CentOS Web服务器数据库选择与配置建议

主流数据库选择

1. MySQL/MariaDB

• 适用场景：中小型网站、WordPress、Drupal等CMS系统
• 优势：
  • 成熟稳定，社区支持好
  • 与PHP等Web开发语言集成良好
  • 资源占用相对较低

2. PostgreSQL

• 适用场景：需要复杂查询、事务处理的企业级应用
• 优势：
  • 功能更强大，支持JSON、GIS等高级特性
  • 更好的并发处理能力
  • 更严格的数据完整性

3. MongoDB (NoSQL)

• 适用场景：大数据量、非结构化数据、快速迭代开发
• 优势：
  • 灵活的数据模型
  • 水平扩展容易
  • 高性能读写

安装与配置建议

MySQL/MariaDB安装

# CentOS 7/8安装MariaDB(MySQL兼容分支)
sudo yum install mariadb-server mariadb
sudo systemctl start mariadb
sudo systemctl enable mariadb

# 安全配置
sudo mysql_secure_installation

PostgreSQL安装

# CentOS 7/8安装PostgreSQL
sudo yum install postgresql-server postgresql-contrib
sudo postgresql-setup initdb
sudo systemctl start postgresql
sudo systemctl enable postgresql

基本安全配置建议

1. 修改默认端口（可选但推荐）：

   # MySQL/MariaDB修改/etc/my.cnf
   [mysqld]
   port = 3307
   
   # PostgreSQL修改/var/lib/pgsql/data/postgresql.conf
   port = 5433
   

2. 限制访问IP：

   • MySQL: GRANT ALL ON db.* TO 'user'@'192.168.1.%' IDENTIFIED BY 'password';
   • PostgreSQL: 修改pg_hba.conf文件

3. 定期备份：

   # MySQL备份
   mysqldump -u root -p --all-databases > full_backup.sql
   
   # PostgreSQL备份
   pg_dumpall -U postgres > full_backup.sql
   

性能优化建议

MySQL/MariaDB优化

1. 调整/etc/my.cnf中的缓冲池大小： ini innodb_buffer_pool_size = 1G # 根据服务器内存调整
2. 启用查询缓存： ini query_cache_size = 64M query_cache_type = 1

PostgreSQL优化

1. 调整postgresql.conf： ini shared_buffers = 1GB # 25% of total RAM effective_cache_size = 3GB # 50-75% of total RAM work_mem = 16MB # for complex sorts

Web服务器集成

与Apache/Nginx集成

1. PHP连接MySQL：

   $conn = new mysqli("localhost", "username", "password", "database");
   

2. Python连接PostgreSQL：

   import psycopg2
   conn = psycopg2.connect("dbname=test user=postgres")
   

监控与维护

1. 安装监控工具：

   • MySQL: mytop 或 pt-mysql-summary
   • PostgreSQL: pg_top 或 pgAdmin

2. 定期维护：

   # MySQL表维护
   mysqlcheck -u root -p --auto-repair --optimize --all-databases
   
   # PostgreSQL维护
   vacuumdb --all --analyze -U postgres
   

根据您的具体应用需求、数据结构和流量预期选择合适的数据库解决方案。对于大多数传统Web应用，MySQL/MariaDB是良好的起点；对于需要更复杂数据处理的应用，PostgreSQL可能更合适；而需要处理大量非结构化数据时，可考虑MongoDB。