL konuşuyor, basit bir komut satırı istemcisi vardı ve zamanki popüler diller ve çerçevelerle sorunsuz entegre oluyordu.
Aynı zamanda operasyonel model ulaşılabilirdi: tek bir ana süreç, birkaç yapılandırma dosyası ve açık arıza modları. Bu, genel amaçlı sistem yöneticilerinin (ve sıklıkla geliştiricilerin) özel eğitim olmadan bir veritabanı çalıştırmasını gerçekçi kıldı.
Açık kaynak olması ön ödemeli lisans sürtüşmesini ortadan kaldırdı. Bir öğrenci projesi, hobi forumu ve küçük işletme sitesi aynı veritabanı motorunu büyük şirketlerin kullandığı şekilde kullanabiliyordu.
Dokümantasyon, posta listeleri ve daha sonra çevrimiçi öğreticiler momentum yarattı: daha fazla kullanıcı daha fazla örnek, daha çok araç ve daha hızlı sorun giderme demekti.
Çoğu erken site okumaya ağırlık veriyordu ve nispeten basitti: forumlar, bloglar, CMS sayfaları ve küçük e-ticaret katalogları. Bu uygulamalar genellikle ID ile hızlı aramalar, son gönderiler, kullanıcı hesapları ve temel arama/filtreleme gerektiriyordu—tam da MySQL'in mütevazı donanımda verimli bir şekilde yapabildiği işler.
Erken MySQL dağıtımları genellikle “bir sunucu, bir veritabanı, bir uygulama” şeklinde başlardı. Bu, bir hobi forumu veya küçük bir şirket sitesi için işe yarıyordu—ta ki uygulama popüler olana kadar. Sayfa görüntülemeleri oturumlara, oturumlar sürekli trafiğe dönüştü ve veritabanı artık sessiz bir arka odadan daha fazlası oldu.
Çoğu web uygulaması (halen) okumaya ağırlık verir. Bir ana sayfa, ürün listesi veya profil sayfası, tek bir güncelleme için binlerce kez görüntülenebilir. Bu dengesizlik erken ölçek kararlarını şekillendirdi: okumaları hızlandırabiliyor ya da veritabanına gitmeyi tamamen engelleyebiliyorsanız, her şeyi yeniden yazmadan çok daha fazla kullanıcıya hizmet verebilirsiniz.
Ancak tuzak şu ki: okumaya ağırlık verilen uygulamaların bile kritik yazmaları vardır. Kayıtlar, satın almalar, yorumlar ve yönetici güncellemeleri atılamaz. Trafik arttıkça sistem hem okuma selini hem de "başarısı gerekli" yazmaları aynı anda ele almalıdır.
Yük arttığında problemler basit terimlerle görünür oldu:
Ekipler sorumlulukları ayırmayı öğrendi: uygulama iş mantığını işler, bir önbellek tekrarlanan okumaları emer ve veritabanı doğru saklama ve temel sorgulara odaklanır. Bu zihniyet sorgu ayarlama, daha iyi indeksleme ve replikalarla ölçeklendirme gibi sonraki adımlar için zemin hazırladı.
MySQL'in benzersiz bir yönü, bir "tek veritabanı motoru" olmaması—sunucu farklı depolama motorları kullanarak veriyi saklayıp getirebilir.
Üst düzeyde, bir depolama motoru satırların diske nasıl yazıldığını, indekslerin nasıl korunduğunu, kilitlerin nasıl çalıştığını ve bir çöküş sonrası nelerin olduğunu belirleyen kısımdır. SQL'iniz aynı görünebilir, ama motor veritabanının hızlı bir not defteri mi yoksa bir banka defteri gibi mi davrandığını belirler.
Uzun süre birçok MySQL kurulumunda MyISAM kullanıldı. Okumaya ağırlıklı sitelerde basit ve hızlı olabiliyordu, ama bazı ödünleri vardı:
InnoDB bu varsayımları tersine çevirdi:
Web uygulamaları sadece sayfaları okumaktan logins, sepetler, ödemeler ve mesajlaşma gibi güvenli yazma işlemlerine kaydıkça doğruluk ve kurtarma hız kadar önem kazandı. InnoDB, bir yeniden başlatma veya trafik sıçramasının veriyi bozacağından ya da tüm tablonun durmasına neden olacağından korkmadan ölçeklenmeyi gerçekçi kıldı.
Pratik çıkarım: motor seçimi hem performansı hem de güvenliği etkiler. Bu sadece bir onay kutusu değil—kilitleme modeli, hata davranışı ve uygulama garantileri buna bağlıdır.
Shard'lara, replikalara veya karmaşık önbelleklere geçmeden önce, birçok erken MySQL başarısı tek bir tutarlı değişiklikten geldi: sorguları tahmin edilebilir kılmak. İndeksler ve sorgu tasarımı ilk “çarpan” oldu çünkü her istekte MySQL'in dokunması gereken veri miktarını azalttılar.
Çoğu MySQL indeksi B-tree tabanlıdır. Bunları sıralı bir dizin gibi düşünün: MySQL doğru yere atlayabilir ve küçük, bitişik bir veri dilimini okuyabilir. Doğru indeks yoksa sunucu genellikle satır satır taramaya geri döner. Düşük trafikte bu sadece yavaştır; ölçeklendiğinde CPU, disk I/O, kilit zamanı artar ve her şey için gecikme yükselir.
Tekrarlayan olarak sorun yaratan birkaç desen:
SELECT *: gereksiz sütunları çeker, I/O'yu artırır ve kaplayıcı indeks faydalarını bozar.WHERE name LIKE '%shoe' normal bir B-tree indeksini etkili kullanamaz.WHERE DATE(created_at) = '2025-01-01' genellikle indeks kullanımını engeller; bunun yerine created_at >= ... AND created_at < ... gibi aralık filtreleri tercih edin.EXPLAIN ve slow log'u günlük araçlar haline getirinİki alışkanlık tek bir zeki numaradan daha iyi ölçeklendi:
EXPLAIN ile beklenen indeksin kullanıldığını doğrulayın.İndeksleri ürünün davranışına göre tasarlayın:
(user_id, created_at) gibi bileşik indeksler “en yeni ögeler”i hızlı yapar.İyi indeksleme “daha fazla indeks” değildir. Kritik okuma/yazma yollarını eşleştiren doğru birkaç indeks önemlidir.
MySQL destekli bir ürün yavaşlamaya başladığında ilk büyük karar dikey (scale up) mi yoksa yatay (scale out) mı olacağıdır. Bunlar farklı sorunları çözer ve operasyonel hayatınızı çok farklı şekillerde değiştirir.
Dikey ölçekleme, MySQL'e bir makinede daha fazla kaynak vermek demektir: daha hızlı CPU, daha fazla RAM, daha iyi depolama.
Çoğu darboğaz yereldir:
Dikey ölçekleme genellikle en hızlı kazancı verir: daha az hareket eden parça, daha basit hata modları ve daha az uygulama değişikliği. Dezavantajı ise her zaman bir tavan olması ve yükseltmelerin kesinti veya riskli göçler gerektirebilmesidir.
Yatay ölçekleme makineler eklemektir. MySQL için tipik olarak:
Daha zordur çünkü koordinasyon sorunları eklenir: replikasyon gecikmesi, failover davranışı, tutarlılık tavizleri ve daha fazla operasyonel araç. Uygulamanın hangi sunucuya konuşacağını bilmesi gerekir (veya bir proxy katmanı gerekir).
Çoğu ekip sharding'i ilk adım olarak gereksiz yere seçmez. Önce zamanın nerede harcandığını doğrulayın (CPU vs I/O vs kilitlenme), yavaş sorguları ve indeksleri düzeltin, bellek ve depolamayı doğru boyutlandırın. Yatay ölçekleme ancak tek bir makinenin yazma oranınızı, depolama boyutunuzu veya kullanılabilirlik ihtiyaçlarınızı karşılayamaması durumunda mantıklıdır—iyi optimizasyondan sonra.
Replikasyon, MySQL sistemlerinin büyümeyle başa çıkmasının en pratik yollarından biriydi: tek bir veritabanını her şeyi yapmaya zorlamak yerine veriyi diğer sunuculara kopyalayıp işi yaydınız.
Bir primary (bazen "master") değişiklikleri kabul eden veritabanıdır—INSERT, UPDATE, DELETE. Bir veya daha fazla replika (eski adıyla "slave") bu değişiklikleri sürekli çekip uygulayarak neredeyse gerçek zamanlı bir kopya tutar.
Uygulamanız sonra şunu yapabilir:
Bu desen yaygındı çünkü web trafiği genellikle okumaya doğru daha hızlı büyür.
Okuma replikaları sadece sayfaları daha hızlı sunmak için değil, ana veritabanını yavaşlatacak işleri izole etmek için de kullanıldı:
Replikasyon bedava değildir. En yaygın sorun replikasyon gecikmesidir—replikalar dalga sırasında saniyelerce (veya daha uzun) geride kalabilir.
Bu da uygulama düzeyinde bir soru doğurur: yazdıktan sonra okuma tutarlılığı. Kullanıcı profili güncelleyip hemen replikadan okursanız eski veriyi görebilir. Birçok ekip bunu, yazmadan hemen sonra taze görünümler için primary'den okuma yaparak veya kısa bir "yazdıktan sonra primary'den oku" penceresi uygulayarak çözdü.
Replikasyon veriyi kopyalar; arızalar sırasında sizi otomatik olarak çevrimiçi tutmaz. Failover—bir replikayı terfi ettirmek, trafiği yönlendirmek ve uygulamanın güvenli şekilde yeniden bağlanmasını sağlamak—ayrı bir yetenektir ve araçlandırma, test ve açık operasyon prosedürleri gerektirir.
Yüksek kullanılabilirlik (HA), bir veritabanı sunucusu çöktüğünde, ağ bağlantısı koptuğunda veya bakım gerektiğinde uygulamanızı çalışır tutan uygulamalar kümesidir. Amaçlar basittir: kesintiyi azaltmak, bakımı güvenli yapmak ve kurtarmayı doğaçlama yerine öngörülebilir hâle getirmek.
Erken MySQL dağıtımları genellikle tek bir primary veritabanı ile başlardı. HA genellikle ikinci bir makine ekleyerek uzun kesinti olmadan çalışmayı sağlamaya doğru ilerledi.
Otomasyon yardımcı olur ama aynı zamanda güvenirliği yükseltir: ekibinizin tespit mantığına güvenmesi ve “split brain” (iki sunucunun da primary olduğunu düşünmesi) gibi durumları önlemesi gerekir.
İki metrik HA kararlarını duygudan ziyade ölçülebilir kılar:
HA yalnızca topoloji değildir—uygulamadır.
Yedeklemeler rutin olmalı; anahtar nokta geri yükleme testleridir: gerçekten yeni bir sunucuya hızla kurtarabiliyor musunuz? Şema değişiklikleri de önemlidir. Büyük tablo değişiklikleri yazmaları kilitleyebilir veya sorguları yavaşlatabilir. Daha güvenli yaklaşımlar; düşük trafikte değişiklik, online şema değişikliği araçları kullanmak ve her zaman bir geri alma planı hazır bulundurmaktır.
Doğru yapıldığında, HA arızaları acil durumdan planlı, prova edilmiş olaylara çevirir.
Önbellekleme, erken web ekiplerinin MySQL'i trafik arttıkça duyarlı tutmasının en basit yollarından biriydi. Fikir basit: tekrarlanan istekleri veritabanından daha hızlı bir şeyden servis edin ve yalnızca gerekli olduğunda MySQL'e gidin. İyi yapıldığında, önbellekleme okuma yükünü dramatik şekilde azaltır ve ani sıçramaları yavaş bir yükselişmiş gibi hissettirir.
Uygulama/nesne önbelleği kodunuzun sıkça istediği veri parçalarını saklar—kullanıcı profilleri, ürün detayları, izin kontrolleri. Aynı SELECT'i dakikada yüzlerce kez çalıştırmak yerine, uygulama bir anahtarla önceden hesaplanmış nesneyi okur.
Sayfa veya parça önbelleği render edilmiş HTML'i saklar (tam sayfalar veya sidebar gibi parçalar). İçerik ağırlıklı sitelerde birçok ziyaretçi aynı sayfayı gördüğünde özellikle etkilidir.
Sorgu sonucu önbellekleme belirli bir sorgunun sonucunu (veya normalleştirilmiş halini) tutar. SQL seviyesinde önbellek olmasa bile, bir uç noktanın sonucunu temsil eden bir anahtar kullanarak önbellekleme yapabilirsiniz.
Takımın kullandığı araç tam olarak önemli değildir; tutarlı anahtarlar, TTL'ler (sonlanma süreleri) ve açık sahiplik önemli olanlardır.
Önbellekleme tazeliği hız için feda eder. Bazı veriler hafifçe eski olabilir (haber sayfaları, görüntülenme sayıları). Diğerleri olamaz (ödeme toplamları, izinler). Genelde seçim yaparsınız:
Geçersiz kılma başarısız olursa kullanıcılar eski içerik görür. Çok agresif olursa fayda kaybolur ve MySQL yeniden yüklenecek hale gelir.
Trafik patladığında önbellekler tekrarlanan okumaları emer, MySQL'in ise “gerçek iş”e (yazmalar, cache miss'ler, karmaşık sorgular) odaklanmasını sağlar. Bu kuyruklanmayı azaltır, gecikmelerin zincirleme etkisini önler ve güvenli ölçekleme için zaman kazandırır.
Büyüme noktasına gelindiğinde “daha büyük donanım” ve dikkatli sorgu ayarları size yeterli alan sağlamayabilir. Eğer tek bir MySQL sunucusu yazma hacminiz, veri boyutunuz veya bakım pencereleriniz için yeterli değilse veriyi bölmeyi düşünmeye başlarsınız.
Partitioning tek bir MySQL örneği içinde bir tabloyu daha küçük parçalara böler (örneğin tarihe göre). Silme, arşivleme ve bazı sorguları hızlandırabilir ama tek bir sunucunun CPU, RAM ve I/O limitlerinin dışına çıkmanıza izin vermez.
Sharding veriyi birden fazla MySQL sunucusuna böler. Her shard satırların bir alt kümesini tutar ve uygulamanız (veya bir yönlendirme katmanı) her isteğin nereye gitmesi gerektiğine karar verir.
Sharding genellikle şu durumlarda ortaya çıkar:
İyi bir shard anahtarı trafiği eşit dağıtır ve çoğu isteği tek bir shard'ta tutar:
Sharding sadeliği feda ederek ölçeğe izin verir:
Baskıyı birincil sunucudan almak için önce önbellek ve okuma replikaları ile başlayın. Sonra en ağır tabloları veya iş yüklerini izole edin (bazen özelliğe veya hizmete göre bölme). Ancak o zaman sharding'e geçin—mümkünse shard'ları kademeli eklemeyi sağlayan bir yöntemle, her şeyi bir anda yeniden tasarlamak yerine.
Yoğun bir ürün için MySQL çalıştırmak, zekice özelliklerden ziyade disiplinli operasyonlarla ilgilidir. Çoğu arıza dramatik bir hata ile başlamaz—zamanında bağlanılmayan küçük sinyallerle başlar.
Ölçekli ortamlarda "büyük dörtlü" sinyaller genellikle en erken problemleri öngörür:
İyi paneller trafik, hata oranları, bağlantı sayıları, buffer pool hit oranı ve en ağır sorgularla bağlam ekler. Amaç değişikliği görmek—"normal"ü ezberlemek değil.
Birçok sorgu staging'de ve hatta sakin üretimde iyi görünür. Yük altındayken veritabanı farklı davranır: cache'ler yardımcı olmayı bırakır, eşzamanlı istekler kilitlenmeyi kuvvetlendirir ve hafif verimsizlikler daha fazla okuma, daha büyük geçici tablolar veya daha fazla sıralama işi tetikler.
Bu yüzden ekipler slow query log, sorgu özetleri ve gerçek prod histogramlarına güveniyor—tek seferlik benchmark'lar yerine.
Güvenli değişiklik pratikleri amaçlı olarak sıkıcıdır: migrasyonları küçük parçalarda çalıştırın, mümkünse minimal kilitleme ile indeks ekleyin, explain planlarıyla doğrulayın ve geri alma senaryolarını gerçekçi tutun (bazen geri alma, "yayını durdurup failover yapmak"tır). Değişiklikler ölçülebilir olmalı: öncesi/sonrası gecikme, kilit beklemeleri ve replikasyon gecikmesi.
Bir olay sırasında: etkiyi doğrulayın, en büyük suçluyu (bir sorgu, bir host, bir tablo) tespit edin, sonra hafifletin—trafiği kısıtlayın, kontrolsüz sorguları sonlandırın, geçici bir indeks ekleyin veya okumaları/yazmaları kaydırın.
Sonrasında olup biteni yazın, erken sinyaller için uyarılar ekleyin ve düzeltmeyi tekrarlanabilir hâle getirin ki aynı hata haftaya geri gelmesin.
MySQL birçok modern üretim sistemi için varsayılan seçim olmaya devam ediyor çünkü günlük uygulama verilerinin yapısına uyuyor: çok sayıda küçük okuma ve yazma, net işlem sınırları ve öngörülebilir sorgular. Bu yüzden OLTP ağırlıklı ürünler—SaaS uygulamaları, e-ticaret, pazar yerleri ve çok kiracılı platformlar—için hâlâ uygundur; özellikle veriyi gerçek iş varlıkları etrafında modelleyip işlemleri odaklı tuttuğunuzda.
Bugünün MySQL ekosistemi, yılların derslerini daha iyi varsayılanlara ve daha güvenli operasyonel alışkanlıklara çevirdi. Pratikte ekipler şuna güveniyor:
Birçok şirket artık MySQL'i yönetilen servisler üzerinden çalıştırıyor; sağlayıcı rutin işleri (patch'ler, otomatik yedeklemeler, şifreleme, zamanına göre kurtarma) halleder. Şemalarınız, sorgularınız ve veri erişim modelleriniz sizin sorumluluğunuzda kalır—ancak bakım pencereleri ve kurtarma tatbikatlarıyla daha az uğraşırsınız.
"MySQL ölçekleme oyun kitabı"nın hâlâ önemli olmasının bir nedeni, bunun nadiren sadece veritabanı sorunu olmasıdır—çoğunlukla bir uygulama mimarisi problemidir. Okuma/yazma ayrımı, önbellek anahtarları ve geçersiz kılma, güvenli migrasyonlar ve geri alma planları gibi seçimler ürünü tasarlarken birlikte ele alındığında en iyi şekilde çalışır, olaylar sırasında eklendiğinde değil.
Yeni servisler inşa ediyorsanız ve bu kararları erken kodlamak istiyorsanız, bir vibe-coding iş akışı yardımcı olabilir. Örneğin, Koder.ai düz metin bir spesifikasyon (varlıklar, trafik beklentileri, tutarlılık ihtiyaçları) alıp bir uygulama iskelesi üretebilir—genellikle web için React ve servisler için Go—ve veri katmanı tasarımında kontrolü sizde bırakır. Planning Mode, anlık görüntüler ve geri alma özellikleri, şemalarda ve dağıtımdaki değişikliklerde her göçü yüksek riskli bir olaya çevirmeden yinelemenizi kolaylaştırır.
Eğer Koder.ai katmanlarını keşfetmek isterseniz (Free, Pro, Business, Enterprise), /pricing.
MySQL'i tercih edin eğer: güçlü işlemler, ilişkisel model, olgun araçlar, öngörülebilir performans ve geniş işe alım havuzu ihtiyacınız varsa.
Alternatifleri düşünün eğer: esnek şemalarla çok yüksek yazma fan-out'una ihtiyacınız varsa (bazı NoSQL sistemleri), bölgesel olarak tutarlı çok-bölgeli yazmalar gerekiyorsa (özel dağıtık veritabanları) veya analitik odaklı iş yükleriniz varsa (kolon mağazası veri ambarları).
Pratik çıkarım: gereksinimlerden başlayın (gecikme, tutarlılık, veri modeli, büyüme hızı, ekip yetenekleri), sonra bunları karşılayan en basit sistemi seçin—ve çoğu durumda MySQL hala bunu yapar.
MySQL, erken web siteleri için doğru dengeyi yakaladı: hızlı kuruluyor, yaygın programlama dillerinden kolayca bağlanabiliyor ve mütevazı donanımda “yeterince iyi” performans veriyordu. Açık kaynak olması ve LAMP yığınının paylaşmalı barındırmada yaygın olmasıyla birlikte küçük ekipler ve büyüyen siteler için varsayılan veritabanı haline geldi.
Bu bağlamda “ölçek” genellikle şunları ifade eder:
Yani mesele yalnızca ham hız değil—gerçek iş yükleri altında öngörülebilir performans ve kullanılabilirliktir.
LAMP, dağıtımı öngörülebilir kıldı: tek bir Linux makinesi ucuzca Apache + PHP + MySQL çalıştırabiliyor ve barındırma sağlayıcıları bunu standartlaştırıp otomatikleştirebiliyordu. Bu tutarlılık yerel geliştirmeden üretime geçiş tarlalarında sürprizleri azaltarak MySQL'in yayılmasını kolaylaştırdı.
Erken web iş yükleri genellikle okumaya dayalı ve basitti: kullanıcı hesapları, son yazılar, ürün katalogları ve basit filtreleme. Birincil anahtara göre hızlı aramalar gibi yaygın desenler ve indekslerin erişim modelleriyle eşleşmesi durumunda MySQL, mütevazı donanım üzerinde verimli çalışıyordu.
Yaygın ilk sıkıntılar şunlardı:
Bu sorunlar genellikle trafik arttığında ortaya çıkarak küçük verimsizlikleri büyük gecikmelere dönüştürürdü.
Bir depolama motoru, MySQL'in veriyi diske nasıl yazdığını, indeksleri nasıl tuttuğunu, kilitlerin nasıl çalıştığını ve çöküş sonrası ne olduğunu belirleyen bileşendir. Doğru motoru seçmek hem performansı hem de doğruluğu etkiler—aynı SQL farklı motorlarla eşzamanlılık ve hata durumlarında çok farklı davranabilir.
MyISAM, erken dönemde okunma ağırlıklı iş yüklerinde basit ve hızlı olabiliyordu fakat tablo düzeyinde kilitler, işlem desteği eksikliği ve çökme sonrası zayıf kurtarma gibi dezavantajlara sahipti. InnoDB; satır düzeyinde kilitler, işlem desteği ve daha güçlü dayanıklılık getirerek, oturumlar, sepetler ve ödemeler gibi güvenli yazma gereksinimleri arttığında daha iyi bir varsayılan haline geldi.
İndeksler MySQL'in satırları hızlıca bulmasını sağlar; aksi halde bütün tablo taranır. Ölçeklendirme için işe yarayan pratik alışkanlıklar:
SELECT * kullanımından kaçının; yalnızca gereken sütunları alınLIKE ve indeksli sütunlara uygulanan fonksiyonlara dikkat edinEXPLAIN ile indeks kullanımını doğrulayınDikey ölçekleme (“daha büyük kutu”) tek bir makineye daha fazla CPU/RAM/depolama vermektir—çoğu durumda en hızlı kazanımı sağlar. Yatay ölçekleme (“daha fazla makine”) replikaları veya shard'ları eklemeyi gerektirir ve koordinasyon, replikasyon gecikmesi ve yönlendirme gibi ek karmaşıklıklar getirir. Çoğu ekip önce sorgu ve indeks düzeltmelerini, hafıza ve depolama optimizasyonunu denemelidir; sharding son çare olmalıdır.
Okuma replikaları, çok sayıda okumayı ikincil sunuculara taşıyarak ana veritabanının üzerindeki yükü azaltır. Ancak temel sorun replikasyon gecikmesidir—replikalar ani trafik sırasında saniyelerce geride kalabilir. Bu, “yazdığın veriyi hemen okumak” beklentisini bozabilir; birçok ekip yazmadan hemen sonra taze okumalar için bir süreliğine primary'e yönlendirme yapar.
Amaç, yük altındaki sorgu maliyetini tahmin edilebilir kılmaktır.