


Wie berechnen Sie die Größe Ihrer MySQL-Datenbank für Webhosting genau?
Schätzung der MySQL-Datenbankgröße für Webhosting
Wenn Sie über die Auswahl eines Webhosting-Anbieters nachdenken, sollten Sie die Größe Ihrer MySQL-Datenbank genau bestimmen ist entscheidend. Glücklicherweise gibt es in MySQL Tools, die Ihnen helfen zu verstehen, wie viel Speicherplatz Ihre Datenbank verbraucht.
Datenbankgröße überprüfen
Um die Größe Ihrer Datenbank herauszufinden, können Sie diese verwenden den Befehl SHOW TABLE STATUS LIKE 'table_name'. Dies liefert Informationen wie:
- Name: Tabellenname
- Zeilen: Anzahl der Zeilen
- Durchschn. Zeilenlänge: Durchschnittliche Größe jeder Zeile
- Datenlänge: Benutzerdatenraum
- Indexlänge: Indexraum
Die Ausgabe kann jedoch irreführend sein. Wenn Sie beispielsweise Data_Length als 362000 sehen, bedeutet dies nicht unbedingt 144800000 Datenbytes für diese Tabelle.
Genaue Berechnung der Datenbankgröße
Um das Wahre zu erhalten Wenn Sie die Größe Ihrer Datenbank, einschließlich Daten- und Indexspeicherplatz, ermitteln möchten, können Sie die folgende Abfrage ausführen:
SELECT table_schema "database name", sum( data_length + index_length ) / 1024 / 1024 "database size in MB", sum( data_free )/ 1024 / 1024 "free space in MB" FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema;
Dadurch erhalten Sie eine Aufschlüsselung der Datenbankgröße, einschließlich belegtem und freiem Speicherplatz. Die Spalte „table_schema“ stellt den Datenbanknamen dar, während die Datenbankgröße in Megabyte (MB) angezeigt wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie berechnen Sie die Größe Ihrer MySQL-Datenbank für Webhosting genau?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
