


Warum sind MySQL-InnoDB-Einfügungen so viel langsamer als MyISAM-Einfügungen?
Warum MySQL InnoDB-Einfügungen deutlich langsamer sind als MyISAM-Einfügungen
Das Problem:
Beim Einfügen großer Zufallszahlen als Schlüssel In eine Tabelle weist MySQL InnoDB im Vergleich zu MyISAM deutlich langsamere Einfügegeschwindigkeiten auf. Beispielsweise dauert das Einfügen von 1 Million Zeilen in eine Tabelle mit 10 Millionen Zeilen 6 Sekunden mit MyISAM, aber 3433 Sekunden mit InnoDB.
Die Ursache:
Der Hauptgrund dafür Diese Ungleichheit liegt im Transaktionsunterstützungsmechanismus von InnoDB. Im Gegensatz zu MyISAM, das Daten ohne Zwischenpufferung direkt auf der Festplatte speichert, führt InnoDB für jede Einfügeanweisung einen Log-Flush auf die Festplatte durch. Dieses Commit-on-each-Statement-Verhalten wirkt sich erheblich auf die Leistung aus.
Die Lösung:
Um die Einfügungsgeschwindigkeit von InnoDB zu optimieren, wird empfohlen, explizite Transaktionen zu verwenden. Indem Sie die Einfügeanweisungen innerhalb einer Transaktion kapseln, können Sie den Festschreibungsvorgang verschieben, bis alle Anweisungen ausgeführt sind. Dieser Ansatz reduziert die Anzahl der erforderlichen Festplattenspülungen erheblich und erhöht dadurch die Einfügegeschwindigkeit.
Um diese Lösung anzuwenden, führen Sie die folgenden Befehle vor und nach Ihrer Einfügeschleife aus:
Vor dem Einfügen Schleife:
START TRANSACTION;
Nach dem Einfügen Schleife:
COMMIT;
Durch die Implementierung dieser Technik können Sie die Einfügungsleistung von InnoDB erheblich beschleunigen und vergleichbare Geschwindigkeiten wie MyISAM erzielen, während Sie dennoch von der Transaktionsunterstützung und den Datenintegritätsfunktionen von InnoDB profitieren.
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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.
